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搜索 测试框架 ，共找到 114 条记录
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LLM模型评估与性能测试

llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
356
提供了一套全面的大型语言模型（LLM）评估框架。内容涵盖自动化指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、人工评估维度以及使用LLM作为裁判的先进方法。适用于系统性地衡量模型性能、对比不同Prompt或模型，确保AI应用的可靠性和可部署性。
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数据库测试管理与验证

managing-database-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
369
用于管理和执行复杂的数据库测试，确保数据完整性和系统可靠性。该技能涵盖了设置隔离测试环境、执行数据库迁移，并采用事务回滚等策略确保测试的可靠性。可用于进行CRUD操作验证、外键约束检查、数据完整性校验以及查询性能分析，适用于所有主流数据库和ORM框架。
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快照测试管理

managing-snapshot-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
147
通过分析失败快照、区别有意变更与回归，并选择性更新受影响的文件，从而维护 Jest、Vitest、Playwright 和 Storybook 等框架的快照测试，提升测试套件准确性。
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Metasploit 渗透测试流程

metasploit-framework
sickn33/antigravity-awesome-skills
486
为授权安全评估者梳理 Metasploit 框架的完整流程，涵盖控制台操作、模块搜索、漏洞利用配置、载荷选择与后渗透证据收集，让渗透测试部署更系统化。
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生产级机器学习工程与MLOps

ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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Mocha 测试配置助手

mocha-test-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
自动提供 Mocha 测试配置指导，涵盖最佳实践、框架调优、模拟、单元与集成测试模式，并校验结果以达到生产就绪标准。
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模拟生成器指南

mock-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
203
为测试自动化中的模拟生成器提供指导，涵盖最佳实践、框架配置及模拟验证步骤。
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NeMo LLM 评估工具

nemo-evaluator-sdk
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
265
NeMo Evaluator SDK 提供基于容器的企业级评估框架，可在 Docker、Slurm 及云环境中跨 100 多个基准与 18+ 测试流水线执行，保障可复现的 LLM 评估。
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测试编排与并行执行

orchestrating-test-execution
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
355
本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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Python项目脚手架生成器

python-development-python-scaffold
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能充当专业的项目架构专家，用于生成完整、符合生产环境标准的Python项目骨架。它全面支持FastAPI、Django全栈应用、库开发以及命令行工具等多种架构。生成的项目结构遵循最佳实践，包含依赖管理、类型提示和完整的测试框架。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
110
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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