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测试自动化
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集成测试搭建
integration-test-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
在提到集成测试搭建时,提供自动化指导,包括实践流程、生成生产级代码和输出校验,覆盖测试自动化相关的单元/集成测试、模拟和框架配置。
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Jest 测试生成器
jest-test-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
251
提供 Jest 测试自动化指导,涵盖单元、集成、模拟与配置最佳实践,生成可上线的测试代码与结构。
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LangChain CI/CD集成与测试框架
langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障,集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型(LLM)的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪,确保应用的高可靠性。
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Langfuse CI/CD:LLM质量测试集成
langfuse-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
444
本指南展示如何将Langfuse集成到CI/CD流水线(例如GitHub Actions)中,用于自动化大型语言模型(LLM)的质量测试。用户可以实现提示词回归测试、调用链验证和实验驱动的质量门禁,确保AI应用的稳定性和性能。
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Langfuse LLM评估与基准测试
langfuse-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
87
本技能提供一套完整的LLM评估工作流,使用Langfuse平台实现系统质量管理。涵盖了利用评分机制、收集用户反馈、管理版本化的Prompt、创建测试数据集、运行自动化实验(包括LLM-as-a-Judge)等多个环节,旨在帮助开发者进行全面的模型性能基准测试和质量保障。
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Lindy Webhook CI/CD 集成测试
lindy-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
本指南提供配置持续集成/持续部署(CI/CD)流程的框架,用于自动化测试 Lindy AI 代理的集成代码。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Node.js,实现对 Webhook 接收器、数据负载处理以及身份验证的自动化测试,确保系统部署的高可靠性。
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Webhook触发智能摘要通知助手
lindy-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
本教程指导用户创建第一个AI Agent,演示了完整的自动化工作流。它接收外部Webhook数据,利用大模型进行核心信息摘要,并将摘要自动发布到Slack或发送邮件。适用于初学者学习AI Agent架构、测试数据流转或实现简单的系统通知功能。
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Linear与GitHub Actions持续集成集成
linear-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
152
该技能用于将Linear项目管理工具与GitHub Actions CI/CD流水线进行深度集成。它可以自动化开发工作流,实现关键功能包括:运行集成测试、自动将PR与Issue关联、根据PR事件转换Issue状态,以及从构建失败中创建新的Linear Issue,确保项目追踪的准确性。
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Linear问题管理API操作指南
linear-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
255
本指南详细指导如何使用官方的@linear/sdk与Linear项目管理API进行交互。内容涵盖了核心的增删改查(CRUD)操作,包括创建Issue、列出团队、查询状态以及执行原始GraphQL请求。适用于需要将Linear集成到自定义工作流、进行API联调测试或学习基础自动化模式的开发人员。
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Linux Shell 自动脚本模板
linux-shell-scripting
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
提供生产级 Linux shell 脚本模板,涵盖备份、监控、用户管理、日志分析与自动化,作为安全与渗透测试机制的基础模块。
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LLM模型评估与性能测试
llm-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
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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负载测试场景规划器
load-test-scenario-planner
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
自动化负载测试场景规划,按照业界最佳实践提供指导,产出可上线的配置并校验负载、压力、基准和性能监控相关内容。
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