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搜索 A/B测试 ，共找到 1169 条记录
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Oracle到PostgreSQL迁移风险评估

reviewing-oracle-to-postgres-migration
github/awesome-copilot
150
该指南用于系统性地识别和评估将数据库应用从Oracle迁移到PostgreSQL时可能存在的风险。它涵盖了空字符串处理、refcursor、数据类型转换、排序逻辑和时间戳语义等已知行为差异。用户可以在迁移规划阶段预先识别风险，并在迁移完成后使用它来验证集成测试的覆盖范围，确保新环境的兼容性与稳定性。
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系统根源原因分析

root-cause-analysis
rohitg00/skillkit
308
本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状，通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤，深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。
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Rust MCP服务器项目生成器

rust-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
65
本工具是一个Rust项目的脚手架生成器，用于创建完整的、生产级的Model Context Protocol (MCP) 服务器。它基于官方`rmcp` SDK，自动生成包含工具、提示词、资源和测试模块的完整项目结构。支持多种传输类型（stdio, SSE, HTTP），方便用户快速搭建和测试MCP服务。
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AI驱动的网页应用测试

scoutqa-test
github/awesome-copilot
204
利用AI驱动的探索性测试，对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为，检测复杂的缺陷、验证关键流程（如登录或支付），并检查可访问性，确保代码质量。
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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
322
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Arize实验评估与管理

arize-experiment
github/awesome-copilot
327
本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。
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测试计划蓝图

breakdown-test
github/awesome-copilot
345
以 ISTQB 和 ISO 25010 标准为基础，针对 GitHub 项目中的特性生成全面的测试策略、任务拆解与质量保障计划，覆盖风险评估及 CI/CD 持续验证。
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Brevo邮件营销自动化工具

brevo-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
232
本工具为Brevo（原Sendinblue）提供了全面的邮件营销自动化能力。它允许用户管理完整的营销活动生命周期，包括列出、更新和配置A/B测试活动。此外，该工具还支持创建、编辑和管理可复用邮件模板，极大简化了复杂的邮件营销工作流，提升了营销效率。
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浏览器自动化与开发者工具调试

chrome-devtools
github/awesome-copilot
111
这是一个用于控制和检查实时Chrome浏览器的专业技能。它可以实现完整的网页自动化操作（如点击、填写表单），进行深度调试（分析控制台和网络请求），并进行详细的性能分析和性能追踪，是进行QA测试和前端开发的强大工具。
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为AI代码代理生成项目文档

create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”，旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令，包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足，专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息，最大化AI开发效率。
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现代 MSTest 最佳实践

csharp-mstest
github/awesome-copilot
398
围绕 MSTest 3.x/4.x，介绍项目配置、生命周期管理与断言用法，帮助 .NET 团队书写规范、现代的单元测试。
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NUnit 单元测试最佳实践

csharp-nunit
github/awesome-copilot
170
指导如何构建 NUnit 测试项目、组织标准与数据驱动用例、命名策略、防止耦合，并配合约定的断言与 Mock 方案，确保测试清晰、独立、可重复。
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