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HyperExecute云测试执行操作器
hyperexecute-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
75
本技能用于管理基于HyperExecute的端到端云测试执行流程。它能实现项目分析、生成和本地验证YAML配置,运行命令行作业,并提供详细的故障调试能力。适用于需要将复杂、大规模、自动化云测试无缝集成到CI/CD流水线的场景。
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CI/CD API自动化测试集成
newman-cicd-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
276
用于生成完整的、可直接使用的CI/CD流水线配置文件,实现自动化API测试。该技能支持GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins等主流平台,帮助用户将Postman集合无缝集成到自动化构建流程中,并自动处理环境配置、运行测试以及发布详细的JUnit和HTML报告。
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Postman/Newman API自动化测试
postman-newman-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
本技能旨在自动化运行Postman API集合,利用Newman CLI生成完整的自动化测试脚本。它提供CLI命令、健壮的Shell脚本和Jenkins流水线配置,非常适用于将API测试集成到CI/CD流程、进行数据驱动测试,确保测试环境的可靠性和可复用性。
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仓库维护与代码审计工具
repo-maintainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
一个专业的代码库健康检查和维护工具。它能系统性地审计代码库的多个关键维度,包括依赖项的安全性、CI/CD流程的同步性、文档的最新度,以及清理遗留的测试产物等。使用后会生成优先级明确的清理报告,并提供自动修复功能,帮助代码库保持最优状态。
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多页SEO审计与性能分析
seo-unlighthouse
AgriciDaniel/claude-seo
340
该工具能够对整个网站执行全面的多页面Lighthouse审计,无需依赖API配额。它特别适用于大型网站或需要集成到持续集成(CI/CD)流程的环境,能够聚合性能、无障碍性和SEO等关键评分,进行彻底的网站健康检查。
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基于CDP的浏览器自动化框架
browser-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
157
本技能通过Chrome DevTools Protocol (CDP)驱动真实浏览器,实现复杂的网页自动化和交互。它适用于需要用户可见操作、执行复杂JavaScript或处理登录/状态化会话的场景。当简单的静态页面爬取无法满足需求时,应使用本工具。
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验证架构决策记录图谱完整性
adr-verify
ruvnet/ruflo
450
该工具用于验证架构决策记录(ADR)图谱的完整性。它检查是否存在悬空引用(指向不存在的ADR)、超集循环依赖(A supersedes B 且 B supersedes A)或状态不匹配问题。建议在ADR导入后或CI流水线中使用,确保图谱数据健康。
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基于证据的组件配置规划
agent-sort
affaan-m/ECC
72
该工具根据项目代码库的实际证据,生成精确的组件目录(ECC)安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包,而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”(DAILY)和“库/参考”(LIBRARY)两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集,优化开发环境的纯净度和效率。
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自动化代码循环与工作流设计
autonomous-loops
affaan-m/ECC
260
本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排,直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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性能基准测试与回归检测
benchmark
affaan-m/ECC
84
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标(如LCP、CLS、INP)、API延迟(p50、p95、p99)以及开发构建效率。在代码合并前,用于检测性能回归,确保持续集成/持续部署流程的稳定性,并对比不同的技术栈替代方案。
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自动化UI测试与回归验证
browser-test
ruvnet/ruflo
392
用于执行全面的自动化用户界面(UI)测试。该工具能记录并重放完整的浏览器会话,将结果保存为可回放的工件。适用于验证复杂的业务流程、检测前端代码的回归错误,并生成可与历史基线进行差异比较的测试报告,是CI/CD流程的关键组成部分。
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会话成本异常检测
cost-anomaly
ruvnet/ruflo
163
本工具用于检测单个会话(session)的成本异常点。它采用基于中位数绝对偏差(MAD)的稳健统计方法,而非传统的均值方差,从而能准确识别出极值影响下的异常会话。这对于成本监控、审计和CI/CD流程至关重要,能够快速定位意外超支或高能耗的单个会话。
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