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Agent Skill · 研究检索

auto-qa(自动质量保证)

auto-qa 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

auto-qa 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 9,492。

总安装 14,137周安装 595GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,950核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.2.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:auto-qa(自动质量保证)
来源仓库:https://github.com/zxvchaos/auto-qa
安装命令:
openclaw skills install auto-qa
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install auto-qa

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

在OpenClaw平台执行网页自动QA测试(自动操作+采证+报告+修复提示包)。当用户要求做自动化回归、演示级测试、失败证明归档或生成可直接互换下一个窗口的修复提示时使用。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install auto-qa;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

auto-qa 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install auto-qa。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

auto-qa 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

auto-qa 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

auto-qa 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

auto-qa 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,137 次,近一周安装 595 次,下载 4,950 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

auto-qa 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
auto-qa

自动质量保证 · 本页

14,137—操作浏览器MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
auto-qa
description
在 OpenClaw 平台执行网页自动 QA 测试(自动操作 + 采证 + 报告 + 修复提示包)。当用户要求做自动化回归、演示级测试、失败证据归档或生成可直接交给下一窗口的修复 Prompt 时使用。

Auto QA (OpenClaw Browser)

用于一期 MVP:

  • 自动执行网页关键路径
  • 自动整理失败证据(截图、console、network、trace)
  • 自动输出 CTO 可读报告与修复任务包
  • 自动重试、断点续跑、健康检查与失败分类(环境/产品)

实际组件构成(一期 MVP)

  1. 场景定义组件
  • 位置:demo/scenarios/*.json
  • 作用:声明测试步骤、断言条件、期望结果。
  • 输入:业务路径(P0 场景)。
  • 输出:可执行步骤序列(供执行编排器读取)。
  1. 执行编排器
  • 位置:src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py
  • 作用:读取场景并调用 openclaw browser 执行动作。
  • 输入:场景 JSON、浏览器 profile、run_id。
  • 输出:步骤结果、证据文件、汇总报告与修复提示包。
  1. 浏览器执行器(OpenClaw 内置能力)
  • 位置:OpenClaw CLI openclaw browser ...
  • 作用:点击、输入、等待、快照、截图、日志与 trace。
  • 输入:编排器下发的步骤参数。
  • 输出:结构化 JSON 结果和调试数据。
  1. 证据归档组件
  • 位置:demo/artifacts/run-<run_id>/
  • 作用:按 run 归档步骤明细、截图、console、network、trace。
  • 输入:执行过程中的实时证据。
  • 输出:可追溯的失败证据包。
  1. 报告生成组件
  • 位置:demo/reports/run-<run_id>/report.json、demo/reports/run-<run_id>/report.html
  • 作用:给出通过率、阻断项、Go/No-Go 判定。
  • 输入:步骤结果 + 证据统计。
  • 输出:机器可读(JSON)与演示可读(HTML)报告。
  1. 修复任务包生成组件
  • 位置:demo/reports/run-<run_id>/fix_plan.json、next_window_prompt.md、standby_prompt.txt
  • 作用:将"测试失败证据"转成"可直接执行的修复任务"。
  • 输入:失败步骤、console、network、trace 路径。
  • 输出:根因假设、检查方向、修改方向、验收标准、下一窗口提示词。
  1. 稳定性增强组件
  • 位置:src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py
  • 作用:减少"主画面外运行"时的抖动风险,提升演示稳定度。
  • 能力:

- 步骤自动重试(默认每步 1 次重试) - 断点续跑(从失败步骤继续) - 健康检查(off/on-failure/each-step) - 失败分类(environment/product/unknown)

  1. 门禁断言组件
  • 位置:src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py
  • 作用:将采证数据升级为发布门禁判定,防止"假 GO"。
  • 默认规则:

- console error -> 违规(critical) - 同域 network 4xx -> 违规(critical) - 同域 network 5xx -> 违规(blocker)

  • 报告输出:

- gateViolations - gateViolationCountsBySeverity - riskLevel - releaseDecision(GO / CONDITIONAL_GO / NO_GO) - reviewStatus(consistent / needs_inspection) - reviewConclusion(复核一致 / 复核需进一步检验) - reviewFindings(需进一步检验时的具体项)

  1. Trace 对齐组件
  • 位置:demo/reports/run-<run_id>/step_trace_map.json
  • 作用:把步骤时间窗与 trace 时间线自动对齐,便于"步骤 -> 证据"快速追溯。
  • 输出:每个步骤对应的 trace 事件计数、帧计数、console/API/network 样本。
  1. 报告通知组件
  • 位置:src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py(运行参数触发)
  • 作用:自动截取 report.html 全页图并发送到聊天频道。
  • 规则:

- 传入 --notify-channel 时触发。 - 未传 --notify-target 时,自动从 openclaw status --json 最近会话推断目标(当前频道优先)。

一期范围(防跑偏)

  • 仅网页 P0 场景(3-5 条关键路径)
  • 证据四件套:screenshot + console + network + trace
  • 交付最小集合:

- report.json - report.html - fix_plan.json - next_window_prompt.md - standby_prompt.txt

目录约定

demo/
  scenarios/
    mvp_smoke.json
    _generated/          ← agent 智能生成的临时 scenario 存放目录
  artifacts/
    run-<run_id>/
      steps.json
      console.json
      network.json
      health_checks.json
      trace.zip
      screenshots/
  reports/
    run-<run_id>/
      report.json
      report.html
      report_full.png
      step_trace_map.json
      fix_plan.json
      next_window_prompt.md
      standby_prompt.txt

场景 JSON(最小格式)

{
  "name": "MVP Smoke",
  "autoScreenshot": true,
  "continueOnFailure": false,
  "steps": [
    { "id": "step-001", "action": "open", "url": "https://example.com", "expected": "页面可访问" },
    { "id": "step-002", "action": "wait", "text": "Example Domain", "expected": "标题出现" },
    {
      "id": "step-003",
      "action": "assert_text_contains",
      "value": "Example Domain",
      "expected": "正文包含关键字"
    }
  ]
}

场景 JSON(门禁规则示例)

{
  "name": "WeHub Smoke",
  "gates": {
    "enabled": true,
    "minPassRate": 95,
    "console": {
      "errorAsFailure": true,
      "ignoreMessagePatterns": ["known harmless error"]
    },
    "network": {
      "sameOrigin4xxAsFailure": true,
      "sameOrigin5xxAsFailure": true,
      "thirdParty5xxAsFailure": false,
      "ignoreUrlPatterns": ["/favicon.ico"],
      "ignoreStatusCodes": [401]
    }
  },
  "steps": []
}

场景 JSON(动作展示配置示例)

{
  "name": "Visual Demo",
  "visual": {
    "enabled": true,
    "focusTabBeforeStep": true,
    "preActionWaitMs": 220,
    "postActionWaitMs": 420,
    "highlightBeforeClick": true,
    "highlightBeforeType": true,
    "highlightWaitMs": 480
  },
  "steps": []
}

说明:

  • focusTabBeforeStep:每步前尽量聚焦受控 tab,减少后台节流导致的观感抖动。
  • preActionWaitMs/postActionWaitMs:动作前后节奏等待,提升"可见点击/跳转"观感。
  • highlightBeforeClick/highlightBeforeType:动作前高亮目标元素。

支持动作(MVP)

  • open
  • navigate
  • snapshot
  • click
  • hover
  • type
  • press
  • back
  • scroll
  • click_link_same_origin
  • wait
  • evaluate
  • assert_url_contains
  • assert_text_contains
  • screenshot
  • noop

场景 JSON 校验层(安全网)

run_autoqa.py 在加载 scenario 时自动执行 pre-flight 校验:

  1. JSON 语法:解析失败会报告精确行号/列号
  2. 必须字段:每个 step 必须含 action 字段
  3. 动作白名单:action 值必须在上述"支持动作"列表内,否则报错并列出全部合法值
  4. 参数完整性:open/navigate 须含 url;click/hover/type 须含 ref;assert_* 须含 value

校验在执行前触发,出错时给出明确的 step 索引和原因——不会默默失败。

生成 scenario 时请确保遵守上述约束。id 字段建议保留(格式 step-NNN),缺省时引擎会自动补全。

场景 JSON(探索配置与返回边覆盖)

{
  "exploration": {
    "enabled": true,
    "maxDepth": 3,
    "maxChildrenPerNode": 5,
    "maxPages": 30,
    "maxDurationMinutes": 15,
    "sameOriginOnly": true
  },
  "steps": [
    { "id": "step-010", "action": "click_link_same_origin", "depth": 2 },
    { "id": "step-011", "action": "back", "returnEdge": true, "depth": 2 }
  ]
}

说明:

  • depth:步骤所属探索层级(用于覆盖统计)。
  • returnEdge=true:该步骤计入"返回边"覆盖统计(back 动作默认计入)。

运行方式

在仓库根目录执行:

python3 src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py \
  --scenario-id wehub_demo \
  --browser-profile openclaw \
  --auto-start-browser

执行协议(强约束)

当用户表达"跑 QA / 再测一次 / 做自动回归 / 开始测试"等执行意图时,默认进入直接执行,不先回复"计划确认"。

场景生成优先级(核心规则 — 严格按此顺序执行)

正常流程不使用预设脚本。场景(scenario)应由 agent 智能生成。

优先级 1:用户给了测试要求(自然语言)

用户可能说:"测一下登录功能"、"检查购物车流程"、"用以下用例做自动 QA 测试:……"。

agent 必须:

  1. 用 openclaw browser open <url> 打开目标
  2. 用 openclaw browser snapshot --interactive --labels 扫描页面结构
  3. 理解用户的自然语言要求,对照页面上实际存在的元素(表单、按钮、链接、输入框等)
  4. 生成包含用户所有要求的 scenario JSON(每条要求对应具体的 action + expected + assertion)
  5. 将 scenario JSON 写入 demo/scenarios/_generated/<run-id>.json
  6. 用 --scenario <path> --force-direct-scenario-path 执行

严禁忽略用户的任何测试要求。 如果页面上找不到用户要求的元素,在 scenario 中仍要包含该步骤并标注 expected,让执行引擎报告失败——而不是静默跳过。

优先级 2:用户只给了 URL,没有具体要求

agent 必须:

  1. 用 openclaw browser open <url> 打开目标
  2. 用 openclaw browser snapshot --interactive --labels 扫描页面结构
  3. 分析页面上的所有可交互元素:链接、按钮、表单、输入框、导航菜单等
  4. 智能生成覆盖以下维度的 scenario JSON:

- 页面可访问性(navigate + assert_url) - 核心可交互元素(click 按钮、填写表单、点击链接) - 导航完整性(跳转 + 返回) - 内容断言(assert_text_contains 关键文案)

  1. 将 scenario JSON 写入 demo/scenarios/_generated/<run-id>.json 并执行
  2. 执行完成后,BFS 探索引擎自动补充未覆盖的同域页面

生成的 scenario 必须基于实际页面内容,不能凭空猜测。 每个 step 的 ref、url、text 必须来自 snapshot 的真实数据。

优先级 3(极端后备):snapshot 失败或浏览器不可用

仅当以上两种方式都失败时(如浏览器无法启动、目标不可达),才回退到预设脚本:

  • 使用注册表默认 defaultScenarioId 或 generic_template
  • 必须向用户明确警告:"无法扫描目标,已回退到通用模板,测试覆盖度有限"

预设脚本(scenario-id)仅用于以下场景:

  • 用户明确要求使用某个 scenario-id(调试/演示用途)
  • 浏览器/网络故障导致无法扫描目标
  • 开发者本地调试

频道与目标策略

  • 不做固定频道硬编码;频道可变且应随会话上下文切换。
  • 未显式指定通知目标时,沿用脚本默认"最近活跃会话自动推断"能力。

汇报口径

  • 一旦命中执行意图,先回"已开始执行 + 本次 run 参数摘要",随后立即落地执行。
  • 执行完成后再返回报告路径与结论,不把"执行前计划说明"作为前置阻塞。

常用参数:

  • --scenario <path>:直传 scenario JSON 路径(需配合 --force-direct-scenario-path)
  • --scenario-id <id>:从注册表选择场景(仅调试/演示;默认注册表:demo/scenarios/registry.json)
  • --scenario-registry <path>:指定场景注册表路径
  • --scenario-var key=value:覆盖场景变量(可重复;用于模板场景的 {{start_url}}/{{start_domain}} 等占位)
  • --allow-direct-scenario-path:允许接收 --scenario <path> 直传请求(默认关闭;默认会回退注册表默认场景)
  • --force-direct-scenario-path:强制执行直传路径(智能生成场景时必须开启)
  • --run-id <id>:手动指定 run id
  • --output-root demo:输出根目录
  • --allow-external-scenario:允许执行仓库 demo/scenarios 目录外的场景(默认关闭,防误跑)
  • --allow-legacy-scenario:允许执行 meta.legacy=true 的旧场景(默认关闭)
  • --no-trace:关闭 trace 录制
  • --browser-bin <bin>:指定 OpenClaw 可执行名(默认 openclaw)
  • --browser-cmd "<cmd>":指定完整命令前缀(例如 pnpm --dir src openclaw)
  • --max-step-retries <n>:每步默认重试次数(默认 1)
  • --retry-wait-ms <ms>:重试间隔(默认 800)
  • --showcase-recheck:启用复核执行并与主执行结果对照(默认开启)
  • --showcase-continue-on-failure:复核执行遇到差异后是否继续(默认开启)
  • --showcase-max-step-retries <n>:复核执行默认重试次数(默认 0)
  • --showcase-retry-wait-ms <ms>:复核执行重试间隔(默认 500)
  • --showcase-time-budget-ms <ms>:复核执行时间预算(默认 90000,超时即提前收口并继续产出最终报告)
  • --resume-from-step-id <stepId>:从指定步骤开始续跑
  • --resume-from-run-id <runId>:从某次历史失败 run 的首个失败步骤续跑
  • --resume-last-failed:从同一场景最近一次失败 run 自动续跑
  • --health-check-interval <off|on-failure|each-step>:健康检查频率(默认 on-failure)
  • --trace-start-mode <auto|immediate|after-first-step>:trace 启动时机(默认 auto)
  • --notify-channel <channel>:自动发送报告截图到指定频道(支持 discord/.../auto/current,不依赖固定频道名)
  • --notify-target <target>:频道目标(不传则自动推断最近会话目标)
  • --notify-account <id>:可选 accountId
  • --notify-message <text>:可选通知文案
  • --notify-auto-current-channel:未显式指定频道/目标时,自动发到最近活跃会话(默认开启)
  • --notify-max-session-age-ms <ms>:自动推断会话的最大"最近活跃时间"(默认 30 分钟)
  • --cleanup-orphan-openclaw-processes:运行前自动清理多余 OpenClaw 专用 Chrome 进程(默认开启)

最终形态执行约束(当前实现):

  • Analysis Pass:无视觉、全量执行、深度固定 3;默认"失败优先截图"(analysisAutoScreenshot=false),保留 console/network/trace 全量采证。
  • Showcase Pass:只跑 Analysis 产出的主链路 + 失败链路,并按 trace 对齐复核。
  • Showcase Pass 中若场景步骤是 open,复核执行自动改为同 tab navigate,避免额外新开 tab。
  • 若两次执行不一致:报告标注 needs_inspection,不阻塞本轮交付。
  • 若 Showcase 触发时间预算:标注 partial_timeout,并继续生成 report.html/report_full.png 与回传。

执行超时建议(重要):

  • 从外层 exec 调脚本时,必须设置 timeout >= 900 秒。
  • 300 秒在"analysis + showcase + trace + 通知"组合下容易被外层提前杀掉,导致看起来"截图回传丢失"。

次佳演示模式(同机不抢主画面)

你关心的"炫酷演示 + 不打断主画面工作"建议这样跑:

python3 src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py \
  --scenario-id wehub_demo \
  --browser-profile openclaw \
  --auto-start-browser \
  --max-step-retries 1 \
  --health-check-interval on-failure

说明:

  • 该模式可在同一台机器运行,不要求你一直把测试窗口放在主画面。
  • 但若你手动频繁干预同一浏览器窗口,仍会增加波动;重试与健康检查用于兜底并在报告中标注风险归因。
  • 在 trace-start-mode=auto 下,若首步是 open/navigate,trace 会延后到第一步后启动,减少 about:blank 首屏干扰。
  • 默认会生成报告全页截图(report_full.png,兼容名 report_screenshot.png)。
  • 默认会尝试把截图和结论自动发到最近活跃的当前会话频道(可用 --no-notify-auto-current-channel 关闭)。

可视化演示场景(新增)

  • 文件:/Users/chikakochou/OpenClaw/demo/scenarios/wehub_visual_demo.json
  • 特点:包含"首屏截图 -> 下翻 -> 下翻后截图 -> 点击跳转同域目标页 -> 返回首页"的强可视化动作链,适合 CTO 演示。
  • 场景 ID:wehub_demo(演示门禁配置,已忽略已知 index.css 404 噪音)
  • 严格门禁 ID:wehub_release(发布判定,不忽略已知 4xx)

运行示例(含自动发当前 Discord 频道):

python3 src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py \
  --scenario-id wehub_demo \
  --browser-profile openclaw \
  --auto-start-browser

泛用模板场景(仅调试/演示用)

  • 文件:/Users/chikakochou/OpenClaw/demo/scenarios/generic_visual_template.json
  • 场景 ID:generic_template
  • 模板内置变量占位:

- {{start_url}} - {{start_domain}}

  • 注意:正常流程应使用智能生成(优先级 1/2),此模板仅在极端后备或调试时使用。
  • 示例:
python3 src/skills/auto-qa/scripts/run_autoqa.py \
  --scenario-id generic_template \
  --scenario-var start_url=http://wehub.us/ \
  --scenario-var start_domain=wehub.us \
  --browser-profile openclaw \
  --auto-start-browser

失败到修复闭环

  • 失败时自动生成 fix_plan.json:

- 问题摘要 - 高概率根因(含置信度) - 检查方向 - 修改方向 - 验收标准 - 回滚条件

  • 自动生成 next_window_prompt.md:可直接贴到下一窗口执行
  • 自动生成 standby_prompt.txt:一句确认即可启动修复流程

最近验证样例(2026-02-20)

  • runId:wehub-gate-sample-20260220-v2
  • 报告路径:

- /Users/chikakochou/.openclaw/workspace/demo/reports/run-wehub-gate-sample-20260220-v2/report.json - /Users/chikakochou/.openclaw/workspace/demo/reports/run-wehub-gate-sample-20260220-v2/report.html

  • 结果摘要:

- releaseDecision = NO_GO - riskLevel = high - 门禁违规命中:console error、同域 network 404

Trace 修复记录(2026-02-21)

  • 修复范围:openclaw browser trace start/stop 在嵌套子命令下丢失 --browser-profile 参数的问题。
  • 根因:CLI 只读取了一层父命令选项,导致 trace 子命令回退到默认 profile(通常是 chrome)。
  • 修复后验证:

- trace start/stop 在 --browser-profile openclaw 下可正常生成 trace。 - AutoQA run wehub-trace-fix-20260221-v1 已验证 tracePath 存在且报告无 trace warning。

工程注意事项

  • 若 openclaw browser 无法连接,请先启动 OpenClaw 网关/浏览器服务。
  • click/type 依赖快照 ref,场景需要提供稳定 ref 或结合 wait/evaluate 先定位。
  • 一期先保证可执行和可追溯,不在本阶段引入跨浏览器矩阵和全量性能压测。

平台分布

OpenClaw

88.69%
按下载量换算4,390

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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