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Agent Skill · 开发

automate-tests(自动化测试)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

automate-tests 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,537。

总安装 879周安装 37GitHub Stars 7下载 308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
unknown

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:automate-tests(自动化测试)
来源仓库:https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex
仓库路径:skills/automate-tests
安装命令:
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill automate-tests
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill automate-tests

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于辅助测试设计、自动化测试执行和回归验证,适合编写单元测试或分析失败日志。适用于发现测试命令、选择适当测试套件并在安全护栏下运行。使用时需确认项目测试框架和运行命令,避免为通过测试而破坏真实逻辑。

安装方式:通过 npx skills add 从 GitHub 仓库安装,支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。建议区分本地模拟与生产环境,涉及外部服务时优先使用测试环境。

来源仓库内路径:skills/automate-tests

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill automate-tests;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

    它需要调用外部服务,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

automate-tests 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill automate-tests。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

automate-tests 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

automate-tests 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

automate-tests 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

automate-tests 用的人多吗?

公开数据是累计安装 879 次,近一周安装 37 次,下载 308 次,GitHub 7 星。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。

automate-tests 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
automate-tests

自动化测试 · 本页

8797调用外部服务未明确有提醒

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

技能 (Skill):运行自动化测试

目的 (Purpose)

确定目标存储库期望如何执行自动化测试(命令、框架、先决条件和范围),然后使用安全第一的交互策略运行最佳匹配的测试套件。


核心目标(Core Objective)

首要目标:通过基于证据的命令选择和安全护栏生成测试执行结果。

成功标准(必须满足所有要求):

  1. ✅ 发现测试计划:确定的证据来源(文档、CI 配置或构建清单)
  2. ✅ 选择的命令:根据模式(fast/ci/full)和约束选择适当的测试命令
  3. ✅ 获得用户确认:在安装依赖项、使用网络或启动服务之前收到批准
  4. ✅ 执行的测试:使用捕获的输出和退出代码运行命令
  5. ✅ 结果总结:包含证据、命令、执行状态和失败(如果有)的测试计划摘要

验收测试:开发人员可以在没有额外上下文的情况下按照测试计划摘要重现测试执行吗?


范围边界 (Scope Boundaries)

本技能负责:

  • 从存储库证据(文档、CI、构建清单)中发现测试命令
  • 根据模式和约束选择适当的测试命令
  • 执行带有安全护栏和用户确认的测试
  • 通过证据和故障诊断总结测试结果

本技能不负责:

  • 测试质量评估或覆盖率分析(使用“审查测试”)
  • 修复失败的测试或调试测试失败(使用“run-repair-loop”)
  • 编写新的测试或测试基础设施(使用开发技能)
  • 审查测试代码以获得最佳实践(使用“审查测试”)

转交点:当测试完成(通过或失败)时,移交给“自动修复”以修复故障或“审查测试”以进行质量评估。

使用场景(用例)

  • 您克隆了一个存储库,并且想要正确的测试命令而无需猜测。
  • 存储库具有多个测试层(单元/集成/e2e),您需要一个安全的默认运行计划。
  • CI 失败,您希望通过运行工作流中使用的相同命令在本地重现。

行为(行为)

  1. 建立范围和约束(询问是否不明确)

- 如果用户未指定,则默认为快速、本地、非破坏性运行: - 仅单元测试,无外部服务,无 Docker,无网络相关设置。 - 如果需要,请用户选择一种模式: - fast:仅进行单元测试,最少的设置。 - ci:尽可能接近地镜像 CI 工作流命令。 - full:包括集成/e2e 测试和服务依赖项。 - 询问是否允许Docker、是否允许网络访问、是否允许安装依赖。

  1. 发现测试计划(基于证据)

- 若存在 CLAUDE.md 或 .ai-cortex/config.yaml,优先读取其中的 test_command;否则按以下来源发现。参见 docs/guides/project-config.md。 - 按顺序阅读这些来源;如果发现清晰、明确的测试命令,请尽早停止: - README.md、CONTRIBUTING.md、TESTING.md、docs/testing*、Makefile - CI 配置:.github/工作流s/*.yml、.gitlab-ci.yml、azure-pipelines.yml、Jenkinsfile - 构建清单:package.json、pyproject.toml、setup.cfg、tox.ini、go.mod、pom.xml、build.gradle*、*.csproj、Cargo.toml - 识别: - 主要测试入口点(npm test、pnpm test、yarn test、pytest、tox、go test、dotnet test、mvn test、gradle test、cargo test等) - 测试层和标记(单元、集成、e2e) - 环境先决条件(DB、Redis、Docker Compose、所需的环境变量、秘密) - CI 如何设置依赖关系(服务、缓存、产品) - 与启发式方法相比,更喜欢在文档或 CI 中找到明确的说明。

  1. 选择执行计划

- 如果是“ci”模式:从存储库的 CI 工作流步骤(最接近的匹配)导出运行序列。 - 如果是“快速”模式:选择最直接且先决条件最少的单元测试命令。 - 如果存在多个堆栈(例如后端 + 前端),建议按确定的顺序单独运行每个堆栈。 - 如果计划需要依赖项安装或服务启动,请在继续之前请求确认。

  1. 有护栏执行

- 在运行命令之前,始终打印您将要运行的确切命令。 - 使用以目标存储库为根的工作目录(默认为“.”)。 - 捕获并总结失败: - 第一个失败的命令和退出代码 - 最相关的错误摘录 - 下一步操作(缺少工具链、缺少环境变量、服务未运行等) - 避免破坏性操作: - 未经用户明确批准,请勿运行“rm -rf”、“git clean -fdx”、“docker system prune”或数据库删除/迁移命令。 - 如果存储库需要机密,请勿要求用户将机密粘贴到聊天中。首选“.env”文件、秘密管理器或记录的本地开发流程。

输入与输出 (Input & Output)

输入(输入)

  • 目标存储库路径(默认“.”)。
  • 模式:“fast”(默认)、“ci”或“full”。
  • 约束:允许依赖项安装(是/否)、允许网络(是/否)、允许 Docker(是/否)。

输出(输出)

  • 简短的“测试计划摘要”,其中包含:

- 证据:哪些文件/路径告知了计划 - 选择的命令(按顺序) - 假设和先决条件 - 执行了什么以及跳过了什么(以及原因)

  • 足以调试故障的命令记录片段(除非要求,否则不要转储极长的日志)。

限制(限制)

硬边界(Hard Boundaries)

  • 当证据存在时不要发明测试命令(首选文档/CI)。
  • 未经确认,请勿安装依赖项、运行 Docker 或启动外部服务。
  • 除非用户明确请求,否则不要修改存储库文件(例外:如果用户请求产品,则生成报告文件)。
  • 不泄露秘密;不要在聊天中请求敏感凭据。

技能边界 (Skill Boundaries)(避免重叠)

不要做这些(其他技能可以处理它们):

  • 测试质量评估:评估测试覆盖率、测试设计或测试最佳实践→使用“审查测试”
  • 修复测试失败:调试失败的测试、修复损坏的测试代码或调查根本原因 → 使用“run-repair-loop”
  • 编写测试:创建新的测试用例、测试基础设施或测试框架 → 使用开发/实施技能
  • 代码审查:审查测试代码的质量、可维护性或最佳实践→使用“审查测试”
  • 存储库分析:全面的代码库结构分析或架构审查→使用 review-codebase

何时停止并交接:

  • 测试失败,用户问“为什么?”或“如何解决?” → 移交给“run-repair-loop”进行调试和修复
  • 用户问“这些测试好吗?”或“我们的覆盖范围是什么?” → 移交给“审查测试”进行质量评估
  • 用户问“你能为 X 编写测试吗?” → 移交给开发工作流程进行测试实施
  • 测试通过,用户询问“接下来我们应该测试什么?” → 将测试策略建议移交给“审查测试”

自检(Self-Check)

核心成功标准(必须满足所有标准)

  • 发现测试计划:确定的证据来源(文档、CI 配置或构建清单)
  • 选择的命令:根据模式(fast/ci/full)和约束选择适当的测试命令
  • 获得用户确认:在安装依赖项、使用网络或启动服务之前收到批准
  • 执行的测试:使用捕获的输出和退出代码运行命令
  • 结果总结:包含证据、命令、执行状态和失败(如果有)的测试计划摘要

流程质量检查

  • 基于证据的选择:我是否确定了至少一个权威的测试指令源(doc 文件、CI 工作流程或构建清单)?
  • 应用安全护栏:在安装依赖项、使用网络、启动 Docker/服务或更改状态的任何操作之前,我是否要求确认?
  • 打印的命令:我在运行命令之前是否打印了确切的命令?
  • 诊断的故障:如果测试失败,我是否提供了第一个失败的命令、退出代码和可能的根本原因类别?
  • 无破坏性操作:我是否在未经明确批准的情况下避免运行破坏性命令(rm -rf、git clean、docker system prune、数据库删除)?
  • 无秘密泄露:我是否避免在聊天中请求敏感凭据并更喜欢“.env”文件或记录的本地开发流程?

验收测试

开发人员可以在没有额外上下文的情况下通过遵循测试计划摘要来重现测试执行吗?

如果否:测试计划摘要不完整。添加缺失的证据、命令或先决条件。

如果是:技能执行完成。如果需要,继续转交。

示例(示例)

示例 1:带有 package.json 的 JavaScript Repo

用户:“为此存储库运行测试。”

代理人:

  1. 检查 package.json 脚本和 .github/Workflows/*。
  2. 确定模式“fast”并提出:

- npm test (或者 pnpm test / yarn test 如果仓库对其进行了标准化) 3.询问:“安装依赖项(npm ci)并允许网络?”

  1. 运行:

- npm ci - npm 测试

  1. 总结结果并指出失败的测试输出(如果有)。

示例 2(边缘情况):Monorepo 需要 Docker 进行集成测试

用户:“在本地镜像 CI。”

代理:

  1. 解析 .github/工作流s/ci.yml 并识别单独的作业:

- 后端单元测试 - 前端测试 - 与“docker compose”的集成测试

  1. 要求确认:

- 允许Docker - 允许网络 - 要运行哪些作业(所有作业与仅运行失败的作业)

  1. 按受控顺序执行:

- 按作业安装 deps - 首先运行单元测试 - 启动集成测试服务

  1. 如果集成测试失败,总结:

- 服务运行状况/端口冲突 - 缺少环境变量 - CI 配置与本地配置有何不同


附录:输出合约

每个技能执行必须以这种精确的 JSON 格式生成测试计划摘要:

{
  "test_plan_summary": {
    "mode": "fast | ci | full",
    "evidence": ["path/to/source1", "path/to/source2"],
    "commands": [
      {"command": "npm test", "purpose": "run unit tests", "order": 1}
    ],
    "prerequisites": ["npm ci", "Docker running"],
    "executed": ["npm ci", "npm test"],
    "skipped": ["integration tests - require Docker"],
    "result": {
      "status": "passed | failed | blocked",
      "exit_code": 0,
      "first_failure": {
        "command": "npm test",
        "exit_code": 1,
        "error_excerpt": "FAIL src/utils.test.js"
      }
    }
  }
}
元素类型描述
模式字符串所选模式:fast、ci 或 full
证据数组告知测试计划的源文件
命令数组具有目的和顺序的选定测试命令
先决条件数组所需的设置步骤
已执行数组命令实际运行
跳过数组跳过的命令和原因
结果.状态字符串“通过”、“失败”或“被阻止”
结果.退出代码数量测试命令的退出代码
结果.first_failure对象第一次失败详细信息(如果有)

此架构允许代理使用而无需进行散文解析。

平台分布

Codex

33.82%
按下载量换算104

Claude

30.36%
按下载量换算94

Cursor

18.05%
按下载量换算56

Gemini CLI

10.4%
按下载量换算32

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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