Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

goudantest(goudantest 分析)

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。

goudantest 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,624。

总安装 3,655周安装 157GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,281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
1.0.0

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:goudantest(goudantest 分析)
来源仓库:https://github.com/gou1995/goudantest
安装命令:
openclaw skills install goudantest
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 goudantest

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。

用于辅助测试设计与回归验证的智能助手。支持单元测试编写、端到端用例整理和问题定位。需配合项目测试框架和运行命令使用。goudantest 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。应避免为通过测试而修改真实业务逻辑。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

涉及浏览器操作时需区分本地模拟与生产环境差异。

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 goudantest;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

    它需要需要联网,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

goudantest 怎么安装?

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

goudantest 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。

goudantest 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

goudantest 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。

goudantest 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,655 次,近一周安装 157 次,下载 1,281 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。

goudantest 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
goudantest

goudantest 分析 · 本页

3,655—需要联网MIT-0通过

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
code-review-v2
description
Advanced code review assistant with intelligent analysis, multi-language support, and structured feedback. Performs comprehensive reviews covering correctness, security, performance, maintainability, and observability. Use when reviewing pull requests, code changes, conducting security audits, performance reviews, or when the user requests detailed code analysis. Supports Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, Rust, C#, Ruby, PHP.

Code Review v2

Intelligent Review Workflow

Phase 1: Context Analysis

Before reviewing code, understand the context:

  1. Identify change scope: What files/modules are affected?
  2. Understand intent: Read PR description, linked issues, commit messages
  3. Assess risk level:

-🔴High: Core logic, auth, payment, data handling, public APIs -Medium: Business logic, internal APIs, utilities -Low**: Tests, docs, config, minor refactoring

  1. Determine review depth based on risk level

Phase 2: Automated Analysis

Run these checks mentally before manual review:

□ Static analysis patterns (type mismatches, unused imports, dead code)
□ Security patterns (injection, unsafe deserialization, hardcoded secrets)
□ Performance patterns (N+1 queries, unbounded loops, missing indexes)
□ Concurrency patterns (race conditions, deadlocks, missing synchronization)

Phase 3: Manual Review

Follow the CHECKLIST.md for systematic review.

Phase 4: Feedback Generation

Use templates from TEMPLATES.md for structured feedback.


Quick Reference: Review Dimensions

DimensionFocus AreaKey Questions
CorrectnessLogic, edge casesDoes it work correctly in all scenarios?
SecurityVulnerabilities, data protectionAre there security risks or data leaks?
PerformanceEfficiency, resource usageWill this scale? Any bottlenecks?
MaintainabilityReadability, structureCan others understand and modify this?
ObservabilityLogging, monitoring, debuggingCan we detect and diagnose issues?
TestingCoverage, qualityAre changes adequately tested?

Severity Classification

LevelIconWhen to UseResponse Required
BlockerSecurity vulnerability, data loss, crashMust fix before merge
Critical🔴 Bug, incorrect logic, broken functionalityMust fix before merge
WarningCode smell, suboptimal pattern, minor issueShould address
Suggestion💡 Improvement opportunity, alternative approachConsider
InfoℹObservation, documentation noteOptional

Language-Specific Quick Checks

Python

□ Type hints on public functions
□ No mutable default arguments
□ Context managers for resources
□ f-strings over .format() or %
□ Proper exception handling (not bare except)
□ __init__.py exports are intentional

JavaScript / TypeScript

□ async/await with try-catch (no unhandled promises)
□ No implicit any (TypeScript strict mode)
□ Proper null/undefined handling
□ No direct DOM manipulation in React
□ Keys in list rendering
□ useEffect dependencies complete

Java

□ try-with-resources for Closeable
□ Optional for nullable returns
□ Proper equals/hashCode implementation
□ No raw types (generics)
□ Stream API used appropriately
□ Thread safety considered

Go

□ Error handling (not ignored)
□ defer for cleanup
□ Context passed as first parameter
□ No goroutine leaks
□ Proper mutex usage
□ go vet and golangci-lint clean

Rust

□ No unnecessary clones
□ Proper error types (Result)
□ Lifetimes annotated correctly
□ No unsafe blocks without justification
□ Iterator chains over loops where appropriate
□ Clippy warnings addressed

C#

□ async/await patterns correct
□ using statements for IDisposable
□ Nullable reference types enabled
□ LINQ queries efficient
□ Proper exception filtering
□ CancellationToken usage

Ruby

□ No N+1 queries (includes/eager_load)
□ Proper error handling (rescue)
□ Bang methods for mutating operations
□ Frozen string literals
□ RuboCop clean

PHP

□ Type declarations on parameters/returns
□ Prepared statements (no SQL injection)
□ Proper error handling (try-catch)
□ No global state
□ PSR standards followed

Common Anti-Patterns to Flag

Security

  • Hardcoded credentials or API keys
  • SQL/NoSQL injection via string interpolation
  • XSS via unescaped output
  • Insecure deserialization
  • Missing rate limiting on public endpoints
  • Overly permissive CORS configuration

Performance

  • N+1 query patterns
  • Unbounded result sets (missing LIMIT)
  • Synchronous operations in hot paths
  • Missing caching for expensive computations
  • Inefficient data structures (O(n²) where O(n log n) possible)
  • Memory leaks (unclosed resources, growing caches)

Maintainability

  • God classes or functions over 50 lines
  • Deep nesting (3+ levels)
  • Magic numbers without constants
  • Duplicated logic across files
  • Tight coupling between modules
  • Missing or outdated documentation

Concurrency

  • Race conditions on shared state
  • Missing synchronization primitives
  • Deadlock potential (lock ordering)
  • Thread-unsafe collections
  • Improper async/await usage

Review Output Formats

Format 1: Markdown (Default)

See TEMPLATES.md for detailed markdown templates.

Format 2: JSON (Machine-Readable)

{
  "summary": "Brief overview",
  "issues": [
    {
      "severity": "critical",
      "file": "src/auth.py",
      "line": 42,
      "category": "security",
      "message": "SQL injection vulnerability",
      "suggestion": "Use parameterized queries"
    }
  ],
  "positive_notes": ["Good use of type hints"],
  "recommendation": "approve_with_changes"
}

Format 3: Checklist Report

Review Summary for PR #123
==========================
[✓] Correctness - 2 issues found
[✓] Security - 1 critical issue
[✓] Performance - No issues
[✓] Maintainability - 3 suggestions
[✓] Testing - Coverage adequate
[✓] Observability - Missing error context

Recommendation: Changes required before merge

Additional Resources

平台分布

OpenClaw

95.33%
按下载量换算1,221

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills