Learning adaptive testing
Design computer-adaptive tests using IRT for efficient mastery determination.
Agent Skill · 开发
learning-adaptive-testing（学习适应性测试）
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。
learning-adaptive-testing 是开发类 Agent Skill，可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI，通过GitHub 仓库获取，权限为权限未标注；许可证为 MIT，第三方扫描已通过，按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 20,462。
总安装 220周安装 9GitHub Stars 1下载 71核验 2026-05-01
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：learning-adaptive-testing（学习适应性测试）
来源仓库：https://github.com/pauljbernard/content
仓库路径：skills/learning-adaptive-testing
安装命令：
npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-adaptive-testing
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异；本站展示可直接复制的安装命令，安装前请核对来源页面。
skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-adaptive-testing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、自动化测试和回归验证，适合让 Agent 编写单元测试或根据失败日志定位问题。适用于开发类任务，使用时需要确认项目测试框架和运行命令。通过 npx skills add 命令从 GitHub 安装，需确认权限范围和维护状态。涉及浏览器或外部服务时，应区分本地模拟和测试环境。
当前维护状态和稳定性需结合仓库活跃度进一步确认。
来源仓库内路径：skills/learning-adaptive-testing
上手步骤
4 步- 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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-adaptive…；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
- 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
按最小权限试用
权限没有明确标注，第一次使用时只给一个无关紧要的任务，观察它到底读了哪些文件和网络。
常见问题
6 条learning-adaptive-testing 怎么安装？
在终端执行 npx skills add https://github.com/pauljbernard/content --skill learning-adaptive-testing。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。
learning-adaptive-testing 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。
learning-adaptive-testing 需要什么权限？
权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务，观察它实际读写了哪些内容。
learning-adaptive-testing 是免费的吗？
来源标注的许可证是 MIT。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。
learning-adaptive-testing 用的人多吗？
公开数据是累计安装 220 次，近一周安装 9 次，下载 71 次，GitHub 1 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。
learning-adaptive-testing 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
- 同时适配 4 种工具，换客户端不用重新找替代品。
- 3 个目录同时收录，说明这个 Skill 流传比较广。
- 许可证明确为 MIT，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 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。
- 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 | 8,779,018 | 986 | 操作浏览器 | MIT-0 | 通过 |
| ontology 本体论 · OpenClaw | 6,636,960 | 576 | 只读 | MIT-0 | 通过 |
| entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude | 6,631,872 | 764 | 接触敏感数据 | 未明确 | 通过 |
| entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude | 3,757,680 | 201 | 接触敏感数据 | 未明确 | 通过 |
| nano-banana-pro 纳米香蕉专业版 · OpenClaw | 3,526,898 | 364 | 接触敏感数据 | MIT-0 | 有提醒 |
| learning-adaptive-testing 学习适应性测试 · 本页 | 220 | 1 | 权限未标注 | MIT | 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
平台分布
Claude Code
27.87%按下载量换算20
windsurf
25.58%按下载量换算18
zencoder
17.75%按下载量换算13
trae
12.87%按下载量换算9
OpenCode
8.83%按下载量换算6
Codex
4.21%按下载量换算3
安全审计
Gen Agent Trust Hub
Socket
Snyk
权限和风险
权限未标注
当前来源未能明确判断权限范围，默认进入异常复核队列。
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。
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learn-from-code-review（从代码审查中学习）
openhands/skills
learn-from-code-review 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。
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learning.data-privacy-compliance（学习数据隐私合规性）
pauljbernard/content
用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围，避免把样本数据当全量事实；涉及敏感数据、导出文件或批量写回时，应先确认权限和脱敏边界。