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Agent Skill · 研究检索

ln-511-test-researcher(ln 511 测试研究员)

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。

ln-511-test-researcher 是研究检索类 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;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,221。

总安装 392周安装 16GitHub Stars 441下载 125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

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:ln-511-test-researcher(ln 511 测试研究员)
来源仓库:https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills
仓库路径:skills/ln-511-test-researcher
安装命令:
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-511-test-researcher
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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-511-test-researcher

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。

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。可编写单元测试、端到端测试或根据日志定位问题,提升测试效率。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。使用时需确认测试框架、运行命令,并区分模拟与生产环境。

ln-511-test-researcher 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ln-511-test-researcher

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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-5…;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

ln-511-test-researcher 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-511-test-re…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ln-511-test-researcher 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。

ln-511-test-researcher 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。

ln-511-test-researcher 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。

ln-511-test-researcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 392 次,近一周安装 16 次,下载 125 次,GitHub 441 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。

ln-511-test-researcher 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

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 Codex,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
ln-511-test-researcher

ln 511 测试研究员 · 本页

392441调用外部服务MIT未通过

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

Test Researcher

Researches real-world problems and edge cases before test planning to ensure tests cover actual user pain points, not just AC.

Purpose & Scope

  • Research common problems for the feature domain using Web Search, MCP Ref, Context7.
  • Analyze how competitors solve the same problem.
  • Find customer complaints and pain points from forums, StackOverflow, Reddit.
  • Post structured findings as Linear comment for downstream skills (ln-512, ln-513).
  • No test creation or status changes.

When to Use

This skill should be used when:

  • Invoked by ln-510-test-planner at start of test planning pipeline
  • Story has non-trivial functionality (external APIs, file formats, authentication)
  • Need to discover edge cases beyond AC

Skip research when:

  • Story is trivial (simple CRUD, no external dependencies)
  • Research comment already exists on Story
  • User explicitly requests to skip

Workflow

Phase 1: Discovery

Auto-discover Team ID from docs/tasks/kanban_board.md.

Input: Story ID from orchestrator (ln-510)

Phase 2: Extract Feature Domain

  1. Fetch Story from Linear
  2. Parse Story goal and AC to identify:

- What technology/API/format is involved? - What is the user's goal? (e.g., "translate XLIFF files", "authenticate via OAuth")

  1. Extract keywords for research queries

Phase 3: Research Common Problems

Use available tools to find real-world problems:

  1. Web Search:

- "[feature] common problems" - "[format] edge cases" - "[API] gotchas" - "[technology] known issues"

  1. MCP Ref:

- ref_search_documentation("[feature] error handling best practices") - ref_search_documentation("[format] validation rules")

  1. Context7:

- Query relevant library docs for known issues - Check API documentation for limitations

Phase 4: Research Competitor Solutions

  1. Web Search:

- "[competitor] [feature] how it works" - "[feature] comparison" - "[product type] best practices"

  1. Analysis:

- How do market leaders handle this functionality? - What UX patterns do they use? - What error handling approaches are common?

Phase 5: Research Customer Complaints

  1. Web Search:

- "[feature] complaints" - "[product type] user problems" - "[format] issues reddit" - "[format] issues stackoverflow"

  1. Analysis:

- What do users actually struggle with? - What are common frustrations? - What gaps exist between user expectations and typical implementations?

Phase 6: Compile and Post Findings

  1. Compile findings into categories:

- Input validation issues (malformed data, encoding, size limits) - Edge cases (empty input, special characters, Unicode) - Error handling (timeouts, rate limits, partial failures) - Security concerns (injection, authentication bypass) - Competitor advantages (features we should match or exceed) - Customer pain points (problems users actually complain about)

  1. Post Linear comment on Story with research summary:
## Test Research: {Feature}

### Sources Consulted
- [Source 1](url)
- [Source 2](url)

### Common Problems Found
1. **Problem 1:** Description + test case suggestion
2. **Problem 2:** Description + test case suggestion

### Competitor Analysis
- **Competitor A:** How they handle this + what we can learn
- **Competitor B:** Their approach + gaps we can exploit

### Customer Pain Points
- **Complaint 1:** What users struggle with + test to prevent
- **Complaint 2:** Common frustration + how to verify we solve it

### Recommended Test Coverage
- [ ] Test case for problem 1
- [ ] Test case for competitor parity
- [ ] Test case for customer pain point

---
_This research informs both manual tests (ln-512) and automated tests (ln-513)._

Critical Rules

  • No test creation: Only research and documentation.
  • No status changes: Only Linear comment.
  • Source attribution: Always include URLs for sources consulted.
  • Actionable findings: Each problem should suggest a test case.
  • Skip trivial Stories: Don't research "Add button to page".

Definition of Done

  • Feature domain extracted from Story (technology/API/format identified)
  • Common problems researched (Web Search + MCP Ref + Context7)
  • Competitor solutions analyzed (at least 1-2 competitors)
  • Customer complaints found (forums, StackOverflow, Reddit)
  • Findings compiled into categories
  • Linear comment posted with "## Test Research: {Feature}" header
  • At least 3 recommended test cases suggested

Output: Linear comment with research findings for ln-512 and ln-513 to use.

Reference Files

  • Research methodology: Web Search, MCP Ref, Context7 tools
  • Comment format: Structured markdown with sources
  • Downstream consumers: ln-512-manual-tester, ln-513-auto-test-planner

Version: 1.0.0 (Initial release - extracted from ln-503-manual-tester Phase 0) Last Updated: 2026-01-15

平台分布

Claude Code

26.93%
按下载量换算34

Gemini CLI

25.51%
按下载量换算32

Codex

19.66%
按下载量换算25

OpenCode

12.95%
按下载量换算16

Antigravity

8.02%
按下载量换算10

windsurf

3.66%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。

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