Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

ln-513-regression-checker(ln 513 回归检查器)

ln-513-regression-checker 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

ln-513-regression-checker 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,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 29,915。

总安装 2,970周安装 119GitHub Stars 441下载 962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:ln-513-regression-checker(ln 513 回归检查器)
来源仓库:https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills
仓库路径:skills/ln-513-regression-checker
安装命令:
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-513-regression-checker
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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-513-regression-checker

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。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。支持基于关键词、任务场景或来源线索进行信息检索与筛选。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。安装前需确认权限范围、维护状态及是否涉及联网或文件操作。

ln-513-regression-checker 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-513-regression-checker

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

    它需要接触敏感数据,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-513-regression-checker 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-513-regress…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ln-513-regression-checker 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-513-regression-checker 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

ln-513-regression-checker 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。

ln-513-regression-checker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,970 次,近一周安装 119 次,下载 962 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-513-regression-checker 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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。

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-513-regression-checker

ln 513 回归检查器 · 本页

2,970441接触敏感数据未明确有提醒

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

Paths: File paths (shared/, references/, ../ln-*) are relative to skills repo root. If not found at CWD, locate this SKILL.md directory and go up one level for repo root. If shared/ is missing, fetch files via WebFetch from https://raw.githubusercontent.com/levnikolaevich/claude-code-skills/master/skills/{path}.

Regression Checker

Type: L3 Worker Category: 5XX Quality

Runs the existing test suite to ensure no regressions after implementation changes.

Inputs

InputRequiredSourceDescription
storyIdYesargs, git branch, kanban, userStory to process

Resolution: Story Resolution Chain. Status filter: To Review

Purpose & Scope

  • Detect test framework (pytest/jest/vitest/go test/etc.) and test dirs.
  • Execute full suite; capture stdout/stderr for Story quality gate.
  • Return PASS/FAIL with counts/log excerpts; never modifies Linear or kanban.
  • Preserve full stdout/stderr output for downstream log analysis.

When to Use

  • After code quality checks pass
  • Code quality check passed

Workflow

Phase 0: Resolve Inputs

MANDATORY READ: Load shared/references/input_resolution_pattern.md, shared/references/ci_tool_detection.md

  1. Resolve storyId: Run Story Resolution Chain per guide (status filter: [To Review]).

Phase 1: Execute Tests

MANDATORY READ: Load shared/references/output_normalization.md

Read target project files if they exist: docs/project/infrastructure.md, docs/project/runbook.md

  1. Auto-discover test framework per ci_tool_detection.md Command Registry (Test Frameworks section).
  2. Get service endpoints, port allocation from infrastructure.md. Get exact test commands, Docker setup, environment variables from runbook.md. Runbook commands take priority over auto-detection (per ci_tool_detection.md Discovery Hierarchy).
  3. Build appropriate test command; run with timeout (5min per ci_tool_detection.md); capture stdout/stderr.
  4. Parse results: passed/failed counts; key failing tests.
  5. Normalize + group failures: Apply shared/references/output_normalization.md §1-§3 to test output. Group failing tests by error category (Import/Module, Assertion, Timeout, Type, Connection, Runtime). Report grouped: e.g., "3 Import errors in auth/, 2 Assertion mismatches in payment/".
  6. Output verdict JSON (PASS or FAIL + grouped failures list) and add Linear comment.

Critical Rules

  • No selective test runs; run full suite.
  • Do not fix tests or change status; only report.
  • Language preservation in comment (EN/RU).

Runtime Summary Artifact

MANDATORY READ: Load shared/references/quality_summary_contract.md, shared/references/quality_worker_runtime_contract.md

Runtime profile:

  • family: quality-worker
  • worker: ln-513
  • summary kind: quality-worker
  • payload fields used by coordinators: worker, status, verdict, issues, warnings, artifact_path

Invocation rules:

  • standalone: omit runId and summaryArtifactPath
  • managed: pass both runId and exact summaryArtifactPath
  • always write the validated summary before terminal outcome

Monitor (2.1.98+): For test suite commands expected >30s, use Monitor. Fallback: Bash(run_in_background=true).

Definition of Done

  • Framework detected; command executed
  • Results parsed; verdict produced with failing tests (if any)
  • Linear comment posted with summary

Reference Files

  • Risk-based limits used downstream: shared/references/risk_based_testing_guide.md
  • CI tool detection: shared/references/ci_tool_detection.md
  • Output normalization: shared/references/output_normalization.md
  • Pytest patterns: references/pytest_configuration.md

Version: 3.1.0 Last Updated: 2026-01-09

平台分布

Codex

34.5%
按下载量换算332

Claude

29.02%
按下载量换算279

Cursor

17.17%
按下载量换算165

Gemini CLI

9.52%
按下载量换算92

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

继续浏览同类 Skills