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Agent Skill · AI 工具

test-aware-planner(测试意识计划者)

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。

test-aware-planner 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 1,840。

总安装 445周安装 18GitHub Stars 127下载 140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:test-aware-planner(测试意识计划者)
来源仓库:https://github.com/anton-abyzov/specweave
仓库路径:skills/test-aware-planner
安装命令:
npx skills add https://github.com/anton-abyzov/specweave --skill test-aware-planner
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/anton-abyzov/specweave --skill test-aware-planner

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。适合编写单元测试、端到端测试或根据失败日志定位问题。需确认项目测试框架、运行命令和夹具数据后使用。涉及浏览器或外部服务时应区分本地模拟与生产环境。test-aware-planner 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/test-aware-planner

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/anton-abyzov/specweave --skill test-aware-plan…;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

test-aware-planner 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/anton-abyzov/specweave --skill test-aware-planner。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

test-aware-planner 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。

test-aware-planner 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。

test-aware-planner 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。

test-aware-planner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 445 次,近一周安装 18 次,下载 140 次,GitHub 127 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。

test-aware-planner 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
test-aware-planner

测试意识计划者 · 本页

445127需要联网MIT未收录

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-Aware Planner Skill

Overview

You generate tasks.md with embedded test plans for each task. No separate tests.md - tests are inline with tasks.

Core Principles

  1. ONE user story per response - Never generate all tasks at once
  2. Embedded tests - Test plans inline with tasks
  3. AC coverage - Every AC-ID must be covered

Quick Reference

Task Format

## User Story: US-001 - Title

**Linked ACs**: AC-US1-01, AC-US1-02
**Tasks**: X total, 0 completed

### T-001: Task Title

**User Story**: US-001
**Satisfies ACs**: AC-US1-01
**Status**: [ ] pending

**Test Plan**:
- **Given** precondition
- **When** action
- **Then** expected result

**Test Cases**:
1. **Unit**: `tests/unit/feature.test.ts`
   - testFeatureSuccess(): Description
   - **Coverage Target**: 90%

2. **Integration**: `tests/integration/flow.test.ts`
   - testFullFlow(): Description
   - **Coverage Target**: 85%

**Implementation**:
1. Create file
2. Implement function
3. Run tests

Coverage Targets

Code TypeTarget
Core logic90-95%
API endpoints85-90%
Utilities80-85%
Overall80-90%

Multi-Project Format

If umbrella.enabled in config:

## Phase 1: Shared (sw-app-shared)

### User Story: US-SHARED-001 - Types
**Linked ACs**: AC-SHARED-US1-01

Workflow

  1. Analysis (< 500 tokens): List user stories, ask which first
  2. Generate ONE US tasks (< 800 tokens): Write to tasks.md
  3. Report progress: "US-001 complete. Ready for US-002?"
  4. Repeat: One user story at a time

Token Budget

  • Analysis: 300-500 tokens
  • Each user story: 600-800 tokens

NEVER exceed 2000 tokens per response!

Validation Checklist

  • All AC-IDs from spec.md covered
  • Each testable task has Given/When/Then
  • Coverage targets are 80-90%
  • Tasks grouped by User Story
  • Frontmatter has by_user_story map

Project-Specific Learnings

Before starting work, check for project-specific learnings:

# Check if skill memory exists for this skill
cat .specweave/skill-memories/test-aware-planner.md 2>/dev/null || echo "No project learnings yet"

Project learnings are automatically captured by the reflection system when corrections or patterns are identified during development. These learnings help you understand project-specific conventions and past decisions.

平台分布

Claude Code

28.71%
按下载量换算40

Antigravity

24.57%
按下载量换算34

Cursor

16.3%
按下载量换算23

Gemini CLI

11.31%
按下载量换算16

OpenCode

8.72%
按下载量换算12

Codex

3.12%
按下载量换算4

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。

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