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Agent Skill · 研究检索

test-optimization(测试优化)

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-optimization 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;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 46,467。

总安装 776周安装 33GitHub Stars 7下载 272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:test-optimization(测试优化)
来源仓库:https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory
仓库路径:skills/test-optimization
安装命令:
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill test-optimization
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/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill test-optimization

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。适合编写单元测试、端到端测试或根据日志定位问题。需确认项目测试框架、运行命令和夹具数据后使用。test-optimization 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及浏览器或外部服务时应区分模拟环境与生产环境。

安装方式:通过 npx 从指定 GitHub 仓库添加。

来源仓库内路径:skills/test-optimization

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/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill test…;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

test-optimization 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill test-optimizat…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

test-optimization 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-optimization 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。

test-optimization 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。

test-optimization 用的人多吗?

公开数据是累计安装 776 次,近一周安装 33 次,下载 272 次,GitHub 7 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-optimization 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。
  • 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

  • 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
test-optimization

测试优化 · 本页

7767调用外部服务未明确通过

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 Optimization

Advanced test optimization with cargo-nextest, property testing, and benchmarking.

cargo-nextest (Primary Test Runner)

cargo nextest run --all              # all tests
cargo nextest run --profile ci       # CI with retries + JUnit XML
cargo nextest run --profile nightly  # extended timeouts
cargo nextest run -E 'package(do-memory-core)'  # filterset DSL
cargo test --doc --all               # doctests (nextest limitation)

Configuration (.config/nextest.toml)

[profile.default]
retries = 0
slow-timeout = { period = "60s", terminate-after = 2 }
fail-fast = false

[profile.ci]
retries = 2
slow-timeout = { period = "30s", terminate-after = 3 }
failure-output = "immediate-final"
junit.path = "target/nextest/ci/junit.xml"

[profile.nightly]
retries = 3
slow-timeout = { period = "120s", terminate-after = 2 }

Mutation Testing (cargo-mutants)

Verifies tests actually catch bugs by injecting mutations:

cargo mutants -p do-memory-core --timeout 120 --jobs 4 -- --lib
  • Acceptance: <20% missed mutants in core business logic
  • Frequency: Nightly CI or pre-release
  • Scope: Start with do-memory-core, expand incrementally

Property-Based Testing (proptest)

proptest! {
    #[test]
    fn serialization_roundtrip(episode in any_episode_strategy()) {
        let bytes = postcard::to_allocvec(&episode).unwrap();
        let decoded: Episode = postcard::from_bytes(&bytes).unwrap();
        assert_eq!(episode, decoded);
    }
}

Snapshot Testing (insta)

#[test]
fn test_mcp_response_format() {
    let response = build_tool_response("search_patterns", &params);
    insta::assert_json_snapshot!(response);
}
cargo insta test     # run snapshot tests
cargo insta review   # accept/reject changes

Performance Targets

OperationTargetActual
Episode Creation< 50ms~2.5 µs
Step Logging< 20ms~1.1 µs
Pattern Extraction< 1000ms~10.4 µs
Memory Retrieval< 100ms~721 µs

Best Practices

  • Use nextest profiles for dev/CI/nightly separation
  • Implement property tests for serialization roundtrips and state machines
  • Use snapshot tests for MCP responses, CLI output
  • Run mutation testing before releases
  • Monitor test duration and coverage trends

References

平台分布

Codex

35.01%
按下载量换算95

Claude

29.73%
按下载量换算81

Cursor

19.4%
按下载量换算53

Gemini CLI

11.1%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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