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Agent Skill · 效率

testhy(testhy 自动化)

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。

testhy 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,562。

总安装 9,192周安装 383GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,064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-0
版本
1.0.0

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:testhy(testhy 自动化)
来源仓库:https://github.com/azraelji/testhy
安装命令:
openclaw skills install testhy
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install testhy

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

testhy 是一个基于 Claude Skills 框架构建的示例技能,支持以最少的集成工作调用自然语言工具。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install testhy;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

testhy 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install testhy。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

testhy 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

testhy 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。

testhy 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

testhy 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,192 次,近一周安装 383 次,下载 3,064 次。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。

testhy 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、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。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
testhy

testhy 自动化 · 本页

9,192—需要联网MIT-0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

Claude Skills 开发框架架构指导手册

1. 项目概述 (Overview)

本框架基于 Anthropic Claude 的 Tool Use (Skills) 特性构建,旨在提供一个通过自然语言聊天即可调用各类底层工具的开发脚手架。 框架遵循高内聚、低耦合的设计原则,使开发者能够专注于“技能(Skill)”本身的编写,而无需过度关心 LLM 对话上下文、工具发现与函数执行的复杂逻辑。

2. 架构设计 (Architecture Design)

整个系统分为以下几个分层架构:

  • 交互层 (CLI/API Interface): 负责接收用户输入,展示 Agent 的回复或执行结果。main.py
  • 代理层 (Agent Layer): 负责维护对话历史、与 Claude API 交互,解析模型返回的 Tool Use 请求。core/agent.py
  • 注册与调度层 (Registry & Dispatcher): 维护系统中所有可用的 Skills(工具),向 LLM 声明这些工具的 JSON Schema,并根据 LLM 的指令找到对应的 Python 函数执行器。core/registry.py
  • 技能层 (Skills Layer): 具体的业务代码抽象类及实现,继承自统一的 BaseSkill。core/skill_base.py, skills/*

3. 核心模块说明 (Core Modules)

平台分布

OpenClaw

75.52%
按下载量换算2,314

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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