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Agent Skill · 研究检索

testing-assistant(测试助理)

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。

testing-assistant 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 56,238。

总安装 461周安装 19GitHub Stars 96下载 150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:testing-assistant(测试助理)
来源仓库:https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator
仓库路径:skills/testing-assistant
安装命令:
npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill testing-assistant
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/robthepcguy/claude-patent-creator --skill testing-assistant

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。

用于协助完成各类测试任务的设计和执行。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合生成测试用例、分析测试结果和优化测试流程。可基于项目特点定制测试策略和文档模板。涉及浏览器或外部服务时应区分模拟环境与真实调用。

testing-assistant 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/testing-assistant

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/robthepcguy/claude-patent-creator --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

testing-assistant 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill testing-assist…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

testing-assistant 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。

testing-assistant 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。

testing-assistant 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。

testing-assistant 用的人多吗?

公开数据是累计安装 461 次,近一周安装 19 次,下载 150 次,GitHub 96 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。

testing-assistant 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
testing-assistant

测试助理 · 本页

46196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

Testing Assistant Skill

Expert system for testing and validating the Claude Patent Creator.

FOR CLAUDE: Test scripts in scripts/ directory.

  • Go directly to running appropriate test
  • Run from project root
  • Tests require active venv
  • Only run diagnostics if tests fail

When to Use

Running test suites, validating new features, testing after changes, debugging failures, creating tests, setting up CI/CD, performance testing, E2E validation, regression testing.

Testing Pyramid

         /\
        /  \       E2E (Manual + Automated)
       /----\
      / API  \     Integration Tests
     /--------\
    /  Unit   \    Unit Tests
   /----------\

Strategy: More unit tests (fast, isolated), fewer integration (moderate), minimal E2E (slow).

Test Suite Overview

scripts/
+-- test_install.py          # Complete installation validation
+-- test_gpu.py              # GPU detection and CUDA
+-- test_bigquery.py         # BigQuery connection
+-- test_analyzers.py        # Claims, spec, formalities
+-- test_embedding_speed.py  # Performance benchmarks
+-- test_checkpoint.py       # Index checkpoint system

Quick Test:

python scripts/test_install.py

Manual Testing via Claude

Test MCP tools through Claude Code interface.

Quick Test Examples

1. MPEP Search: "Search MPEP for claim definiteness requirements"
2. Patent Search: "Search for patents about neural networks filed in 2024"
3. Claims Review: "Review these claims: [paste test claims]"
4. Full Review: "/full-review" (with test application)
5. Diagrams: "Create a flowchart for this process: [describe]"

Validation Checklist

[OK] MPEP search returns relevant results
[OK] BigQuery search finds patents
[OK] Claims analyzer identifies issues
[OK] Specification analyzer checks support
[OK] Formalities checker validates format
[OK] Diagrams generate successfully
[OK] Full review workflow completes
[OK] All MCP tools accessible
[OK] Error messages clear and helpful
[OK] Performance acceptable (<2s most ops)

Creating New Tests

Quick Start

# Unit test template
def test_basic_functionality():
    from mcp_server.your_module import YourClass
    instance = YourClass()
    result = instance.method("test input")
    assert result is not None
    print("[OK] test_basic_functionality passed")

Test Categories:

  1. Basic functionality
  2. Edge cases
  3. Performance
  4. Error handling

Performance Testing

Quick Benchmark

from mcp_server.mpep_search import MPEPIndex
import time

index = MPEPIndex()
index.search("test", top_k=5)  # Warm up

start = time.time()
result = index.search("claim definiteness", top_k=5)
duration = time.time() - start
print(f"Search took: {duration:.3f}s")

Performance Thresholds

OperationThresholdNotes
MPEP search (first)<3sModel loading
MPEP search (subsequent)<500msCached models
BigQuery search<2sNetwork dependent
Claims analysis<3s20 claims
Spec analysis<10s10 pages
Diagram generation<1sSVG output

Troubleshooting Test Failures

ProblemSolution
Import errorsActivate venv, pip install -r requirements.txt
GPU tests failCheck nvidia-smi, reinstall PyTorch, or skip
BigQuery failsRe-auth: gcloud auth application-default login
Index not foundRebuild: patent-creator rebuild-index
Too slowCheck GPU usage, first run slower, check system load

Best Practices

  1. Test after every change
  2. Automated testing
  3. Test pyramid (more unit, fewer E2E)
  4. Fast tests (<5 min suite)
  5. Isolated tests (no dependencies)
  6. Clear assertions
  7. Document tests
  8. Version control tests
  9. Regular execution (weekly)
  10. Monitor performance

Quick Reference

Run All Tests

python scripts/test_install.py
python scripts/test_gpu.py
python scripts/test_bigquery.py
python scripts/test_analyzers.py
python scripts/test_embedding_speed.py

Regression Test

python scripts/test_install.py || exit 1
python scripts/test_bigquery.py || exit 1
python scripts/test_analyzers.py || exit 1
echo "[OK] All regression tests passed!"

Manual Checklist

□ Ask Claude to search MPEP
□ Ask Claude to search patents
□ Ask Claude to review claims
□ Run /full-review command
□ Generate a diagram
□ Verify all tools work
□ Check performance (<2s)

平台分布

Codex

33.18%
按下载量换算50

Claude

31.64%
按下载量换算47

Cursor

17.95%
按下载量换算27

Gemini CLI

9.79%
按下载量换算15

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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