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Awesome QA Skills

按语言分区的 AI 测试辅助技能库（Agent Skills）。面向 Codex、Cursor、Claude Code、Kiro、OpenCode、Trae 等工具，提供可独立安装、可组合调用的测试工作流与测试类型技能。

在线站点： https://inaodeng.com/qaskills/

为什么用这个仓库

能力	说明
双语对齐	`skills/zh` 与 `skills/en` 同名目录、同结构，团队可按语言选用
覆盖完整测试链	从需求分析、策略、用例、执行到缺陷与报告
工作流 + 类型技能	日常 / 迭代 / 发布、角色质量视角与多角色汇总工作流，配合 65 类专项技能按需组合
开箱即装	支持一键安装与单 skill 安装脚本
可评测可演进	全量 skill 附带 `evals/`，可用 skill-up 校验与实跑

每个 skill 目录复制出去后应自洽：含 SKILL.md、主提示词、工具元数据，以及可选的示例、模板、脚本与评测用例。

按分类选择 Skill

先按你所在的研发 / 测试阶段选择分类，再从对应小节安装或调用 Skill；不确定时使用路由工作流。完整名称清单仍在全量技能索引。

我现在要解决什么	选择分类	典型阶段 / 能力	入口
建立需求、策略、用例、执行与报告的基础质量闭环	Core QA Skills	需求发现、策略、设计、执行、缺陷与报告	查看基础质量能力
前移质量、评估变更、实现自动化或性能工程	Engineering QA Skills	需求左移、开发 / CI、回归、性能、持续改进	查看质量工程能力
基于发布与生产证据作质量决策	Production Quality Skills	发布验证、事故响应、Trace 与指标分析	查看生产质量能力
测试 AI 功能、LLM、Prompt、Agent 与安全边界	AI Native QA Skills	AI 需求与风险、评测、工具调用与注入防护	查看 AI 原生质量能力
串联多个阶段、按角色协作或不确定从哪里开始	跨阶段工作流	路由、日常 / 迭代 / 发布、质量视角与汇总	查看工作流
已经知道要找的 Skill 名称	全量索引	全部 79 项能力与中英文路径	打开全量技能索引

推荐路径： 不确定选哪个，先调用 discover-testing；确定阶段后，再进入对应能力层；只需具体名称时，直接使用全量索引。

能力演进地图

仓库以稳定目录提供安装，以能力阶段帮助选择和演进：

Core QA Skills → Engineering QA Skills → Production Quality Skills → AI Native QA Skills

阶段	关注问题	现有入口	演进方向
Core QA Skills	需求、策略、用例、执行和报告如何形成基础质量闭环	`requirements-analysis`、`test-strategy`、`functional-testing`、`test-reporting`	保持基础完整，不重复拆包
Engineering QA Skills	如何前移质量、评估变更、诊断问题并做性能决策	`code-review`、`automation-testing`、`performance-testing`	Shift Left、变更与执行智能、性能工程
Production Quality Skills	如何基于发布和生产证据进行质量决策	`release-testing-workflow`、`test-reporting`	生产验证、事故和可观测性
AI Native QA Skills	如何验证 AI 功能、LLM、Prompt、Agent 和安全边界	AI 功能、LLM、Prompt、Agent 与安全专项能力已提供	Testing for AI 专项 Skill

ai-assisted-testing 是横向的 AI for QA，不等同于 AI Native QA 的 Testing for AI。完整的六迭代路线、29 个新增 Skill 和跨仓 Prompt Baseline 映射见演进路线图。

支持的 AI 工具

工具	典型安装目标
Codex	`~/.codex/skills/`
Cursor	`~/.cursor/skills/`
Claude Code	Claude skills 目录（见安装文档）
Kiro / OpenCode / Trae	见 scripts/INSTALL_SKILLS.md

也可手动 cp -r 单个 skill 目录到对应工具的 skills 路径。

5 分钟上手

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills.git
cd awesome-qa-skills

2. 安装技能（任选其一）

# 一键：全部工具 × 中英文
bash ./install-skills-mac.sh --tool all --lang all

# 仅 Codex + 中文
bash ./install-skills-mac.sh --tool codex --lang zh

# 单个 skill（示例：功能测试 → Codex）
bash installers/zh/functional-testing/mac/codex.sh

也可以使用 npx skills 安装到支持的 AI 工具（需要 Node.js）：

# 安装全部中文 skills 到 Codex
npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills/tree/main/skills/zh -g -a codex -y

# 只安装一个 skill
npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills/tree/main/skills/zh/testing-types/functional-testing -g -a codex -y

英文 skills 将 URL 中的 skills/zh 替换为 skills/en。建议一次只安装一种语言，避免同名 skill 相互覆盖。

Windows：

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\install-skills-windows.ps1 -Tool all -Lang all

手动复制：

cp -r skills/zh/testing-types/functional-testing ~/.cursor/skills/

完整参数与工具路径说明：scripts/INSTALL_SKILLS.md

3. 在工具中调用

@skill functional-testing
帮我为用户登录功能生成测试用例

不确定用哪个 skill 时，先用路由技能：

@skill discover-testing
我要做一次发布前回归，该选哪些技能？

技能目录

每种语言共 79 个 Skill：10 个工作流、66 个测试类型和 3 个 Skill Engineering；中英文合计 158 个目录。物理目录保持稳定，下面只提供逻辑导航。

跨阶段工作流

工作流负责串联研发测试阶段，不属于四个能力层中的第五层。

需求发现与分析

名称	目录	主要用途
测试技能路由	`discover-testing`	在执行前根据需求、阶段和风险选择合适的测试 Skill。
产品质量视角	`product-quality-perspective`	从产品视角在需求、策略、评审、用例和报告阶段识别用户价值、业务规则、验收与风险。
QA 质量视角	`qa-quality-perspective`	在质量各阶段基于证据评估可测试性、风险驱动覆盖、缺陷风险与质量结论边界。
UX 质量视角	`ux-quality-perspective`	以 UX 视角在质量阶段识别信息架构、交互状态、一致性、响应式与无障碍风险。
技术质量视角	`technical-quality-perspective`	在指定交付阶段基于证据输出技术质量发现。

开发与迭代

名称	目录	主要用途
日常测试工作流程	`daily-testing-workflow`	按日常节奏完成计划、执行、缺陷跟踪和日终收口。
迭代测试工作流程	`sprint-testing-workflow`	覆盖迭代计划、测试执行、评审和复盘的质量工作流。
项目交付视角	`project-delivery-perspective`	在支持的策略与报告评审阶段记录带来源的交付约束和行动，不改变质量事实。

发布与综合

名称	目录	主要用途
发布测试工作流程	`release-testing-workflow`	从发布前计划到 Go/No-Go 决策和发布后监控的质量工作流。
多角色质量汇总	`multi-role-quality-synthesis`	将同一阶段的多角色报告合并为保留来源、分歧和质量边界的可追溯汇总

四层能力体系与研发测试阶段

每个测试类型 Skill 只列一次；跨阶段协作由路由器和工作流补充。

Core QA Skills — 基础质量能力

需求发现与分析

名称	目录	主要用途
需求分析	`requirements-analysis`	在测试设计前识别需求测试点、边界、依赖和风险。
需求分析加强版	`requirements-analysis-plus`	解析多种需求文档并输出结构化的需求分析。

方案设计与测试策略

名称	目录	主要用途
测试策略	`test-strategy`	定义测试范围、方法、资源、风险和质量门禁。
测试策略加强版	`test-strategy-plus`	基于需求、分析、技术和计划文档形成结构化测试策略。
测试策略评审	`test-strategy-review`	基于证据评审测试策略，区分阻塞项与条件项并给出 Human 待决的 AI 建议

测试设计与准备

名称	目录	主要用途
测试用例编写	`test-case-writing`	编写覆盖正常、异常和边界场景的高质量测试用例。
测试用例编写加强版	`testcase-writer-plus`	根据需求与分析产物生成高质量测试用例。
测试用例评审	`test-case-reviewer`	评审测试用例的完整性、清晰度、可维护性和遗漏场景。
测试用例评审加强版	`test-case-reviewer-plus`	从需求、策略和用例文档中形成结构化评审发现。

测试执行与分析

名称	目录	主要用途
功能测试	`functional-testing`	为业务流程、界面、数据和集成设计功能测试方案或用例。
API 测试	`api-testing`	为 REST、GraphQL 或 gRPC 接口设计 API 测试方案或用例。
手动/探索性测试	`manual-testing`	使用章程、启发式方法和会话记录规划手动或探索性测试。
移动端测试	`mobile-testing`	覆盖功能、兼容性、性能、网络和安全的 iOS/Android 测试。
可访问性测试	`accessibility-testing`	按 WCAG、键盘导航和辅助技术场景设计可访问性测试。
安全测试	`security-testing`	围绕 OWASP 风险、漏洞扫描和渗透场景设计安全测试。

发布、缺陷与报告

名称	目录	主要用途
缺陷上报	`bug-reporting`	编写包含复现步骤、环境信息和证据的清晰缺陷报告。
测试报告	`test-reporting`	生成包含摘要、指标、缺陷分析和风险评估的测试报告。
测试报告评审	`test-report-review`	核对测试报告与执行、缺陷和范围证据，形成 Human 待决的 AI 建议

Engineering QA Skills — 质量工程能力

需求与质量左移

名称	目录	主要用途
验收标准评审	`acceptance-criteria-review`	评审验收标准的可验证性与缺口
需求缺口分析	`requirement-gap-analysis`	识别需求信息缺口、冲突与影响
质量风险分析	`quality-risk-analysis`	基于证据识别并排序质量风险
可测试性分析	`testability-analysis`	评估需求或设计的可测试性与阻碍

开发与持续集成

名称	目录	主要用途
代码审查	`code-review`	对 PR 或 Diff 进行风险驱动的代码审查，输出 P0/P1/P2 问题与可执行修复建议。
变更影响分析	`change-impact-analysis`	分析变更的质量影响范围与风险
PR 测试影响分析	`pr-test-impact-analysis`	从 PR 或 Diff 分析测试影响
API 契约测试	`api-contract-testing`	验证 API 契约兼容性与变更风险
自动化测试	`automation-testing`	使用 POM、数据驱动或 BDD 等模式设计自动化测试方案。

测试数据与自动化实现

名称	目录	主要用途
测试数据生成	`test-data-generation`	设计安全且具代表性的测试数据
Bruno 接口自动化	`api-test-bruno`	解析多格式 API 定义，生成可执行回归的 Bruno 集合。
Postman API 测试	`api-test-postman`	设计 Postman 集合、环境、脚本和可用 Newman 执行的 API 回归方案。
Pytest 接口自动化	`api-test-pytest`	解析多格式 API 定义并生成 Pytest 接口自动化方案。
RestAssured 接口自动化	`api-test-restassure`	解析多格式 API 定义并生成 Rest Assured Java 测试类。
Supertest 接口自动化	`api-test-supertest`	解析多格式 API 定义并生成可执行的 Supertest 脚本。
Selenium UI 自动化测试	`ui-test-selenium`	设计 Selenium WebDriver UI 自动化方案，覆盖稳定定位、等待、Page Object、Grid 和 CI 执行。
Playwright UI 自动化测试	`ui-test-playwright`	设计 Playwright Test 套件，覆盖 fixtures、projects、trace、截图、API+UI 组合和 CI 报告。
TestCafe UI 自动化测试	`ui-test-testcafe`	设计 TestCafe UI 自动化方案，覆盖 fixture、selector、role、浏览器矩阵和报告。
Cypress UI 自动化测试	`ui-test-cypress`	设计 Cypress e2e 与组件测试方案，覆盖 commands、fixtures、网络桩和 CI 报告。
Puppeteer UI 自动化测试	`ui-test-puppeteer`	设计 Puppeteer 自动化方案，覆盖 Chromium 检查、截图、PDF、网络拦截和 CDP 场景。
WebdriverIO UI 自动化测试	`ui-test-webdriverio`	设计 WebdriverIO 套件，覆盖配置、services、runner、Page Object、capabilities 和 reporters。

测试执行与回归智能

名称	目录	主要用途
不稳定测试分析	`flaky-test-analysis`	从运行证据分析间歇性测试失败
回归范围分析	`regression-scope-analysis`	按风险定义回归范围和排除依据
回归测试选择	`regression-test-selection`	从测试资产选择最小风险覆盖回归集
AI 辅助测试	`ai-assisted-testing`	使用 AI 辅助测试数据生成、根因分析和优先级判断等工作。
AI 生成测试评审	`ai-generated-test-review`	审查 AI 生成测试是否具备真实回归保护，识别伪测试、弱断言和缺失业务结果。

性能工程与容量决策

名称	目录	主要用途
性能测试	`performance-testing`	面向负载、压力、突发、耐久或容量目标设计性能测试。
k6 性能测试	`performance-test-k6`	规划 k6 的负载、压力、突发或浸泡测试范围、脚本与执行入口。
Gatling 性能测试	`performance-test-gatling`	规划 Gatling 性能测试范围、模拟场景和可执行入口。
JMeter 性能测试	`performance-test-jmeter`	设计 JMeter 测试计划，覆盖 Thread Group、Sampler、数据集、断言、Timer、CLI 执行和 HTML 报告。
性能负载建模	`performance-workload-modeling`	建立基于证据的性能负载模型
性能结果分析	`performance-result-analysis`	解释性能结果、证据质量与风险
性能瓶颈分析	`performance-bottleneck-analysis`	形成可验证的性能瓶颈假设
性能回归分析	`performance-regression-analysis`	比较版本性能证据并评估回归风险
容量规划分析	`capacity-planning-analysis`	评估容量需求、余量和规划风险

复盘与持续改进

名称	目录	主要用途
根因分析	`root-cause-analysis`	形成并验证基于证据的根因假设
日志分析	`log-analysis`	从日志提取时间线、异常和证据

Production Quality Skills — 生产质量能力

发布与生产验证

名称	目录	主要用途
生产验证	`production-verification`	基于证据规划或评估生产验证

生产运行与事故响应

名称	目录	主要用途
生产事故分析	`production-incident-analysis`	分析生产事故证据、影响与后续动作
分布式 Trace 分析	`distributed-trace-analysis`	从分布式 Trace 关联调用链和证据
指标异常分析	`metrics-anomaly-analysis`	识别指标异常、基线与排查证据

AI Native QA Skills — AI 原生质量能力

AI 功能需求与风险

名称	目录	主要用途
AI 功能测试	`ai-feature-testing`	设计 AI 功能行为、风险和边界测试

LLM 与 Prompt 评测设计

名称	目录	主要用途
LLM Eval 设计	`llm-evaluation-design`	设计 LLM 评测集、判定与人工复核边界
LLM 测试	`llm-testing`	验证 LLM 行为、失败模式和质量边界
Prompt 测试	`prompt-testing`	测试 Prompt 行为、边界和版本回归

Agent、工具与安全测试

名称	目录	主要用途
AI Agent 测试	`ai-agent-testing`	测试 AI Agent 的目标、状态、恢复和安全边界
Agent 工具调用测试	`agent-tool-testing`	验证 Agent 工具调用契约、授权和副作用边界
Prompt Injection 测试	`prompt-injection-testing`	设计 AI 系统 Prompt 注入防护测试

Skill Engineering（横向治理）

名称	目录	主要用途
Skill 变更验证	`skill-change-verification`	按变更范围选择验证证据，并区分静态、评测和运行时结论。
Skill 文案契约审查	`skill-prose-review`	审查 Skill、Prompt 与文档的可执行契约、边界和证据要求。
过程性文案清理	`skill-prose-trim`	清理文案中的审查和设计过程残留，同时保留当前状态契约。

Skill Engineering 服务所有能力层，不改变产品能力分类。英文 Skill 使用相同目录名；可从页面顶部切换语言。

仓库结构

awesome-qa-skills/
├── skills/
│   ├── zh/                      # 中文技能
│   │   ├── testing-workflows/   # 工作流
│   │   ├── testing-types/       # 测试类型
│   │   └── skill-engineering/   # 技能工程
│   └── en/                      # 英文技能（结构同上）
├── scripts/                     # 安装、校验、评测辅助脚本
├── installers/                  # 按 skill / 工具生成的安装快捷脚本
├── resources/                   # 公共参考素材池（非 skill 安装源）
├── legacy-prompts/              # 旧版根级提示词（正式入口见各 skill 内 prompts/）
├── AGENTS.md                    # Coding Agent 操作约定
├── docs/catalog/                # 全量索引与关系图
├── README.md / README_EN.md
└── LICENSE                      # PolyForm Noncommercial 1.0.0

单个 Skill 约定结构

skills/{zh|en}/{testing-types|testing-workflows|skill-engineering}/<skill-name>/
├── SKILL.md                 # 入口 + YAML frontmatter（必需）
├── prompts/                 # 主提示词（必需）
├── agents/openai.yaml       # OpenAI / Codex 元数据（必需）
├── evals/                   # skill-up 评测用例（本仓库全量具备）
├── output-formats.md        # 可选：多格式输出说明
├── quick-start.md           # 可选：最短上手路径
├── references/ · examples/ · scripts/
└── ...

详细规范：skills/DIRECTORY_GUIDE.md · skills/SKILL_AUTHORING.md

设计原则

语言分区，名称对齐：中英文 skill 目录名一致，不再使用 -en 后缀；英文 prompt 文件名不带 _EN。
独立可安装：禁止 skill A 硬链 skill B 内部文件；跨 skill 只做文案推荐。
渐进披露：SKILL.md 保持精简；细节放在 prompts/、references/、examples/。
可执行产出：默认 Markdown；需要 Excel/CSV/JSON/Word 时按 output-formats.md 切换。
安全默认：示例与文档不硬编码真实 token、密码、私钥；使用环境变量或占位符。

质量与评测

提交前建议在仓库根目录运行：

bash scripts/check_skills_quality.sh

该门禁覆盖目录整理、agents 元数据、独立安装约束、完整性校验，以及 skill-up evals YAML 校验。

用 skill-up 校验 / 实跑（可选）：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/alibaba/skill-up/main/install.sh | bash
bash scripts/validate_skill_evals.sh
bash scripts/run_skill_eval.sh skills/zh/testing-types/functional-testing/evals/eval.yaml

推荐试点：functional-testing、api-testing、api-test-bruno、bug-reporting、performance-test-k6。说明见 skills/SKILL_AUTHORING.md。

文档导航

文档	用途
AGENTS.md	Coding Agent 约定与质量检查
skills-index.md	全量技能索引
QA_SKILLS_EVOLUTION_ROADMAP.md	四层能力演进与研发测试阶段地图
DOCUMENTATION_POLICY.md	中文优先的双语文档治理策略
skills/DIRECTORY_GUIDE.md	目录与命名规范
skills/SKILL_AUTHORING.md	编写与 skill-up 评测约定
scripts/INSTALL_SKILLS.md	安装参数与工具路径
FAQ.md	常见问题
CONTRIBUTING.md	贡献流程
skills-graph.md	技能关系图（参考）

贡献

欢迎提交 Issue / PR：新增 skill、补齐双语、改进 prompt 与 evals、完善安装与文档。

阅读 CONTRIBUTING.md 与 skills/SKILL_AUTHORING.md
中英文通常需同步更新（除非明确只要单语）
本地跑通 bash scripts/check_skills_quality.sh 后再提 PR

许可证

本仓库采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0。您可以自由使用、修改和分发本软件，但仅限非商业目的（如个人学习、研究、实验、慈善机构、教育机构、公共研究组织、政府机构等用途）。

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2. 安装技能（任选其一）

3. 在工具中调用

技能目录

跨阶段工作流

需求发现与分析

开发与迭代

发布与综合

四层能力体系与研发测试阶段

Core QA Skills — 基础质量能力

需求发现与分析

方案设计与测试策略

测试设计与准备

测试执行与分析

发布、缺陷与报告

Engineering QA Skills — 质量工程能力

需求与质量左移

开发与持续集成

测试数据与自动化实现

测试执行与回归智能

性能工程与容量决策

复盘与持续改进

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发布与生产验证

生产运行与事故响应

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AI 功能需求与风险

LLM 与 Prompt 评测设计

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Skill Engineering（横向治理）

仓库结构

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质量与评测

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