qa-skills
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fishzjp/qa-skills

集成系统化测试方法论、10套可复用QA技能与可复现基准测试集,可直接适配Claude Code等各类Agent,覆盖需求分析、用例设计、缺陷定位等全流程测试环节,开箱即用即可让AI具备资深测试工程师的工作能力。

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dsh plugin --profile web add github:fishzjp/qa-skills
git clone https://github.com/fishzjp/qa-skills.git
git clone git@github.com:fishzjp/qa-skills.git
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QA Skills —— 知识 × 工具 × 决策的测试工程 Skill 框架:十轴类型决策矩阵与完整测试流水线

qa-skills

让 AI 像资深测试工程师一样工作。

知识 × 工具 × 决策 —— 面向 Claude Code 等 Agent 的测试工程 Skill 框架。
每一个数字,都来自实测。

CI Skills Release gain matrix License

--- ## 快速开始 ```bash git clone https://github.com/fishzjp/qa-skills.git cd qa-skills ./install.sh # 交互式选择宿主目录(自动检测 ~/.agents/skills 等) ./install.sh --auto # 或全自动安装 ``` 或通过 [skills.sh](https://skills.sh) 跨 Agent 安装(Claude Code / Cursor / Codex / OpenCode 等 50+ 宿主): ```bash npx skills add fishzjp/qa-skills # 交互式勾选,全装用 --skill '*' ``` **DeepSeek Harness(dsh)用户**:本仓库已打包为 dsh 插件(npm 包 [`dsh-qa-skills`](https://www.npmjs.com/package/dsh-qa-skills)),一条命令安装—— ```bash dsh plugin --profile web add dsh-qa-skills ``` 也可以走文件路径:dsh 原生兼容本仓库格式,装到 `~/.agents/skills/`(`./install.sh --target ~/.agents/skills`)或 `~/.dsh/skills/`,重启 dsh 生效。已在 dsh 0.1.0-rc.8 + deepseek-v4-flash 上完成双路径端到端验证。 > `core` 是共享知识库依赖单元(不可执行任务),安装任一 skill 时必须一并安装,否则引用路径断裂。 装好后对 Agent 说一句: > **帮我测试这个需求:{需求描述 + 仓库地址}** 从需求理解、风险与类型决策,到测试报告——完整流水线就此跑通。只需要其中某个阶段(写用例 / 审查 / 转自动化 / 回归范围)时,直接描述需求即可,无需走完整流水线。卸载:`./uninstall.sh`;手动安装:`cp -r skills/* /`(**core/ 必须一起复制**,各 skill 以相对路径引用它)。验证安装:`ls ` 应见 10 个 skill 目录 + `core/` + `qa-skills.VERSION`。 → [设计文档](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/DESIGN.md) · [决策层设计](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/decision-layer-design.md) · [Skill On / Off 产出对照](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/examples/)
宿主兼容性与降级路径 Skill 是纯 Markdown 指令文件(frontmatter + 相对路径引用),不依赖特定宿主特性: | 宿主 | 安装目录 | 状态 | |------|---------|------| | Claude Code | `~/.claude/skills/` 或 `<项目>/.claude/skills/` | ✅ 主要适配对象,评测基于此 | | 跨宿主共享目录 | `~/.agents/skills/` | ✅ 多 Agent 共读一份,`install.sh` 默认推荐 | | DeepSeek Harness (dsh) | `~/.agents/skills/`、`~/.dsh/skills/` 或 `<项目>/.agents/skills/` | ✅ 实测通过(dsh 原生实现 Anthropic Skills 规范;deepseek-v4-flash 全链路验证:识别 / 触发 / 产出) | | Codex CLI | `~/.codex/skills/` | 🔶 按约定应可用,未系统评测 | | 其他支持 Skills 的 Agent | 各自的 skills 目录 | 🔶 同上 | `qa` 流水线的"阶段间上下文隔离"依赖宿主的子会话 / 子代理能力;宿主不支持时自动退化为顺序会话 + 文件衔接,正确性不受影响(见 [DESIGN.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/DESIGN.md) 编排会话模型一节)。`--link` 软链安装随 `git pull` 升级。
## 能力总览 | 你说 | 框架做 | 产出 | |------|--------|------| | "帮我测试这个需求" | `qa` 编排 9 阶段流水线,检查点等你裁决 | 全套测试资产 + 测试报告 | | "根据这份 PRD 写用例" | 代码优先:索取仓库、读实现、审出潜在 Bug 再写 | 双轨用例:markmap(人)+ schema.yaml(机器) | | "这个功能应该怎么测" | Risk Map(评级挂证据)→ 功能域 + 类型域两域决策(十轴全轴必答) | `测试策略.md`(含 type_scope 与专项移交包) | | "审一下这份存量用例" | 独立审查:可测点基准分母 + 覆盖 + 可执行性双线 | 直接修订用例文件 + 审查记录 | | "把用例转成自动化" | Page Object 规范、监听先于操作、自建数据自清理 | 可运行的 Playwright / pytest 代码 | | "这个 Bug 帮我定位一下" | 复现 → 读代码到行 → 影响三面分析 → 回归建议 | Bug 条目(根因 / 证据 / 回归) | `exploratory-testing`(charter 驱动探索)、`api-testing`(接口级)、`bug-analysis`、`regression-testing`(diff → 回归范围)各自独立可用。
测试用例脑图怎么渲染 `测试用例_markmap.md` 是标准 Markdown(markmap 语法):VS Code 装 [Markmap 扩展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=gera2ld.markmap-vscode)、`npx markmap-cli 测试用例_markmap.md` 生成交互式 HTML、或粘贴到 [markmap.js.org/repl](https://markmap.js.org/repl)。
## 能写,更要能执行。 AI 写出的用例常常看似专业、实则无法执行——判定模糊、占位符、无判定时限、虚构入口。 同一个需求,本框架的产出长这样: ```markdown > 前置:运营账号已登录,进入「营销中台 → 券工场 → 活动列表」 - **TC-02-05 到期自动结束** [P1] - 操作步骤: 1. 选一张结束时间为 2 分钟后的已发布券「满100减20-测试」 2. 等待到期 - 预期结果: 到期后 1 小时内状态自动变为「已结束」,超过 1 小时未变判失败 ``` **核心产出标准只有一条:没读过需求、没人讲解的人,拿着文件能直接开工。** 这背后是 `skills/core/executability.md` 的 8 条硬标准;评测中它是一票否决项——不可执行的用例,覆盖再全也计零分。 ## 指令更少,遵循更强。 把方法论、模板、规则全部塞进一个 SKILL.md,Agent 有效遵循的规则反而更少([Red Hat ACE 实践总结](https://next.redhat.com/2026/07/28/building-skills-for-ai-agents-pitfalls-and-best-practices/):指令超过 500 行后性能退化)。解法是三层架构: ```text L1 SKILL.md 头部 触发边界:什么时候用、什么时候不用、交给谁 L2 SKILL.md 正文 工作流:每次触发都要走的主干(≤500 行红线) L3 references/ + core/ 方法 / 规则 / 模板:按需加载,工作流步骤里显式引用 ``` SKILL.md 只装流程编排,方法细则全部下沉、按需加载——Agent 每一步只面对当前需要的指令。 ## 会测,更会决定不测什么。 未装 skill 的模型制定测试策略时,在跨两个模型段位的 30 次评测采样中**零显式类型决策**——输出里"提到"性能与安全,却从不决定哪些纳入、测多深、哪些明确不测。提到不等于决策;不可审计的策略等于没有策略。 解法是**类型决策矩阵(决策层)**:性能 / 业务安全 / 可靠 / 并发等十个测试类型**全轴必答**——纳入必须挂信号(G 级信号由脚本扫描并生成预填表)、排除必须留痕(G+S 双清单)、full 档有预算上限,每条决策落盘为机器可校验的 type_scope(V1–V5)。实测:最弱模型类型查全率 0 → **0.88**,需求未提、只存在于代码的可靠性/契约轴 0 → 8/9(详见[实测效果](#实测效果)一节的决策层注)。 ## 工作原理 **文件即流水线状态**——每个阶段产出落盘为文件,下一阶段只消费文件而非会话记忆;长流水线不依赖上下文,中断后新会话读文件续跑: ```text PRD / 代码 │ requirement-analysis ▼ 需求模型.md ·················· ⏸ 澄清检查点 │ test-strategy(风险 → 两域决策) ▼ 测试策略.md(Risk Map + 类型域十轴决策 type_scope)· ⏸ 预算裁决 │ test-case-writing ▼ 测试用例 markmap(给人)+ schema.yaml(给机器) │ test-case-review ▼ ⏸ 执行策略裁决(手动 / Playwright / API) │ automated-e2e-testing / api-testing ▼ 执行产物 + Bug 证据 → bug-analysis → regression-testing ▼ 回归清单.md → 测试报告.md ``` - **证据与风险模型**:每条结论标注证据等级(E0–E4)与状态;风险评级强制挂证据,无证据的评级无效。推导链全程可追溯:证据 → 风险 → 策略 → 用例。 - **类型决策矩阵**:十轴全轴必答,纳入与排除都留痕,full 档有预算上限;G 级信号由脚本扫描成预填表,弱模型从预填表修订、而非从空白生成。 - **人在环路的检查点**:澄清、执行策略、Bug 定性、预算上限四类事项由你裁决,Agent 只提案、不代答;裁决落盘后,后续阶段不得推翻。 > 设计动机与关键决策(为什么是 10 个窄 skill、为什么 markmap 是唯一维护源、为什么评测先于扩容)见 [DESIGN.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/DESIGN.md)。 ## 实测效果 在 12 个任务的黄金集上评测:同一模型、同一评测链路,唯一差异是是否注入本框架;数字以异构裁判复评轮为准,如实披露(含反向结果)。完整方法学、原始数据与研究报告在本地评测链路中维护、不随仓库分发;每版 Release 附跨模型增益矩阵快照([Releases](https://github.com/fishzjp/qa-skills/releases)),On / Off 产出对照见 [examples/](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/examples/): | 指标 | 无 Skill | 有 Skill | |------|:---:|:---:| | 用例规格符合度 | 0.26 | **0.98** | | E2E 代码真实执行(单任务 × 3 采样) | 0/3 可运行 | 1 全过 + 2×(2/3) | | 植入 Bug 检出率 | — | **75%** | | 产出质量(LLM judge) | 0.70 | **0.76** | | API 代码真实执行通过率 † | **74%** | 52% | | Token 成本 | 1× | 3.3× | > **决策层首轮(2026-08-23,类别性判读,未进正式增益表)**:类型域决策任务(5 任务黄金集,参考答案经双人独立标注复核)在最弱模型(deepseek-v4-flash,n=3,注入式上界口径)上:**无 skill 组零显式类型决策**(宽容口径亦为 0——输出里"提到"了正确类型,但没有逐轴的纳入/排除决策,盲区在决策纪律而非类型知识);**有 skill 组类型查全率 0 → 0.88**(格式锤复验轮),其中需求未提、只存在于代码的可靠性/契约轴 0 → 8/9。数字待任务扩容与跨模型梯度轮后进正式表。
逐项口径 - **用例规格符合度**(旧称"可执行性"):编号 / 导读格式 × 内容红线复合,无 judge。差距主要由格式采纳驱动,内容红线层两组基线均近满分;无格式的采样按 0 计(同口径;早期 0.77 为修复前口径,勘误记录见 [CHANGELOG](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/CHANGELOG.md));跨两个生成模型复现(0.20→0.99)。 - **E2E 真实执行**:真实浏览器 + 被测应用,无 judge;有 skill 一侧 2 个采样的同一失败测试稳定复现,无 skill 一侧含未产出代码与执行失败两种情况。 - **植入 Bug 检出率**:代码审查类任务;异构裁判口径,同源裁判下为 100%。 - **产出质量**:异构裁判;Δ+6.1pp(95%CI 含零,同源口径下显著)。 - **API 真实执行通过率 †**:如实披露的历史反向结果(74% vs 52%,3 采样口径;早期 87% 为 2 采样均值)。根因已定案并修复(2026-08-24 逐失败归类):主因是评测任务契约的状态机断裂(创建恒返回待发布、领取要求已发布、契约却无发布路径——题目缺陷而非 skill 缺陷),叠加输出截断与采样退化、登录响应契约缺失;"严断言更易暴露失败"的早期解释经逐点证伪(46 个失败中仅 4 个与断言强度相关,且属超出书面契约的过严断言)。修复后干净复验(契约与截断续写修复、主模型 glm-5.2):无/有 skill 组 **100% / 99.2%**,差距 0.8pp,反转消除(弱模型段位同向:有 skill 组 0.67 > 0.30)。 - **Token 成本**:如实披露——更好但更贵;口径为总 token 比(任务级均值、含 skill 全量注入):主模型 glm-5.2 轮 3.3×,弱模型(mimo)轮最高 9.5×(推理开销计入产出侧);单文件消融实验证明增益不可由"只拿走核心标准文档"替代。
预注册门判定与覆盖增益 预注册门判定:同源裁判 4/7、异构裁判 5/8(两者构成不同,含 G1b 方向翻转)。覆盖类增益(异构裁判):用例编写任务口径 **+8.7pp**(CI[0.5, 15.4],显著)、全任务 **+13.2pp**(CI[2.8, 26.3],显著)、缺陷检出 **+9.7pp**(CI[3.3, 16.4],显著)——同源裁判口径为 +3.8pp(宽容偏差已量化并勘误,见 [CHANGELOG](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/CHANGELOG.md))。早期单采样的 +29pp 表观增益经多样本复验证实为噪声。 **口径边界**:评测的注入通道将 skill 全部指令文件预注入(真实宿主为按需加载),"有 skill"一侧的数字是"指令全部在场"的上界——in-situ 探针(n=1)未观测到衰减;成对评审在三种裁判下平局率均超限,胜率指标作废(机制问题)。
## 更多文档 - [DESIGN.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/DESIGN.md) —— 设计动机与关键决策 - [决策层设计稿](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/decision-layer-design.md) —— 类型决策矩阵完整设计(十轴 / R1–R6 / V1–V5 / 弱模型机制) - [v2 规划](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/docs/qa-skills-v2.md) —— 演进蓝图与历史决策记录 - [examples/](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/examples/) —— 同一 PRD 的 Skill On / Off 产出对照 - [CHANGELOG.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/CHANGELOG.md) —— 版本历史(各版本附增益矩阵快照)
仓库结构 ```text skills/ 产品本体(10 个 skill + core 共享知识库) qa/ 编排入口(薄,无领域知识) core/ 共享知识库(SKILL.md 仅作安装依赖单元,不参与任务触发):evidence / risk-model / executability / testing-principles / report-template / case-format / coverage / schema-extraction / clarify-pattern / test-type-matrix (类型决策矩阵)+ methods/(4 篇设计方法细则)+ scripts/ (Schema 校验器 + 类型信号扫描器)——被多 skill 消费的内容统一在此 requirement-analysis/ test-strategy/ test-case-writing/ test-case-review/ automated-e2e-testing/ api-testing/ exploratory-testing/ bug-analysis/ regression-testing/ docs/ 设计文档(DESIGN / 决策层设计 / v2 规划) examples/ Skill On / Off 产出对照 ``` 评测链路(黄金集 / harness / 单测 / 研究报告)本地维护、不随仓库分发;每版 Release 附跨模型增益矩阵快照([Releases](https://github.com/fishzjp/qa-skills/releases))。
## 贡献与社区 - **贡献指南与架构红线**:[CONTRIBUTING.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/CONTRIBUTING.md);本地一条命令自检 `python3 scripts/validate_skills.py`(与 CI 同一校验) - 🐛 缺陷 / 💡 功能建议:先到 [Discussions](https://github.com/fishzjp/qa-skills/discussions)(使用问答与经验分享),确认是缺陷或明确诉求后再提 [Issue](https://github.com/fishzjp/qa-skills/issues) - 🛡️ 安全漏洞:请勿公开讨论,按[安全策略](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/.github/SECURITY.md)私密报告 - 📜 行为准则:[CODE_OF_CONDUCT.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/.github/CODE_OF_CONDUCT.md) · 📋 版本历史:[CHANGELOG.md](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/CHANGELOG.md) ## 许可证 [MIT](https://github.com/fishzjp/qa-skills/blob/main/LICENSE)