QA Test Skills Plugin - 软件测试技能集 | AI辅助测试用例设计专家

48个专家级测试技能 + 1个入口工作流，覆盖测试全生命周期 | 让初级测试人员输出专家级测试用例 | AI辅助测试设计最佳实践

设计初衷

为什么做这个插件

AI辅助测试正在普及，但多数团队面临同一个困境：新人用AI只会问"帮我生成测试用例"，AI不了解上下文，输出泛泛而谈；即使生成了看起来不错的用例，新人也不知道背后为什么要这么测，换个场景依然不会。

现有的测试技能集要么是几行prompt拼凑的角色扮演模板，要么是只有人看得懂的知识文档，要么是只有机器读得懂的纯指令文件。这三类都无法同时满足一个真实需求：让AI输出专家级用例的同时，让新人也能通过阅读内容获得成长。

这个插件就是为了解决这个问题而生：

同一个技能文件，AI加载后能输出专家级测试用例，新人阅读后能学到测试设计的方法论。

插件特点

1. 不只有"输出"，更有"思考"

多数插件只关注产出（生成用例、写Bug报告），忽略了一个事实：没有思考框架的用例生成只是模板填充。这个插件里有一半是认知型技能——风险直觉、批判思维、提问框架、启发式清单——它们教会AI（和人）怎么思考测试问题。

2. 不是散装技能，是有序工作流

48个技能通过根目录的 SKILL.md 作为入口工作流编排为10步有序流水线：从需求输入到测试报告，每一步的输入输出都有明确依赖关系。

3. 同一份内容，两个读者各取所需

每个技能的正文本身就是一篇结构化的测试方法论笔记。AI加载它获得执行指令，新人阅读它补齐知识盲区。

4. 来自一线实践

每个技能都源自真实的测试场景：接口测什么、移动端有什么坑、Agent幻觉怎么检测、回归时间不够怎么取舍。

核心价值

• 零学习成本：用户无需改变现有习惯，说人话就能激活专家能力
• 双重受益：AI输出专家级用例，同时新人通过阅读技能文件获得成长
• 完整追溯链：需求→场景→用例→评审，全程可追溯，每一步都有对应技能支撑
• 防止AI泛化：限制AI读取代码，确保测试用例基于需求文档，不做捷径
• 统一用例格式：标准化输出，便于团队协作和评审

功能特性

1. 智能工作流

用户输入 → 需求文档解析 → 智能识别 → 需求评审 → 需求解构 → 场景构建 → 深度设计 → 回归策略设计 → 上下文工程 → 提示词生成 → AI生成 → 输出评审 → 盲区补盲 → 测试报告

2. 48个专家级技能

3. 全面的测试覆盖维度

测试覆盖：
├─ 功能覆盖：主流程、分支流程、异常场景、边界条件、退出流程、状态转换
├─ 数据覆盖：有效数据、无效数据、边界数据、特殊数据、格式校验、注入测试
├─ 字段级验证：长度边界、格式校验、注入测试、特殊字符、空值处理、默认值
├─ 权限覆盖：角色权限、越权访问、数据权限、功能权限、CSRF防护、路径遍历
├─ 集成覆盖：模块集成、接口集成、数据集成、异常集成
└─ 非功能覆盖：性能、兼容性、可用性、安全性、可靠性

4. 7种测试用例设计方法

安装方式

方式1：使用 npx skills（推荐）

# 自动检测已安装的 agent 并安装
npx skills add Kokxi/qa-test-skills

指定 Agent 安装

# Cursor
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a cursor

# Codex
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a codex

# Claude Code
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a claude-code

# Windsurf
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a windsurf

# Cline
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a cline

# Gemini CLI
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a gemini-cli

# GitHub Copilot
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a github-copilot

# OpenClaw
npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a openclaw

多 Agent 同时安装

npx skills add Kokxi/qa-test-skills -a cursor -a codex -a claude-code

安装到所有支持的 Agent

npx skills add Kokxi/qa-test-skills --all

只安装特定技能

npx skills add Kokxi/qa-test-skills --skill qa-test-skills

方式2：从ClawHub安装

# 安装完整插件（一键获取全部技能）
openclaw plugins install clawhub:@kokxi/qa-test-skills

方式3：从GitHub安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/Kokxi/qa-test-skills.git

# 进入项目目录
cd qa-test-skills

# 使用插件
/plugin dir ./qa-test-skills

Agent 安装路径对照

常用选项

使用方式

方式1：使用主工作流（推荐）

用户输入：请帮我测试这个项目：docs/prd.md

AI输出：
1. 需求评审报告
2. 需求解构表
3. 场景树
4. 完整测试用例集
5. 覆盖率分析
6. 测试报告

方式2：单独使用技能

# 边界分析
用户输入：帮我分析这个场景的边界：用户登录功能

# 测试用例设计
用户输入：帮我设计测试用例：购物车模块

# 需求评审
用户输入：帮我评审这个需求文档：[上传PRD]

方式3：编程方式使用

import { getSkills, getSkillContent } from '@kokxi/qa-test-skills';

// 获取所有可用技能
const skills = getSkills();
console.log(skills);

// 获取指定技能内容
const workflow = getSkillContent('qa-test-skills');
console.log(workflow);

技能清单

核心技能

专项技能

管理技能

工作流详解

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第0步：输入验证 qa-input-validation（防幻觉）               │
│  验证：需求明确性/上下文充分性/输入类型                       │
│  输出文件：输入验证报告.md                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第0.5步：需求文档解析（支持多格式）                         │
│  解析：主文档索引引用/子模块需求文档/混合格式支持            │
│  输出文件：需求文档集合.md                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第1步：需求评审 qa-requirement-review                       │
│  输出：需求评审报告（完整性/清晰性/一致性/可测试性）         │
│  输出文件：需求评审报告.md                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第2步：需求解构 qa-req-deconstruction                       │
│  输出：需求解构表（显性+隐性+衍生需求 + 业务规则）           │
│  输出文件：需求解构表.md                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第3步：场景构建（并行）                                     │
│  ├─ qa-risk-intuition → 风险评估                            │
│  ├─ qa-heuristic-checklist → 启发式清单                     │
│  └─ qa-scenario-tree → 场景树                               │
│  输出文件：风险评估.md、启发式清单.md、场景树.md              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第4步：深度设计（并行）                                     │
│  ├─ qa-boundary-deep-dive → 边界清单                        │
│  ├─ qa-combination-strategy → 组合矩阵                      │
│  ├─ qa-state-transition → 状态转换图                        │
│  └─ qa-domain-modeling → 领域模型                           │
│  输出文件：边界清单.md、组合矩阵.md、状态转换图.md、领域模型.md │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第5步：回归策略设计 qa-regression-testing【新增】           │
│  输出：回归测试方案（分级策略 + 用例清单 + 执行计划）        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第6步：上下文工程 qa-ai-context-engineering                 │
│  输出：AI上下文包（打包所有分析结果）                        │
│  输出文件：AI上下文包.md                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第7步：提示词生成 qa-ai-prompt-strategy                     │
│  输出：优化后的提示词（含角色/数量/维度/格式/约束）          │
│  输出文件：AI提示词.md（⚠️ 不得跳过此步骤）                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  [AI生成测试用例]                                            │
│  输出文件：测试用例_初版.csv                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第8步：输出评审与补盲                                       │
│  ├─ qa-ai-output-critique → 六维评审                        │
│  └─ qa-ai-blindspot-compensation → 盲区补盲                 │
│  输出文件：用例评审报告.md、盲区补偿用例.md                  │
│  ⚠️ 不得跳过此步骤                                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  第9步：测试报告 qa-test-reporting                           │
│  输出：最终测试用例 + 测试报告                               │
│  输出文件：测试报告.md、测试用例.csv                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

适用人群

示例项目

项目结构

examples/ecommerce-project/
├── docs/
│   ├── prd.md                    # 主需求文档（包含索引引用）
│   └── requirements/
│       ├── 01-auth.md            # 用户认证模块需求
│       ├── 02-user.md            # 用户管理模块需求
│       ├── 03-product.md         # 商品管理模块需求
│       └── 04-order.md           # 订单管理模块需求
├── test-cases.md                 # 生成的测试用例
└── README.md                     # 示例说明文件

使用示例

# 使用主工作流处理示例项目
请帮我测试这个项目：examples/ecommerce-project/docs/prd.md

核心特性

核心设计特点

• AI防偷懒：禁止读取代码，所有用例设计基于需求文档，确保验证"系统应该做什么"而非"系统如何实现"
• 统一用例格式：标准化输出，便于团队协作和自动化处理
• 多格式支持：Markdown、Word、PDF、HTML，自动解析文档索引引用
• 字段级验证：每个表单字段的边界、格式、注入、特殊字符全覆盖

关键词标签

Core Keywords

software testing test case generation AI testing QA automation test design AI test assistant automated testing quality assurance test workflow regression testing

核心关键词

软件测试 测试用例 AI测试 测试设计 AI协作 测试自动化 测试策略 质量保障 回归测试 测试工作流

技能关键词

测试工具 测试技能 测试工程师 测试管理 测试框架 测试方法 测试流程 测试报告 AI辅助测试 测试方法论

专项测试关键词

Bug管理 缺陷生命周期 接口测试 性能测试 安全测试 移动端测试 Agent测试 探索式测试

AI相关关键词

自动化测试 持续集成 测试左移 测试右移 测试架构 测试领导力 AI盲区补偿 AI输出评审

学习关键词

测试培训 测试复盘 测试度量 测试评审 测试探索 测试数据 测试环境 新人成长 测试认知

贡献指南

欢迎贡献新技能！请参考：

1. Fork 本项目
2. 在 skills/ 目录下创建新技能
3. 确保符合 Claude Code skills 规范
4. 提交 PR

技能规范

• YAML frontmatter：必须包含 name、description、when_to_use、related_skills、input_format、output_format
• 内容结构：核心原则、检查清单、输出格式
• 格式要求：使用中文，结构清晰，便于AI阅读

支持项目

如果这个项目对你有帮助，欢迎点个 Star ⭐

Star 越多，更多测试人员能发现这个项目，一起成长。

许可证

MIT License - 详见 LICENSE

联系方式

• GitHub: https://github.com/Kokxi/qa-test-skills
• Issues: https://github.com/Kokxi/qa-test-skills/issues
• Email: no19@foxmail.com

更新日志

v1.3.0 (2026-06-20)

• 新增qa-test-case-design技能，专注测试用例设计但不生成测试步骤
• 优化qa-test-skills入口工作流(原qa-test-workflow)，增加需求文档索引解析和多格式支持
• 补充7种测试用例设计方法的应用要点
• 根据用户反馈优化测试覆盖维度、形式化方法、字段级验证和输出格式
• 添加电商平台测试用例示例
• 优化README以提高SEO和适应skillhub.cn平台检索
• 更新plugin.json，统一作者信息和技能数量描述
• 添加元skill入口和批量发布/安装脚本
• 添加plugin结构，支持作为clawhub plugin发布