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AI 测试 Skill 大全，我日常在用的 25 个，夯爆了！

之前有人问我，你天天说的 Agent Skill 到底是啥，你平常有用哪些呢？ 关于Agent Skill介绍，如果还不清楚的，可以看看之前公众号发表的这篇 最近很火爆的Claude Skills到底是个啥？解决什么问题？怎么用！ 我平常在用的 Skill 种类有很多，办公提效、创作类、工作流相关的，零零散散加起来不少，后面有机会再给大家分享。今天单独说一说与软件测试强相关的。 主力有25个Skill，且这 25 个都是我自己造的，围绕软件测试的完整流程建的，从需求拆解一路到测试报告，每一个都是围绕企业团队真实在用的，不是收藏夹里的摆设。文末有Skill获取方式。 25 个 Skill 按流程分三组，需求与用例设计 6 个，接口自动化 10 个，UI 自动化 9 个。 三组各自能串成链，链上每个环节皆可独立可用，也能支持上下游自动衔接。 需求转用户故事Skill。把口语化、乱糟糟的原始需求自动拆成结构化的用户故事，角色、主流程、替代流程、异常场景、前后置条件全部识别出来，直接粘贴需求文档就行。 用户故事审查Skill。对拆出来的用户故事做系统性体检，专查场景遗漏和维度缺失，拆完不放心就让它过一遍。 3. generator-testcase-xmind 测试点生成Skill。基于用户故事拆测试点，输出 XMind 思维导图，功能、边界值、异常、业务规则、非功能五大维度全覆盖，按 P0 到 P2 标好优先级。 4.

generator-testcase-excel 测试用例生成Skill。把需求用户故事或者 XMind 测试点转成格式化的 Excel…

generator-testcase-excel 测试用例生成Skill。把需求用户故事或者 XMind 测试点转成格式化的 Excel 测试用例，编号、前置条件、步骤、测试数据、预期结果、关联需求一应俱全，可以直接进用例库。 用例质量评审Skill。对 AI 生成的用例做分级判定（可用、待修改、错误无效），五个维度打分，七项量化指标统计，逐条给扣分原因和改进建议，AI 生成用例的最后质检关。 场景遗漏补全Skill。专挖人工最容易漏的场景，历史 BUG 复盘、非功能、安全、兼容性、业务隐藏规则，输入已有用例，它把漏的补上并打标记。 接口定义解析Skill。Swagger、Postman、HAR 抓包、YApi 导出、纯文本描述，不管什么格式什么来源，统一解析成标准的接口定义文件，后面所有环节共用这一份数据。 8. api-testdata-generator 测试数据构造Skill。接口定义、字段规则、自然语言三种模式随便挑，自动生成正向、边界、异常、安全四个维度的测试数据。 9. api-testscript-generator 接口脚本生成Skill。基于接口定义批量生成 Python+Requests+Pytest+Allure 的分层脚本工程，数据驱动，生成了就能直接跑。 脚本质量优化Skill。对生成的脚本做语法、规范、健壮性、逻辑四类校验，再做十个维度的场景补齐，输出校验报告加优化后的可执行脚本。 脚本标签化Skill。五维标签体系（优先级、模块、场景、执行策略、环境）批量打标，自动检测标签冲突，从此按标签圈用例，不再按文件瞎翻。 执行调度引擎Skill。跑测试就用它，说人话就行，比如，「跑一下冒烟」「在 test 环境跑登录模块的 P0」，自然语言圈定范围，输出结构化执行结果。 13.

api-failure-diagnoser 失败诊断修复Skill。把失败的用例分成环境、数据、脚本、产品缺陷四类，脚本问题的直接生成修复补丁，改完自动验证。…

api-failure-diagnoser 失败诊断修复Skill。把失败的用例分成环境、数据、脚本、产品缺陷四类，脚本问题的直接生成修复补丁，改完自动验证。 测试数据清理Skill。数据库、Redis 缓存、本地临时文件三层一次清干净，支持 CI 定时调用，生产环境强制拦截，想误删都删不了。 报告生成Skill。聚合执行结果、诊断结论和历史数据，产出可视化 HTML 报告，风险分级、高频失败接口识别、优化建议都带，还和 Allure 双报告联动。 16. api-pipeline-scheduler 全流程编排Skill。上面几个的串场总指挥，一句话把执行、清理、报告三步串完，单环节挂了可以配置要不要继续。 页面解析Skill。给一个 URL 或一段用例描述，输出标准化的 pages.yaml 页面对象定义，Playwright 动态抓取、CDP 连接、推断兜底三级降级，是整条 UI 链的数据起点。 18. ui-testscript-generator UI 脚本生成Skill。pages.yaml 加业务用例，生成 Playwright 加 POM 加 Pytest 的标准脚本，用例涉及什么才生成什么，不多写一行废代码。 19.

ui-testscript-enhancer 脚本增强Skill。专治脚本不稳，智能等待、验证码识别、弹窗处理、iframe…

ui-testscript-enhancer 脚本增强Skill。专治脚本不稳，智能等待、验证码识别、弹窗处理、iframe 切换、异常重试、失败截图录屏，一次加满，flaky 用例的救星。 视觉断言Skill。给脚本加视觉回归和跨浏览器能力，像素级截图比对、动态区域遮罩、三引擎差异容忍，「页面改版了有没有变形」「手机端布局对不对」这种问题交给它。 UI 脚本标签化Skill。六维标签体系批量打标，解析脚本语义自动推荐标签，按模块按浏览器圈用例都是一句话的事。 UI 执行调度Skill。标签筛选、浏览器环境自动检测、执行全程监控，截图、录屏、Trace、网络日志自动采集，失败现场一个不落。 UI 失败诊断修复Skill。六类失败十四种根因定位，定位漂移自动修复，和 pages.yaml 比对找回走丢的元素，红线是不动用例的断言语义。 UI 报告生成Skill。单文件 HTML 报告，状态分布、模块通过率、浏览器矩阵、风险分级，失败详情里截图录屏 Trace 一键打开，根因聚类直接给结论。 25. ui-pipeline-scheduler UI 全流程编排Skill。执行、诊断、重试、合并、报告五步一条龙自动串完，带熔断兜底，「一键全跑 UI 自动化」说的就是它。 单拎出来每个都是独立工具，串起来才是完整的生产线。 需求工作进来先过前 6 个Skill，用户故事、测试点、用例、评审、补漏，将生成好的用例再喂给接口和 UI 两条流水线。 接口这条线，从第 7 个Skill开始，接口定义解析、造数、生成脚本、优化、打标，然后交给执行引擎跑，失败的诊断修复，跑完数据清理，最后报告生成，或者干脆一句话调流水线调度，一步到位。 UI 这条线，从第 17 个Skill开始，页面解析、脚本生成、增强、视觉断言、打标，后面执行、诊断、报告同样成链，ui-pipeline-scheduler 一键跑完全程。 25 个 Skill，从头到尾把一条测试流水线焊起来了。

这些 Skill 都放在我的网站 testfather.cn 的 Skill 版块，地址是 https://testfather.cn/skills

这些 Skill 都放在我的网站 testfather.cn 的 Skill 版块，地址是 https://testfather.cn/skills ，注册登录后可以逐个查看。知识星球「AI 测开进化圈」的成员进圈即领全套Skill，还会持续更新新的测试提效Skill技能包哦。 用 Claude Code、Codex、WorkBuddy 或其他支持 Agent Skill 的工具，把 Skill 装进工程的 skills 目录就能用，每个技能的详细说明和触发方式，网站上都有介绍。 有想让我做的新技能，评论区留言，点赞呼声高的下个月安排～

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AI 测试 Skill 大全，我日常在用的 25 个，夯爆了！

之前有人问我，你天天说的 Agent Skill 到底是啥，你平常有用哪些呢？ 关于Agent Skill介绍，如果还不清楚的，可以看看之前公众号发表的这篇 最近很火爆的Claude Skills到底是个啥？解决什么问题？怎么用！ 我平常在用的 Skill 种类有很多，办公提效、创作类、工作流相关的，零零散散加起来不少，后面有机会再给大家分享。今天单独说一说与软件测试强相关的。…

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Source: Juejin
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