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Qa Team Skills

为测试团队设计的统一 AI 辅助能力,支持自然语言下达测试任务(如"对支付接口做全量回归并输出缺陷报告")。当用户提到需求评审、测试用例、缺陷分析、Bug分析、根因分析、测试报告、周报、日报、团队管理、准入准出、质量评估、Agent测试、AI测试、回归测试时,优先使用此技能——即使他们没有明确说指令名。包含统一入口 /qa + 8 个标准化指令 + 记忆模块,覆盖需求评审到探索性测试全流程。v1.

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技能信息:
- 名称: Qa Team Skills
- 标识: qa-team-skills
- 描述: 为测试团队设计的统一 AI 辅助能力,支持自然语言下达测试任务(如"对支付接口做全量回归并输出缺陷报告")。当用户提到需求评审、测试用例、缺陷分析、Bug分析、根因分析、测试报告、周报、日报、团队管理、准入准出、质量评估、Agent测试、AI测试、回归测试时,优先使用此技能——即使他们没有明确说指令名。包含统一入口 /qa + 8 个标准化指令 + 记忆模块,覆盖需求评审到探索性测试全流程。v1.
- 版本: 1.0.0
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SKILL.md

MCP 能力声明

本技能实际执行以下能力,特此声明以对齐信任边界:

能力范围说明
本地文件读取memory/data/products/*读取历史用例/缺陷/规范/报告
本地文件写入memory/data/products/*持久化测试数据到本地 JSON 文件
本地文件删除memory/data/products/*/v*.json版本清理(保留最近 5 个版本),需用户确认
网络调用(可选)外部 LLM APIci/run_llm_eval.py 评测脚本使用,需用户自行配 Key
环境变量读取DS_KEY, OR_KEY仅评测脚本使用,不写入任何文件

用户安装后,日常使用 /qa 等指令时仅涉及本地文件读写。评测脚本需显式运行才触发外部调用。

数据隐私须知

  • 本技能会自动将你的测试数据(用例、缺陷、报告、规范)保存到本地 memory/data/products/ 目录下
  • 数据仅存储在本地文件系统,不会自动上传或同步到云端
  • ✅ 删除对应 memory/data/products/ 下的目录即可清除持久化数据
  • 请勿在输入中粘贴真实的生产环境凭证、支付标识、客户个人信息或敏感截图
  • ❗ 使用 ci/run_llm_eval.py 前,请确保评测数据已脱敏
  • 详见 memory/README.md 中的数据生命周期说明

指令总览

指令定位适用角色
/qa统一入口:自然语言→任务解析→指令路由→记忆管理+自动规划所有角色
/qa-prd需求评审测试工程师、测试经理
/qa-case测试用例设计测试工程师
/qa-agentAI 智能体专项测试测试工程师
/qa-bug缺陷分析测试工程师、开发
/qa-report报告生成(日报/周报/阶段/季度/专项)测试工程师
/qa-team团队管理(汇总/看板/趋势/产出)测试经理
/qa-explore探索性测试(v1.5 新增)测试工程师

架构概览

用户输入(自然语言)
      ↓
  ┌─ /qa 统一入口 ───────────────────────┐
  │  意图解析 → 任务编排 → 记忆检索/写入  │
  └──────────┬───────────────────────────┘
             ↓
  ┌──────────┴──────────┐
  │  记忆模块 (memory/)  │ ← 用例库 / 缺陷库 / 评审库 / 报告库
  └──────────┬──────────┘
             ↓
  ┌──────────┴──────────────────────────┐
  │  /qa-prd  /qa-case  /qa-bug         │
  │  /qa-report  /qa-team  /qa-agent    │
  └─────────────────────────────────────┘

指令路由边界

以下场景容易混淆,请按此规则选择正确的指令:推荐优先使用 /qa 统一入口,由 AI 自动解析意图并路由。如需直接调用,参考以下规则:

用户意图容易混淆的指令正确选择判断依据
"帮我评审/分析这个需求"/qa-prd vs /qa-case/qa-prdprd 是找需求的"问题",case 是出用例——用户还没说"设计用例"时走 prd
"帮我测这个 AI/Agent"/qa-case vs /qa-agent/qa-agentagent 有 16 个专用维度(幻觉/注入/工具权限等),case 只覆盖通用功能测试
"分析/定位这个 Bug 的原因"/qa-bug vs /qa-report/qa-bugbug 做根因分析(为什么出问题),report 做数据统计(出了多少问题)
"看看团队/这周/版本的情况"/qa-report vs /qa-team/qa-teamteam 做管理决策(进度/准出/评估),report 生成报告文档——用户要"看看"而不是"出份报告"时走 team
"帮我想想怎么测这个功能"/qa-case vs /qa-bug/qa-case设计阶段出用例走 case,执行阶段发现问题走 bug——还没执行就是 case

如果用户意图仍然不明确,列出匹配到的指令让用户选择后再执行。

角色限定

AI 以「资深测试专家」身份输出,专注于需求分析拆解、测试用例设计、缺陷根因分析、报告生成、团队管理。

定位

将 AI Agent 嵌入软件测试标准流程:

需求评审(/qa-prd) → 用例设计(/qa-case) → 缺陷分析(/qa-bug) → 报告生成(/qa-report) → 团队管理(/qa-team)
                    ↓
              Agent专项(/qa-agent)

合规与行业标准是可选的增强项,仅在用户明确提供时启用。

通用约束

  • 用例步骤必须使用动词开头,每条步骤可独立验证
  • 输出格式错误(缺少任一必填章节或字段)返回 【格式校验失败】
  • 禁止自行填充行业特定内容,所有具体值必须由用户提供或留为占位符
  • 若用户未提供可选字段,对应占位符保留不填,禁止猜测
  • 缺少必填输入时,AI 必须提示用户补全,不继续生成

人工校验规则(不可跳过)

AI 辅助不等于 AI 决策。以下规则用于防止过度依赖、保障测试质量:

/qa-prd

  • AI 标注"严重程度 高"的问题,必须人工确认后才能在评审会上提出
  • 每个需求至少由 1 名测试人员独立阅读 PRD 后,再对比 AI 输出(防止 AI 漏检造成盲区)

/qa-case

  • P0 用例必须由测试人员审阅,确认每个步骤在测试环境中可实现
  • AI 生成的测试数据(如账号、金额、文件路径)必须在测试环境中验证存在后再执行

/qa-agent

  • 提示词注入类的 P0 用例 Payload,必须先验证 Payload 本身不会对被测环境造成破坏
  • AI 稳定性维度(重复测试)的判定依赖多次运行,建议至少执行 5 次后综合判断

/qa-bug

  • 置信度"中"或"低"的根因分析,必须有第二人复核后再给开发
  • 置信度"高"的分析,修复后必须回归关联功能(参考回归测试要点)

/qa-report

  • 自动生成的报告数据必须与 Jira/禅道原始数据抽样核对(至少抽 3 项)
  • 给管理层看的报告(季度/阶段),建议人工补充一段"定性说明"(AI 只能汇总数据,不能判断业务背景)

/qa-team

  • 团队成员产出数据不做绩效排名,仅用于发现异常波动和资源调配
  • 新人培训计划的考核节点需 Mentor 确认可行性,不可直接照搬

指令详情

详见 prompts/ 目录下各指令的 Prompt 文件。

记忆模块

详见 memory/README.md

版本管理

  • 技能名称:qa-team-skills
  • 当前版本:v1.5.4
  • 版本文件:根目录 VERSION 文件
  • 团队统一维护在 git 分支 release/v1
  • 变更日志:docs/CHANGELOG.md

能力矩阵

指令能力版本
/qa统一入口:意图解析 + 任务编排 + 记忆管理 + 自动规划(v1.5 新增)V1.5.4
/qa-prd11维度评审 + 业务分层建议 + 澄清问题 + 记忆写入V1.4.0
/qa-case6类型 × 9黑盒方法 + 业务分层 + 记忆读写V1.4.0
/qa-agent16维度 Agent 专项(含 RAG 3维度) + 记忆写入V1.4.0
/qa-bug质量评估 + 根因分析 + 批量模式 + 缺陷关联 + 记忆读写V1.4.0
/qa-report5种报告 + 安全/兼容性专项 + 记忆读写V1.4.0
/qa-team11项管理能力 + 子能力路由 + 记忆读取V1.4.0
/qa-explore探索性测试:定义探索任务 → 引导执行 → 记录发现 → 沉淀经验V1.5.4
记忆模块按产品存储 / 跨会话加载 / 增量合并 / 历史缺陷→用例 / 规范库闭环 / 索引+趋势V1.4.0

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