AI 测试输出评审

SKILL开发
开发 未标注权限 许可证不明确 已核验
安装这个技能

对AI生成的测试用例进行八维评审(完整性、正确性、可执行性、风险覆盖、规范性、一致性、追溯性、冗余度),是AI生成用例后的第一个质量门禁。当AI刚刚生成了一大批测试用例、你需要确保这些用例真的有价值而不是"看起来不错"时,应当使用此技能。不要假设AI输出的都是对的——AI经常生成语义正确但实际操作不了的用例。每个维度评分低于7分的必须标注问题并使用MISSING/WRONG/VAGUE等规范格式标记。无上游场景树/风险清单时降级为六维评审(跳过追溯性、简化完整性)。 触发场景:检查一下输出、评审用例质量、验证完整性、这个用例对吗、自动检查时。 Use when the user asks about: critiquing AI-generated test cases across completeness, correctness, executability, risk coverage, conformance, consistency, traceability, and redundancy.

一句话选型结论

按资料字段整理

AI 测试输出评审是开发类的 Agent Skill,安装方式:ClawHub 市场,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类开发 安装方式ClawHub 市场 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

ClawHub 市场
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_8e8e447f/qa-ai-output-critique
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

开发
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_8e8e447f仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式ClawHub 市场安装包 clawhub
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791622130
正文体量8.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 已做过站内核验,页面字段与仓库对得上。
  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在开发场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
AI 测试输出评审当前 未标注权限 ClawHub 市场 未标注 未标注 有
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

8.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

> ⚠️ 本技能单独使用效果有限,建议配合完整技能集(12 步工作流)使用。安装:npx skills add Kokxi/qa-test-skills

> ⚠️ 安全警告:本技能的示例可能涉及测试用例整理、合并或删除建议。
> 实际使用时请勿直接执行批量删除操作,先备份原数据并确认非关键用例。
> 本技能仅在 workspace/ 输出评估文件,不持久化、不外传、不跨会话复用。

AI 输出评审

核心原则

AI 输出看起来都对,但专家能看出哪里不够。

这个技能是 AI 生成用例后的第一个质量门禁——不要假设 AI 输出的都是对的。

1. 八维评审速查

每维 10 分,总分 ≥ 64 合格。但总分达标不豁免单维不合格:任一维 < 7 分必须改。

维度 评分核心 最常见问题
完整性 场景覆盖是否完整 缺异常路径
正确性 业务规则和预期是否正确 预期结果不自洽
可执行性 步骤是否清晰可执行 步骤写"按正常流程"
风险覆盖 高风险区域是否深测 资损/并发场景缺失
规范性 格式是否符合标准 编号断号、列错位
追溯性 REQ-/SC- ID 是否完整 用例无需求关联
一致性 用例间是否自相矛盾 前置与步骤不匹配
冗余度 是否有无价值用例 多条用例覆盖同一点

> 逐维详细评分标准与评审清单见 references/review-dimensions.md。

2. 评审模式

模式 条件 评审维度 适用
A 完整评审 场景树 AND 风险清单 AND 需求 ID 列表 八维全启用 工作流标准评审
B 降级评审 缺任一上游 六维(跳过追溯性,简化完整性) 独立使用、快速检查

降级处理

缺少的上游 降级策略
场景树 完整性基于通用场景清单(主流程/分支/异常/边界)
风险清单 风险覆盖基于默认风险类型(资金/安全/并发/数据一致性)
需求 ID 列表 追溯性维度直接跳过,标注"需补充追溯信息"

> 降级必须显式声明。静默降级会让评审报告看起来比实际更权威。

3. 国产模型特有评审点

除八维通用评审外,国产模型输出还需额外检查(这些是通用维度覆盖不到的失败模式):

评审点 典型表现 处理
中文语义漂移 标题"验证登录"但步骤在测注册 用"步骤是否支撑标题"反向核查,漂移即降分
数字/单位幻觉 凭空编造超时值、并发数、金额单位 核对来源,无依据标 MISSING:需基准数据
政策/合规表述 预期结果含不合规表述(支付/个人信息) 标合规风险,提示对照监管要求
格式不稳定 表格列错位、编号断号(TC_001→TC_003)、中文标点混入 按规范性维度检查编号连续性
过度泛化 写得"像测试指南"而非"可执行用例" 按可执行性维度扣分,要求补具体步骤
伪正确性 预期结果"返回正确"但未定义什么算正确 要求可验证(具体状态码/字段值)

评审动作:发现任一问题 → 按对应八维维度降分 + 输出规范标记(MISSING/WRONG/VAGUE)+ 修正建议。

4. 加载时机

什么时候读 读哪个
逐维详细评分标准与评审清单 references/review-dimensions.md
报告已出,想再深挖一层或决定砍哪些用例 references/deep-review-techniques.md(假设挖掘 / 迭代决策树 / AI 反驳 / ROI)
写评审报告 assets/critique-report.md(模式 A/B 模板 + 填写要求 + 自检)

5. 产出

# 测试用例评审报告

## 一、八维评分          → 每维 10 分,&lt;7 分标问题
## 二、问题清单          → 用例 ID | 维度 | 标记 | 问题描述 | 修正建议
## 三、覆盖遗漏          → 必须给依据 ID(RISK- / REQ- / SC-)
## 四、改进方向          → 可执行的具体动作
## 五、评审结论          → 需重新生成 / 需修改后复审 / 通过

标记三选一:MISSING(缺失)/ WRONG(错误)/ VAGUE(含糊)

> 完整模板见 assets/critique-report.md。本技能只评审,不产出用例。

6. 交付前自检

  • [ ] 八维(或六维)逐维评分,低于 7 分的已标问题
  • [ ] 总分达标但存在高严重度问题时,明确要求修改(不因总分豁免)
  • [ ] 每个问题关联到具体用例 ID,且有 MISSING/WRONG/VAGUE 标记
  • [ ] 覆盖遗漏都给出了依据 ID(RISK-/REQ-/SC-),不是凭感觉
  • [ ] 国产模型 6 项特有评审点已逐项检查
  • [ ] 降级模式已显式声明缺哪些上游数据
  • [ ] 评审结论三选一且明确
  • [ ] 用例编号格式为 3 段式,无断号、无 TC_/SC- 混用

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
AI 测试输出评审怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_8e8e447f/qa-ai-output-critique。安装方式为ClawHub 市场。装完刷新技能列表或重开客户端。

AI 测试输出评审支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

AI 测试输出评审权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

AI 测试输出评审收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

AI 测试输出评审用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。