Skill 测试

verification-loop 是一套給 Claude Code 使用的驗證工作流程，用來在程式碼變更後檢查 build、型別、lint、測試、安全性與 diff。這個 verification-loop 技能特別適合在送出 PR 前、或重構之後使用，當你需要的是一份有結構的變更後檢查指南，而不是一個泛用提示詞時。

rust-testing 是一份實用的 Rust 測試模式指南，涵蓋單元測試、整合測試、非同步測試、屬性式測試、模擬物件與覆蓋率。它能幫你選對測試形式，並以較少猜測的方式走完 TDD 工作流程。

python-testing 可協助你用 pytest 優先的工作流程來設計、撰寫與審查 Python 測試。適合用於 TDD、fixtures、mocking、參數化、覆蓋率檢查，以及維護 Skill Testing 與實際專案中可靠的測試套件。

perl-testing 是一份實用指南，教你如何使用 Test2::V0、Test::More、prove、mocking、coverage 與 TDD 撰寫、執行並改進 Perl 測試。若你需要安裝指引、使用模式、遷移協助，以及更快排查失敗測試套件的問題，這個 perl-testing 技能會很有幫助。

kotlin-testing 是一份實用的 Kotlin 測試自動化指南，涵蓋 Kotest、MockK、協程測試、屬性式測試與 Kover 覆蓋率。使用這個 kotlin-testing skill，可以跟著偏向 TDD 的工作流程撰寫更清楚的單元測試與元件測試，並在 mock 相依項或測試 suspend 程式碼時，減少猜測與反覆試錯。

golang-testing 技能可協助你撰寫與改進 Go 測試，涵蓋 table-driven cases、subtests、benchmarks、fuzzing，以及兼顧 coverage 的 TDD。它是為正在處理實際 Go 程式碼、想要實用且符合慣例的指引，而不是泛泛的測試建議的開發者所設計。

eval-harness 技能是一套正式的評估框架，適用於 Claude Code 工作階段與 eval-driven development。它能幫助你定義通過／失敗標準、建立能力與回歸評測，並在正式推出提示詞或工作流程變更前，衡量 agent 的可靠性。

csharp-testing 是一份實用的 C# 與 .NET 測試自動化指南，涵蓋 xUnit、FluentAssertions、mock、整合測試，以及可讀性高的測試結構，幫助建立更易維護的測試覆蓋。

cpp-testing 技能可協助你使用 GoogleTest、GoogleMock、CMake 與 CTest 來撰寫、執行與除錯 C++ 測試。適合用於覆蓋率分析、修正不穩定測試、以 sanitizer 為基礎的診斷，以及在現代 C++ 專案中實作實用的 cpp-testing 工作流程。

context-budget 技能可稽核 Claude Code 在 agents、skills、rules 與 MCP servers 上的 context 使用情況。它能協助找出內容膨脹、重複資訊與高成本元件，並回傳依優先順序排列的清理建議。這份 context-budget 指南適合想實際運用 context-budget，或在較大型環境中進行 Skill Testing 的使用者參考。

writing-skills 是一份用於 Skill Authoring 的實作指南，協助你以測試驅動流程建立、編修與驗證 agent skills。內容涵蓋關鍵檔案、先備條件，以及在壓力情境、基準測試與精簡 SKILL.md 迭代中的實務做法。

skill-creator 是一個用於撰寫技能的 meta-skill，可協助起草新技能、修改既有 `SKILL.md`、執行 eval、比較不同版本，並透過 repository 腳本與審查工具優化觸發描述。

使用 llm-evaluation skill，為 LLM 應用、提示詞、RAG 系統與模型變更設計可重複執行的評估方案，涵蓋指標、人工作業審查、基準測試與回歸檢查。

agentic-eval 是一個 GitHub Copilot skill，示範如何運用反思、依 rubric 進行評論，以及 evaluator-optimizer 模式，為 AI 輸出建立評估迴圈。

test-driven-development 技能可協助你先寫出會失敗的測試，再用最小幅度的修正讓測試通過。適合用於邏輯變更、錯誤修復、回歸問題與邊界情境，特別是在你需要可驗證證據，而不只是看似合理的修補方案時。

context-fundamentals 是一份面向 AI agent 系統的 context engineering 實用指南。它能幫助你判斷哪些內容該放進 prompt、排查 context 問題，並透過更清晰的 context 結構來管理 token 預算。當你需要一份扎實的 context-fundamentals 指南，用於 agent 設計與 prompt 最佳化時，就適合使用這個 context-fundamentals 技能。

skill-builder 能協助技能作者，透過 Skill Seekers 將文件、GitHub repo、PDF、影片與程式碼庫轉成可供 AI 使用的技能。它包含來源類型偵測、建議工作流程，以及以工具驅動的步驟，讓技能撰寫可以重複執行，而不是一次性提示就結束。

test-scenarios 技能可把使用者故事轉成可直接執行的測試情境，包含目標、起始條件、使用者角色、步驟、預期結果與邊界情況。當你需要結構化的 test-scenarios 指引來撰寫 QA 測試案例、驗收測試、功能驗證，或讓測試設計更清楚時，這個技能很適合使用。

testing-handbook-generator 是一個中繼技能，用來根據 Trail of Bits Testing Handbook（appsec.guide）建立 Claude Code skills。它協助 skill 作者、資安工程師與維護者，將手冊章節轉成可重複使用的 skills，並具備清楚的工作流程、範圍控管與可重複的生成方式。當你需要一份用於 handbook-to-skill 撰寫的 testing-handbook-generator 指南時，就適合使用這個 skill。

這份 property-based-testing 技能指南涵蓋如何在多種語言與 smart contracts 中撰寫、審查與改進 PBT。可用來辨識 roundtrip、idempotence、invariant、parser、validator 與 normalization 等情境，選擇合適的 generators，並判斷何時 property-based-testing 比 example-based tests 更有優勢。

create-skill-test 會為 dotnet/skills 中的 agent skills 建立 eval.yaml 測試檔骨架。可用來建立技能測試、定義情境、fixtures、assertions 與 rubrics，並降低評估設計中的過擬合風險。這不是用來執行既有測試、排查 validator 錯誤，或撰寫 SKILL.md 檔案的工具。

skill-optimizer 協助作者提升 AI 技能的啟動率、清晰度與跨模型可靠性。適合用於 Skill Authoring：當技能已寫好卻不夠穩定地被遵循、觸發條件太弱、出現迴歸，或需要壓低上下文成本時。它支援基準測試迴圈、發布閘門，以及更高的使用一致性。

skill-judge 是一個用來稽核 AI skill 套件與 SKILL.md 檔案的審查與評分 skill。它可協助作者與維護者判斷知識增量、觸發清晰度、工作流程品質，以及是否已具備發佈準備度，並提供可採取行動的改進建議。

Judge 是一個兩階段評估技能，會先啟動 meta-judge，再由 judge 子代理在隔離上下文中，依據證據與明確標準替工作內容打分。當你需要一份可辯護的 judge 指南，而不是隨性意見時，可用於程式碼、寫作、分析或 Skill Authoring 的報告式審查。