状态稳定
类型工作流 Skill
领域质量流程
生命周期测试流程
适合角色QA
语言中文 / 英文
评测有评测 ✓
同步日期2026-09-15
解决什么问题
它把当前 Skill 的方法整理成可以直接执行、评审和复用的质量输入。
- 一次只推荐少量 skill，避免菜单式罗列。
- 目标 skill 已经很明显时，直接指出，不要无效绕路。
- 路由结果要可执行：写清推荐 skill 名与理由。
- 不要一次推荐很多 skill。
适用场景
推荐使用
- 需要在执行前先判断应该用哪个测试 skill。
- 一个请求同时涉及多个测试方向或多个阶段。
常见误区
- 不要一次推荐很多 skill。
- 不要把技能选择写成具体测试执行。
- 不要在信息不足时假装已经选定且可落地。
输入
最低输入
- 先读用户请求，识别能力阶段（Core QA / Engineering QA / Production Quality / AI Native QA）与主要测试目标。
推荐输入
- 产出前必须阅读并遵循 prompts/discover-testing.md（最低覆盖清单、输出结构、质量要求）。
- 需要 Excel/CSV/JSON/Word 等格式时：读 output-formats.md，并按用户格式要求输出。
- 需要套用现成模板时：读 output-templates/ 中匹配的模板，不要自创冲突结构。
- 需要格式转换或辅助校验时：优先使用 scripts/ 中已有脚本，而不是重写一遍。
可选上下文
- 需要评测/回归本 skill 时：使用 evals/，并用 skill-up 校验与运行。
- 需要步骤与提示词映射时：读 reference.md。
输出
输出会围绕该 Skill 的方法形成可执行结果，并明确事实、假设、风险和下一步。
不安装也能判断输出价值
- 01已遵循主提示词的输出结构
- 02最低覆盖关注：主要目标、最适合的主 skill、可选辅助 skill、为什么这么选、下一步怎么接着做（细节以主提示词为准）
- 03已覆盖最低清单，或标明为何省略
- 04高风险项有明确优先级
查看完整输出结构
- 05未编造用户未提供的细节
- 06假设与信息缺口已标明
工作原理
- 01先读用户请求，识别能力阶段（Core QA / Engineering QA / Production Quality / AI Native QA）与主要测试目标。
- 02阅读并遵循 prompts/ 路由规范：先选 1 个主 skill；仅必要时再补 1 个辅助 skill。
- 03输出路由结论后，把请求交给目标 skill；不要在本 skill 内把整件事执行完。
安装与快速开始
安装命令 / SHELL
npx skills add \
https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills/tree/main/skills/zh/testing-workflows/discover-testing
-gdiscover-testing.prompt
@skill discover-testing
结合当前项目上下文，按该 Skill 的要求给出可执行结果。
补充上下文：
[粘贴项目背景或需求]---
name: discover-testing
description: Use this skill when you need to route a request to the right testing skill before execution; triggers include 测试技能路由、discover testing and which testing skill.
---
# 测试技能路由（中文版）
**英文版：** 见对应英文技能。
## 何时使用
- 需要在执行前先判断应该用哪个测试 skill。
- 一个请求同时涉及多个测试方向或多个阶段。
## 执行流程
1. 先读用户请求，识别能力阶段（Core QA / Engineering QA / Production Quality / AI Native QA）与主要测试目标。
2. 阅读并遵循 `prompts/` 路由规范：先选 1 个主 skill；仅必要时再补 1 个辅助 skill。
3. 输出路由结论后，把请求交给目标 skill；不要在本 skill 内把整件事执行完。
## 核心约束
- 一次只推荐少量 skill，避免菜单式罗列。
- 目标 skill 已经很明显时，直接指出，不要无效绕路。
- 路由结果要可执行：写清推荐 skill 名与理由。
- AI for QA 使用 `ai-assisted-testing`；Testing for AI 属于 AI Native QA。路线图中的未来 Skill 未安装前，不得把它们当作可调用主推荐。
## 按需加载
- 产出前必须阅读并遵循 `prompts/discover-testing.md`（最低覆盖清单、输出结构、质量要求）。
- 需要 Excel/CSV/JSON/Word 等格式时：读 `output-formats.md`，并按用户格式要求输出。
- 需要套用现成模板时：读 `output-templates/` 中匹配的模板，不要自创冲突结构。
- 需要格式转换或辅助校验时：优先使用 `scripts/` 中已有脚本，而不是重写一遍。
- 需要评测/回归本 skill 时：使用 `evals/`，并用 skill-up 校验与运行。
- 需要步骤与提示词映射时：读 `reference.md`。
## 交付前自检
- [ ] 已遵循主提示词的输出结构
- [ ] 最低覆盖关注：主要目标、最适合的主 skill、可选辅助 skill、为什么这么选、下一步怎么接着做（细节以主提示词为准）
- [ ] 已覆盖最低清单，或标明为何省略
- [ ] 高风险项有明确优先级
- [ ] 未编造用户未提供的细节
- [ ] 假设与信息缺口已标明
## 常见误区
- 不要一次推荐很多 skill。
- 不要把技能选择写成具体测试执行。
- 不要在信息不足时假装已经选定且可落地。