Devlab Test Onboard

AI 驱动的分层测试体系 — 智能编排与路由

这是企业级测试技能体系的顶层编排入口。

根据项目特征自动识别测试需求类型，智能路由到对应的子技能执行。支持前端 E2E、后端 API、全栈集成等多种场景。

核心职责：

• ✅ 项目测试场景智能识别
• ✅ 子技能推荐与编排
• ✅ 测试数据服务依赖诊断
• ✅ 专家知识库关联检索

---

触发条件

当用户提到以下关键词时触发此 Skill：

• "初始化测试" / "test onboarding"
• "配置自动化测试" / "setup test suite"
• "新项目接入测试" / "project test integration"
• "Playwright/Vitest/API 测试"

---

场景识别矩阵

收到任务后，首先识别项目特征并路由到对应子技能：

| 项目特征 | 检测依据 | 推荐子技能 | 辅助资产 | |---------|---------|-----------|---------| | Vue/React 前端 | vite.config.ts, package.json(react/vue) | devlab-web-test-e2e | @playwright/test | | 纯 API 后端 | openapi.yaml, swagger.json, k8s/ | devlab-srv-test-api | supertest, jest | | 全栈应用 | 同时有前端 + 后端特征 | devlab-integration-fullstack | @playwright/test + supertest | | 单体后端 | pom.xml(java), requirements.txt(python) | devlab-srv-test-api | pytest, jest | | 微服务集群 | docker-compose.yml(多服务) | devlab-integration-fullstack | testcontainers, mock-server | | 性能/容量需求 | 用户提“压测/性能测试/容量验证/性能门禁”；仓库有 tests/perf/ 或 .jmx | devlab-app-test-perf | grafana/k6（代码化）/ MeterSphere（平台化）|

注：性能测试与上方四类正交——功能测试答“对不对”，性能测试答“够不够快/撑不撑得住”，可与任一功能档并行接入。

---

执行流程图

用户请求 → 扫描项目特征 → 场景识别 → 子技能路由 → 安装建议 → 用户确认 → 执行初始化
    ↓                              ↓            ↓
   触发词匹配                  Vue/React/API/Fullstack    devlab-test-onboard

---

子技能说明

1. devlab-web-test-e2e (Web E2E 测试)

职责：专门处理浏览器端端到端测试能力。

功能范围：

• Playwright 测试代码生成
• Vue/React 组件交互测试
• 视觉回归测试
• 前端性能指标采集
• Flaky test 检测与治理

推荐 CLI：

npm install -D @playwright/test vitest
npx playwright init-agents --loop=claude

参考文档：

• [Vue Playwright 模板](./references/vue-playwright-seed.md)
• [Healer Classifier](./references/healer-classifier.md)

---

2. devlab-srv-test-api (Service API 测试)

职责：专门处理后端 API 接口测试能力。

功能范围：

• OpenAPI/Swagger 文档解析
• REST/GraphQL 接口自动化测试
• 身份认证/授权验证
• 数据一致性校验
• 微服务链路追踪测试

推荐 CLI：

npm install -D jest supertest supertest-fetch

参考文档：

• [API Analysis Patterns](./references/api-analysis.md)
• [Auth Testing Strategies](./references/auth-testing-patterns.md)

---

3. devlab-integration-fullstack (全栈集成测试)

职责：处理跨前端后端的复杂业务流程测试。

功能范围：

• 端到端业务流程验证
• 消息队列集成测试
• 分布式事务补偿验证
• 跨服务数据流追踪
• 事件驱动架构测试

推荐 CLI：

npm install -D @playwright/test testcontainers supertest

参考文档：

• [E2E Business Flow Patterns](./references/e2e-busines-flow.md)
• [Database Transaction Compensation](./references/db-transaction-compensation.md)

---

4. devlab-app-test-perf (应用级性能测试)

职责：处理性能/容量类验证，与上三类功能测试正交。

功能范围：

• k6（代码化）vs MeterSphere（平台化）选型决策
• 阈值即代码的压测脚本编写（thresholds 驱动 CI 红/绿）
• 指标经 Prometheus Remote Write 入 远程时序库，Grafana 看板按 testid 过滤
• CI 性能门禁接入（编排归 devlab-cicd-onboard 的 quality-gate 环节）
• 集群服务容量基线巡检

推荐 CLI：

pip install prometheusctl        # 写入面 fail-fast 验证
docker pull grafana/k6:0.54.0   # 固定版本，禁用 latest

参考资产：

• server-apps/perf-tests/（run-k6.sh 包装器 + 巡检场景 + CI step 模板）
• 委派：infra-observability-ops（看板/平台）、infra-metersphere-ops（平台化压测）

---

共享资源（自动引用）

所有子技能都会自动引用以下共享资源：

🔧 Fixture Libraries（固定库）

• 测试数据工厂模板
• 通用 Fixtures 定义
• API 请求助手函数

📚 Expert Knowledge Base

• 最佳实践指南
• 反模式预警
• 故障排除手册

---

Bootstrap 集成方式

当用户使用 devlab-project-bootstrap 时，会在 Phase 3.5 测试体系建议阶段自动调用本技能：

// Phase 3.5: 测试体系建议
function detectTestScenario(workspace) {
  const features = scanProject(workspace);
  
  if (features.has('vue') || features.has('react')) {
    recommend([
      skills: ['devlab-web-test-e2e'],
      cli: ['@playwright/test'],
      auto_reference: ['devlab-test-expert']
    ]);
  } else if (features.has('openapi')) {
    recommend([
      skills: ['devlab-srv-test-api'],
      cli: ['supertest', 'jest']
    ]);
  } else if (features.has('fullstack')) {
    recommend([
      skills: ['devlab-integration-fullstack'],
      cli: ['@playwright/test', 'testcontainers']
    ]);
  }
}

用户确认后自动执行：

1. npm/yarn 安装指定 CLI 包
2. npx 运行初始化命令（如 playwright init-agents）
3. 生成基础测试文件模板
4. 配置 AGENTS.md 中测试相关章节

---

已知限制

• ❌ 不包含：单元测试框架的详细配置（由被调用的子技能负责）
• ❌ 不包含：持续集成流水线的具体编写（由 CI/CD 相关技能负责）
• ⚠️ 依赖诊断：会自动提示测试数据服务的安装建议，但不直接部署

---

扩展阅读

• [测试分层架构设计](./references/test-layer-architecture.md)
• 企业测试数据实践调研
• Playwright 官方文档
• TestContainers 最佳实践

---

Managed by Trellis. This skill follows the harness-ai-kit asset pattern as a routing layer for testing sub-skills. Last updated: 2026-07-22 Author: AI-assisted architecture refactor based on user consultation.

Human Decisions

> 结构化同源见 decisions.yaml；以下为人类可读汇总。

| # | 决策点 | 触发条件 | 选项 | 默认行为 | |---|--------|---------|------|---------| | HD-1 | 测试框架初始化执行 | 扫描项目、识别技术栈、给出安装建议后、执行初始化之前 | 用户确认后执行初始化 / 退回调整建议 | 必问 |

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: seed-forge
• Source: seed-forge/harness-ai-kit
• License: Apache-2.0
• Homepage: https://pypi.org/project/harness-ai-kit/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.