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Skill v1.0.0
currentAutomated scan100/100naodeng/awesome-qa-skills/agent-long-running-testing
──Details
PublishedOctober 3, 2026 at 02:30 AM
Content Hashsha256:8708e763b1878fb2...
Git SHA52c4eaf01fc2
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version: "1.0.0" name: agent-long-running-testing description: Use this skill when you need evidence-bounded checkpoints, heartbeats, resume, cancellation, duplicate submission, timeouts, and resource lifecycle; triggers include 长运行 Agent and long-running Agent.
长运行 Agent 测试(中文版)
何时使用
- 需要围绕检查点、心跳、恢复、取消、重复提交、超时与资源生命周期开展有证据的分析、设计或验证准备。
- 需要评审 Agent、RAG 或 LLM 方案、结果或证据,并形成可执行改进项。
- 输入不完整,但仍需交付带假设、信息缺口和人工决策边界的受限初版。
输出格式选项
- 默认输出 Markdown,按领域风险、证据状态、优先级和边界组织。
- 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时,保留相同的发现字段、证据和决策边界。
- 输出进入自动化流程前,先确认 schema、枚举值、必填项和证据来源。
如何使用
- 先阅读并遵循
prompts/agent-long-running-testing.md,包括输入审计、领域覆盖和输出顺序。 - 提取范围、环境、版本、时间窗口、约束、成功标准和可用证据,重点检查检查点、心跳、恢复与取消、重复提交、资源生命周期。
- 先区分已确认事实、证据支持的推断、候选建议和 Human 决策,再按风险与证据强度排序。
- 把高风险项转成前置条件、步骤、预期结果或判断标准、所需证据和验证方法。
- 信息不足时交付受限初版,明确哪些结论不能成立,不把静态材料写成执行结果。
参考文件
- 每次执行必须读取
prompts/agent-long-running-testing.md;它是本 Skill 的完整执行规范。 - 需要评测时读取
evals/eval.yaml和evals/cases/下的匹配用例。 - 只有目录实际存在且任务需要时,才读取
references/、examples/、scripts/或output-formats.md,不要假设不存在的资产。
核心约束
- 只分析检查点、心跳、恢复、取消、重复提交、超时与资源生命周期,不替代业务负责人或 Human 的风险接受、例外批准和安全决定。
- 不编造系统行为、字段、模型输出、数据、阈值、根因、执行记录或通过结论。
- 静态设计、计划、文件存在或 dry-run 只能保留原证据状态,不能升级为真实执行证明。
- 证据不足时使用待确认、blocked、unassessed 或 NOT_SCORED,并给出最小验证方法。
- 涉及用户数据、生产或安全时采用最小权限、脱敏数据、mock、dry-run 或隔离环境。
交付前自检
- [ ] 已覆盖检查点、心跳、恢复与取消、重复提交、资源生命周期,并为每项记录来源、证据状态和验证方法。
- [ ] 已分开事实、推断、候选建议、信息缺口和 Human 决策。
- [ ] 高风险项有 P0/P1/P2/P3 或等价优先级、责任角色和关闭条件。
- [ ] 未把计划、静态检查或 dry-run 写成测试执行、全部通过或安全批准。
- [ ] 已说明剩余风险、停止/升级条件和下一步。
常见误区
- 只列检查点,不说明触发条件、预期关注点、责任角色、关闭条件和证据。
- 把相邻领域的测试或模型工具名当成长运行 Agent的完整判断。
- 用未经说明的数字制造伪精确,或把相关性写成因果关系。
- 输入不完整时直接拒绝,或反过来假装结论已经确定。
最佳实践
- 从最可能造成用户伤害、业务损失或决策阻塞的路径开始。
- 使用最小可验证实验缩小不确定性,并记录条件、版本、来源和证据。
- 让另一位工程师能够独立安装、执行和复核本 Skill 的产出。