ai-assist-test-audit
16-dimension test suite audit with depth control (quick/standard/deep), gap matrix, and health scoring. Covers coverage, quality, mocking, data management, CI/CD, performance, mutation testing, and modern patterns. Use when evaluating test suite quality, identifying testing gaps,
Asset-Profil
Recherche und Wissensarbeit
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
Szenario
Recherche-Agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent-Fit
Claude Code + CLI + Codex
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-audit
Wartung
Aktuell
2 Tage seit dem letzten Push
Risiko
Prüfung nötig
Lizenz ist unklar
GitHub-Qualität
88
61/100 Qualität · 66/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Lizenz ist unklar · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Stars
88 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
88 Stars und 12 Forks
Wartung
2 Tage seit dem letzten Push
Lizenz
Unbekannt
Installieren
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-audit
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
filesystem or document access, network or browser access
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Usable metadata, review docs
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Repository license is unknown; consider adding a license file for clarity.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Lizenz ist unklar
- Quality score needs review
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist unklar
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- Research-Agent-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Suchquellen
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-audit
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 58/100
- Audit
- 73/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-auditNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- Repository license is unknown; consider adding a license file for clarity.
- Lizenz ist unklar
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent-Sicherheit v2
57/100 · Vor Installation prüfen
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Dateisystemzugriff
Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.
- Lizenz ist unklar
Installationsziele
Diesen Skill im Agent-Workflow installieren
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install jparkerweb-ai-assist-test-auditAgent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-test-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-test-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use ai-assist-test-audit in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-test-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/install
Install command: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-audit
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/install
LLM-Textformat
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=ai-assist-test-audit&limit=3
Agent-Prompt
Use ai-assist-test-audit for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-auditRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-test-audit
LLM-Text
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-test-audit?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-test-audit
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-test-audit%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Recherche-Agents
Use-Case-Tags
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 73/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Research agents
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
Recherche-Agents
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- Research-Agent-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 61/100
- 3 OpenAgentSkill-Interaktionen
zuerst prüfen
- Repository license is unknown; consider adding a license file for clarity.
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub-Akzeptanz
Prüfen88 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen88 Stars und 12 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
Bestanden2 Tage seit dem letzten Push
Lizenzklarheit
PrüfenUnbekannt
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Repository license is unknown; consider adding a license file for clarity.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Lizenz ist unklar
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 88 GitHub stars
- Stars/forks activity: 88 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
- License clarity: Unknown
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Qualitätsprofil
Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
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Übersicht
--- name: ai-assist-test-audit description: "16-dimension test suite audit with depth control (quick/standard/deep), gap matrix, and health scoring. Covers coverage, quality, mocking, data management, CI/CD, performance, mutation testing, and modern patterns. Use when evaluating test suite quality, identifying testing gaps, or assessing test infrastructure health." argument-hint: "[quick|standard|deep] [scope]" ---
# TEST AUDIT
**Objective:** Produce a severity-ranked test suite assessment with deterministic metrics, gap matrix, health score, and remediation plan across 16 dimensions. **When to use:** Evaluating test suite quality, identifying testing gaps, assessing test infrastructure health.
> This skill audits existing tests. To write new tests, ask your AI agent directly.
Start all responses with '🩺 [Test Audit Step X: Name]'
## Role
Test quality specialist evaluating test suites for effectiveness, completeness, and adherence to enterprise-grade standards across 16 dimensions.
## Context
**AGENTS.md check:** If `./AGENTS.md` exists, read it — follow test conventions, patterns, and architecture. Overrides defaults. If missing, warn and proceed.
**Spec awareness:** If `specs/` has active work, verify test changes don't conflict.
**Stack detection:** Detect framework, runner, coverage tool, file patterns, config. Research current best practices for detected stack version.
**Input:** `$ARGUMENTS` — optional depth (quick/standard/deep), focus areas, scope (directory/pattern/all). Default: standard, all applicable dims, entire suite. No test files: "No test suite found. Would you like me to help create tests?"
**Project type:** WEB / API / DIST / PERF / ALL (default). Determines dimension applicability.
## Rules
1. **Run tests before reviewing.** Execute suite for pass/fail, duration, coverage. Incomplete without deterministic metrics. 2. **Test behavior, not implementation.** Flag tests asserting on internal state. 3. **Flakiness is Critical severity.** Any non-deterministic test is worse than no test. 4. **Over-mocking is a code smell.** >50% mock setup lines = testing mocks not code. 5. **Coverage without assertions is theater.** Flag high-coverage with weak assertions. 6. **Adapt to depth.** Quick=3 dims (1,3,14), Standard=12-14 dims, Deep=all 16. 7. **Dimension applicability.** 14 ALL, Contract=API/DIST, Accessibility=WEB. N/A redistributes weight. 8. **Current-year standards.** Research specific framework version docs. 9. **Respect conventions.** AGENTS.md/config choices are not findings. 10. **Evidence required.** File:line, metric output, or code sample for every finding. 11. **Chat-only output.** Present ALL findings, tables, and scores in chat. Never create files without explicit user permission.
## Process
### Step 1: Context & Infrastructure
1. Read AGENTS.md, run `git status`, detect stack (framework, runner, coverage tool) 2. Parse arguments for depth, focus, scope; count test files 3. Determine project type (WEB/API/DIST/PERF/ALL) and active dimensions
> 🩺 [Test Audit Step 1] Suite: [framework] with [tool]. [X] files. Depth: [depth]. Active: [N]/16.
### Step 2: Test Execution
1. Run suite with coverage (confirm with user if side effects uncertain) 2. Record: total, passing, failing, skipped, duration, line/branch/function % 3. If tests fail: note failures, continue audit
> 🩺 [Test Audit Step 2] [X] pass, [Y] fail, [Z] skip. Coverage: [X]% lines, [Y]% branches. [X]s.
### Step 3: Dimension Audit
Read `references/dimensions.md` for the depth mapping table, dimension activation rules, and per-dimension check definitions.
1. Activate dimensions per depth: Quick (1,3,14), Standard (1-8, 11 if API/DIST, 12 if WEB, 13-16), Deep (all 16) 2. Skip N/A dimensions, redistribute weight proportionally 3. Audit each activated dimension using the check definitions 4. Score each dimension
> 🩺 [Test Audit Step 3] Auditing dimension [X/Y]: [Name]...
### Step 4: Gap Matrix
Build module-by-dimension grid showing coverage across the codebase. Columns adapt to depth level: Quick shows Cov/Qual/Edge only, Standard shows all active, Deep shows all 16.
> 🩺 [Test Audit Step 4] Gap matrix: [X] modules, [Y] gaps identified.
### Step 5: Findings & Score
Read `references/scoring.md` for health score calculation, severity definitions, and deterministic metrics thresholds.
Read `references/output-template.md` for finding format, summary table, gap matrix format, positive observations, improvement plan, and fix options.
1. Calculate health score using dimension weights and N/A redistribution 2. Populate deterministic metrics table from actual execution (Step 2) 3. Rank findings by severity (Critical > Warning > Suggestion) 4. Present: finding details, summary table, gap matrix, metrics, positive observations, health score, improvement plan, fix options
### Self-Verification
> Canonical version in `references/output-template.md`. Brief version here for quick reference.
- [ ] Tests executed (or documented why not) - [ ] Metrics from actual output, not estimates - [ ] Every finding has file:line - [ ] Over-mocking verified by reading mock setup - [ ] Gap matrix reflects actual modules - [ ] AGENTS.md conventions respected - [ ] All active dimensions audited - [ ] Weights consistent with depth/N/A redistribution - [ ] Depth mapping correct (Q=3, S=12-14, D=16)
### Session End
> 🩺 [Test Audit Complete] > > **Score:** [XX]/100. Depth: [depth]. Dimensions: [N]/16. > **Findings:** [X] critical, [Y] warnings, [Z] suggestions. > **Metrics:** [X]/[Y] passing, [Z]% coverage, [W]s duration.
**Next steps (ask user — do not auto-execute):** - Save report to `specs/audit-reports/test-audit-<date>.md`? - Implement fixes? (offer fix options by priority) - Create remediation plan? → `/1-plan` with findings as input - Deeper analysis? → `/ai-assist-security-audit`, `/ai-assist-tech-debt`
## Recovery
| Issue | Solution | |-------|----------| | Suite won't run | Audit code quality without execution; note in report | | No coverage tool | Recommend one; audit without coverage metrics | | Tests >5 minutes | --bail or scope to directory; note in report | | No test files | Critical finding; offer to help create tests | | Mutation too slow | Scope to critical modules or skip | | N/A ambiguous | Default ALL; skip Contract/Accessibility only with evidence |
## Important Reminders
**Response format:** Every response starts with `🩺 [Test Audit Step X: Name]`
**Hard rules:** Run tests first (rule 1). Flakiness is Critical (rule 3). Evidence for every finding (rule 10). Metrics from execution, not estimation.
**Process rules:** Adapt to depth (rule 6). Applicability controls activation (rule 7). Gap matrix for all depths. Summary table mandatory. Weights sum to 100 with N/A redistribution.
**Related:** `/ai-assist-security-audit` for security posture, `/ai-assist-observability-audit` for telemetry, `/ai-assist-tech-debt` for codebase health.
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- Unknown
- Letzte Aktualisierung
- 21. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 21. Aug. 2026
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 73/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für ai-assist-test-audit, bereit für einen manuellen X-Post.
ai-assist-test-audit: 16-dimension test suite audit with depth control (quick/standard/deep), gap matrix, and healt... 88 stars https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for ai-assist-test-audit: https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit?ref=x Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-test-audit
Quelle des Eintrags
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- Ersteller
- jparkerweb
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[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit)Autor
jparkerweb
@jparkerweb
Tags
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 88
- Qualitätswert
- 37/100
- Letzter GitHub-Push
- 20. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- Unbekannt
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 3
- Installationskopien
- 0
- Externe Klicks
- 0
Community-Signal
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Vertrauen & Sicherheit
Do not auto-install
- GitHub-Akzeptanz88 GitHub-StarsPrüfen
- Star-/Fork-Aktivität88 Stars und 12 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
- Aktuelle Wartung2 Tage seit dem letzten PushBestanden
- LizenzklarheitUnbekanntPrüfen
- README/SKILL.md-VollständigkeitÖffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-KontextInfo
- Abhängigkeits-/Laufzeitrisikonetwork or browser surfaceBestanden
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