ai-assist-test-audit

Prüfen · 58
Im Registry indexiert

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,

Verified installs0
Stars88
Version1.0.0
Qualität61/100 · Vielversprechend
Vertrauen58/100 · Do not auto-install
Audit73/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

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

RechercheRecherche-AgentsSicherheitagent-skill

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

Vielversprechend
61

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Do not auto-install
58

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

Audit

Prüfung nötig
73

Maschinenlesbare 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.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

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.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Suchquellen

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

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-audit

Nicht 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

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

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.

skill install

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-audit

Agent-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.

Textplan öffnen

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.

Installations-API öffnen

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-audit

Registry-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 öffnen

Agent-Fit

61/100

Recherche-Agents

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 73/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Research agents

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

61
Bereitschaft
Prototyp
Phase

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

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 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.

58
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Prüfen

88 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Prüfen

88 Stars und 12 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

2 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Prüfen

Unbekannt

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.

61
GitHub-Stars
88
Aktualität
vor 2 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
Unbekannt
Vor Installation prüfen: Repository license is unknown; consider adding a license file for clarity.

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

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

61
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

73
Prüfung nötig
Sicherheit
73/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
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

X

Szenariobasierter Entwurf für ai-assist-test-audit, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
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
X-Entwurf öffnen
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
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
jparkerweb
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird jparkerweb zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-test-audit?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-test-audit?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-test-audit?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-test-audit?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-test-audit)

Autor

J

jparkerweb

@jparkerweb

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

58
  • 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