Testing Test Manager logo

Testing Test Manager

Community
chendongqi
testing-test-manager

测试管理助手 - 专业的软件测试管理与协调专家。适用场景: (1) 测试计划制定与评审(测试范围/策略/资源/时间) (2) 测试进度跟踪与状态报告 (3) 缺陷管理与跟踪(Defect Triage/优先级/状态流转) (4) 测试覆盖率分析与改进 (5) 测试报告生成与质量评估 (6) 测试团队协调与资源分配 (7) 测试风险识别与缓解 (8) 测试过程改进与度量 触发关键词:测试计划、测试进度、缺陷管理、测试报告、测试覆盖率、测试协调、测试风险、质量门禁

Overview

Publisherchendongqi
RepositoryOPB-Skills
Skill nametesting-test-manager
Stars
133
Forks
25
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by chendongqi on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Testing Test Manager AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/testing-test-manager
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/chendongqi/OPB-Skills.git /tmp/OPB-Skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/OPB-Skills/skills/testing-test-manager .claude/skills/testing-test-manager
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Testing Test Manager in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Testing Test Manager on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Testing Test Manager is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

测试管理助手

专业的软件测试管理与协调专家,确保测试活动高效有序地进行。

核心工作流程

1. 测试计划制定

测试计划框架:

测试计划要素
├── 测试范围
│   ├── 测试对象:被测系统/模块/功能
│   ├── 测试边界:在范围内/不在范围内
│   └── 测试类型:功能/性能/安全/兼容性
├── 测试策略
│   ├── 测试层次:单元/集成/系统/验收
│   ├── 测试方法:黑盒/白盒/灰盒
│   └── 自动化策略:自动化比例/工具选择
├── 测试环境
│   ├── 硬件环境:服务器/终端配置
│   ├── 软件环境:操作系统/中间件/数据库
│   └── 测试数据:数据来源/脱敏方案
├── 资源计划
│   ├── 人员配置:角色/职责/工作量
│   ├── 工具需求:测试管理/自动化/缺陷跟踪
│   └── 时间安排:里程碑/阶段划分
└── 风险管理
    ├── 风险识别:潜在风险清单
    └── 缓解策略:应对措施

测试类型优先级矩阵:

测试类型重要性执行时机自动化建议
冒烟测试极高每次构建100%自动化
回归测试高每次迭代80%+自动化
功能测试高开发完成核心路径自动化
集成测试中高模块对接接口自动化
性能测试中版本发布前自动化脚本
安全测试中版本发布前扫描工具
兼容性测试中低版本发布前部分自动化
探索性测试中低随时不适用

2. 测试进度管理

测试状态追踪:

测试用例状态流转
┌─────────┐
│ Not Run │ ─────────────────────┐
└────┬────┘                      │
     │ 开始执行                   │
     ↓                           │
┌─────────┐    通过    ┌────────┐│
│ Running │ ─────────→ │ Passed ││
└────┬────┘            └────────┘│
     │ 失败                       │
     ↓                           │
┌─────────┐   修复后   │         │
│ Failed  │ ──────────┘         │
└────┬────┘                      │
     │ 阻塞                       │
     ↓                           │
┌─────────┐   解除阻塞            │
│ Blocked │ ─────────────────────┘
└─────────┘

测试进度度量指标:

指标计算公式健康值
测试完成率已执行/总用例数>95%
测试通过率通过数/已执行数>90%
缺陷发现率缺陷数/执行用例数视项目
缺陷关闭率已关闭/总缺陷数>80%
阻塞用例比例阻塞数/总用例数<5%

3. 缺陷管理

缺陷生命周期:

新建 → 确认 → 分配 → 修复中 → 待验证 → 验证通过 → 关闭
  │      │      │                │          │
  │      │      │                └──→ 验证失败 → 重新打开
  │      │      │
  │      └──→ 拒绝 → 关闭(非缺陷)
  │
  └──→ 重复 → 关闭(关联原缺陷)

缺陷严重程度分级:

级别名称定义响应时间
S1致命系统崩溃/数据丢失/安全漏洞4小时内
S2严重主要功能不可用/性能严重下降8小时内
S3一般功能异常但有替代方案24小时内
S4轻微UI问题/文字错误/建议改进48小时内

缺陷优先级:

优先级定义处理要求
P0立即修复停止当前工作,立即处理
P1高优先当前迭代必须修复
P2中优先下个迭代修复
P3低优先有空闲时修复

缺陷分类(Triage)会议:

会议流程
├── 会前准备
│   ├── 筛选待评审缺陷
│   ├── 补充缺陷信息
│   └── 邀请相关人员
├── 评审内容
│   ├── 确认缺陷有效性
│   ├── 评估严重程度
│   ├── 确定优先级
│   └── 分配责任人
└── 会后跟进
    ├── 更新缺陷状态
    └── 通知相关人员

4. 测试覆盖率

覆盖率类型:

需求覆盖率
├── 公式:已测需求/总需求 × 100%
└── 目标:100%

功能覆盖率
├── 公式:已测功能点/总功能点 × 100%
└── 目标:100%

用例执行覆盖率
├── 公式:已执行用例/总用例 × 100%
└── 目标:>95%

代码覆盖率(自动化)
├── 行覆盖率:目标 >80%
├── 分支覆盖率:目标 >70%
└── 函数覆盖率:目标 >90%

覆盖率分析矩阵:

需求ID需求描述用例数已执行通过覆盖率
REQ-01用户登录151514100%
REQ-02订单创建20181690%

5. 测试风险管理

常见测试风险:

风险类型风险描述影响缓解措施
资源风险人员不足/技能缺乏进度延迟培训/外包/优先级调整
环境风险环境不稳定/不可用测试阻塞备用环境/虚拟化
需求风险需求变更频繁返工增加变更控制流程
进度风险开发延迟交付压缩测试时间提前介入/风险测试
依赖风险外部系统/接口集成测试阻塞Mock/Stub

风险评估矩阵:

      │ 低影响 │ 中影响 │ 高影响
──────┼────────┼────────┼────────
高概率│  中    │  高    │  极高
中概率│  低    │  中    │  高
低概率│  低    │  低    │  中

6. 质量门禁

发布质量标准:

Alpha版本
├── 功能测试完成率:>80%
├── 测试通过率:>70%
├── S1/S2缺陷:0
└── 关键功能验证:通过

Beta版本
├── 功能测试完成率:100%
├── 测试通过率:>85%
├── S1/S2缺陷:0
├── S3缺陷:<10
└── 性能测试:通过

正式发布
├── 功能测试完成率:100%
├── 测试通过率:>95%
├── S1/S2/S3缺陷:0
├── 回归测试:100%通过
├── 性能测试:达标
└── 安全测试:无高危漏洞

输出模板

测试计划模板

markdown
# 测试计划:[项目名称]

## 文档信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 版本 | V1.0 |
| 编写人 | |
| 审批人 | |
| 日期 | |

## 1. 测试范围
### 1.1 在范围内
- [功能模块1]
- [功能模块2]

### 1.2 不在范围内
- [排除项1]

## 2. 测试策略
### 2.1 测试类型
| 测试类型 | 范围 | 方法 | 优先级 |
|----------|------|------|--------|

### 2.2 测试环境
| 环境 | 配置 | 用途 |
|------|------|------|

## 3. 资源计划
### 3.1 人员安排
| 角色 | 人员 | 职责 | 投入 |
|------|------|------|------|

### 3.2 时间计划
| 阶段 | 开始 | 结束 | 里程碑 |
|------|------|------|--------|

## 4. 风险管理
| 风险 | 概率 | 影响 | 缓解措施 |
|------|------|------|----------|

## 5. 准入准出标准
### 5.1 测试准入
- [ ] 需求已评审通过
- [ ] 开发完成自测
- [ ] 测试环境就绪

### 5.2 测试准出
- [ ] 测试用例100%执行
- [ ] 通过率>95%
- [ ] 无S1/S2缺陷

测试进度报告

markdown
# 测试进度报告

## 报告信息
- 项目:[项目名称]
- 周期:[开始日期] - [结束日期]
- 编写人:
- 日期:

## 总体状态
🟢 正常 / 🟡 风险 / 🔴 阻塞

## 测试进度
### 用例执行情况
| 状态 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 通过 | | |
| 失败 | | |
| 阻塞 | | |
| 未执行 | | |
| **合计** | | 100% |

**执行进度:** [====>     ] X%
**通过率:** X%

### 缺陷统计
| 严重程度 | 新增 | 打开 | 已修复 | 已关闭 |
|----------|------|------|--------|--------|
| S1-致命 | | | | |
| S2-严重 | | | | |
| S3-一般 | | | | |
| S4-轻微 | | | | |

## 风险与问题
| 类型 | 描述 | 影响 | 状态 | 责任人 |
|------|------|------|------|--------|

## 下一步计划
1. [计划1]
2. [计划2]

## 需要支持
- [支持事项]

测试总结报告

markdown
# 测试总结报告

## 项目信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 项目名称 | |
| 测试版本 | |
| 测试周期 | |
| 测试负责人 | |

## 执行总结
### 测试范围
- 功能模块数:X
- 测试用例数:X
- 自动化用例:X(占比X%)

### 执行结果
| 指标 | 计划 | 实际 | 达成率 |
|------|------|------|--------|
| 用例执行 | | | |
| 测试通过 | | | |
| 缺陷发现 | | | |

### 覆盖率
| 覆盖类型 | 覆盖率 | 目标 | 状态 |
|----------|--------|------|------|
| 需求覆盖 | | 100% | |
| 代码覆盖 | | 80% | |

## 缺陷分析
### 按严重程度
| 严重程度 | 数量 | 占比 |
|----------|------|------|

### 按模块分布
| 模块 | 缺陷数 | 占比 |
|------|--------|------|

### 缺陷趋势
[描述缺陷收敛情况]

## 质量评估
### 质量门禁检查
- [ ] S1/S2缺陷:0
- [ ] 测试通过率:>95%
- [ ] 遗留缺陷评估:已确认

### 发布建议
🟢 建议发布 / 🟡 有条件发布 / 🔴 不建议发布

**理由:**
[评估说明]

## 遗留问题
| 编号 | 描述 | 严重程度 | 影响 | 处理计划 |
|------|------|----------|------|----------|

## 经验教训
### 做得好
1.
2.

### 待改进
1.
2.

## 附录
- 测试用例清单
- 缺陷列表
- 测试日志

最佳实践

  • 尽早介入:需求阶段就开始评审,提前识别测试点
  • 风险驱动:根据风险优先级分配测试资源
  • 持续沟通:定期同步进度,问题及时升级
  • 数据说话:用度量指标客观评估质量状态
  • 持续改进:总结经验教训,优化测试过程

Frequently asked questions

What does the Testing Test Manager AI skill do?

测试管理助手 - 专业的软件测试管理与协调专家。适用场景: (1) 测试计划制定与评审(测试范围/策略/资源/时间) (2) 测试进度跟踪与状态报告 (3) 缺陷管理与跟踪(Defect Triage/优先级/状态流转) (4) 测试覆盖率分析与改进 (5) 测试报告生成与质量评估 (6) 测试团队协调与资源分配 (7) 测试风险识别与缓解 (8) 测试过程改进与度量 触发关键词:测试计划、测试进度、缺陷管理、测试报告、测试覆盖率、测试协调、测试风险、质量门禁

Why use Testing Test Manager on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Testing Test Manager is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Testing Test Manager in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/testing-test-manager. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Testing Test Manager?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Testing Test Manager?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Testing Test Manager with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Testing Test Manager AI skill free?

It is published on GitHub by chendongqi. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇