AlphaMoatによると、2026-10時点で测试用例生成专家のダウンロード数は5,314、スター数は8で、累計ダウンロード数で今回のランキング対象AIスキル10,914件中5,479位、開発では1,069件中483位です。
一覧の初期表示は累計ダウンロード数順で、スター数順にも並べ替えできます。詳細ページの順位は累計ダウンロード数で計算しています。
| プラットフォーム | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 1215 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 5314 | 8 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
测试用例生成专家技能。当用户提供产品需求文档、API链接、页面链接,或要求生成测试用例时触发。功能:多维度需求分析、系统化测试用例设计(等价类划分、边界值分析、决策表、状态转换、场景法、错误推测法)、高覆盖率保障。输出语言统一使用中文,严格按照标准测试用例格式输出。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 5314 | — | 8 |
| 2026-09 | 3514 | — | 8 |
| 2026-08 | 2710 | +48.5% | 8 |
| 2026-07 | 1825 | +56.7% | 6 |
| 2026-06 | 1165 | — | 4 |
【全栈能力】编程大神.Skill:面向复杂真实项目的高阶全栈编程助手。不止生成代码,而是从一句目标接手陌生代码库,拆解需求、补齐实现、追到根因、完成重构、联调前后端,并把结果推进到能运行、能验证、能交付。覆盖 Web、后端、脚本、iOS、安卓、鸿蒙 ArkUI、微信小程序及其他技术栈,支持中英文工程、疑难 Bug、跨模块任务和长任务续做;用构建、日志、真实入口、设备或接口证据说明结果。仅问概念时直接回答,要求落地时持续推进到验收或明确阻塞。
编程专家 Pro:融合编程专家 2.0.3 工程专题与编程大神的鸿蒙 ArkTS/ArkUI、微信小程序和小游戏开发资料。用于项目实现、根因调试、审查、重构、测试、架构性能分析及多端开发验证。支持自然语言和 @专题标识,按任务读取包内知识;只问概念时直接回答。
编程专家.Skill P8级编程助手,25年实战经验技能Skill,全栈:Java/Php网站/软件项目、API设计、Bug诊断、代码生成、代码审查、重构、测试用例、性能基准、技术选型、文档生成、任务拆解、Spec驱动、Karpathy规范、CMS二次开发、前端设计、MySQL/Mariadb、项目知识图谱,以及工程纪律层(根因调试硬闭环、阶段导航、事故复盘/SLO、威胁建模/供应链安全、生产就绪/渐进式发布、AI编码治理、面向Agent代码可读性、LLM应用安全)。支持 @标识 显式调用跳过路由。
编程专家.Skill P8级编程助手,25年实战经验技能Skill,全栈:Java/Php网站/软件项目、API设计、Bug诊断、代码生成、代码审查、重构、测试用例、性能基准、技术选型、文档生成、任务拆解、Spec驱动、Karpathy规范、CMS二次开发、前端设计、MySQL/Mariadb、项目知识图谱,以及工程纪律层(根因调试硬闭环、阶段导航、事故复盘/SLO、威胁建模/供应链安全、生产就绪/渐进式发布、AI编码治理、面向Agent代码可读性、LLM应用安全)。支持 @标识 显式调用跳过路由。
工程专题、鸿蒙与微信小程序开发的集成派生版
编程专家 Pro:融合编程专家 2.0.3 工程专题与编程大神的鸿蒙 ArkTS/ArkUI、微信小程序和小游戏开发资料。用于项目实现、根因调试、审查、重构、测试、架构性能分析及多端开发验证。支持自然语言和 @专题标识,按任务读取包内知识;只问概念时直接回答。
适用场景:全栈编程助手。接到需求先读现有代码和约束,再动手:Java/PHP 开发、接口设计、缺陷定位、代码评审、重构、测试用例、性能排查、技术选型与文档产出,也做 CMS 二次开发、前端页面和 MySQL 调优。每次改动先给方案和影响范围,改完必须跑验证,交付附交接说明。适合要把代码真正跑通、而不是只要片段的场景。写完代码常要配套的造价、法律、工程文档,站内已有现成技能,用「查找技能」按需求找即可。
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
データ月:2026-10 · ダウンロード数とスター数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。