QA Agent

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端到端 QA 验收工具包，以 Agent Skill 形式分发，支持 Claude Code、Codex、Cursor
及任何遵循 SKILL.md 规范的 agent。把一次功能验收拆成固定阶段，
只在用例确认时停下等你审核。

上下文收集 → 风险分析 → 用例设计 → 【你来确认】 → 脚本生成 → 执行与修复 → 代码审查 → 报告

安装

# 跨 agent（推荐）：装到通用目录，链接进本机所有已检测的 agent
npx -y skills add mingdui/ming-qa -g -y

# Claude Code 插件市场
/plugin marketplace add mingdui/ming-qa
/plugin install ming-qa@ming-qa

# 从源码（离线 / 自定义安装位置）
git clone https://github.com/mingdui/ming-qa.git
cd ming-qa/skills/quality-assurance-agent && ./install.sh --target claude-code

-g 装到用户级目录对所有项目生效（省略则装到当前项目）；-y 一次装全 8 个技能。
开头那个 npx -y 是跳过 npx 自己的「是否安装 skills 包」询问——两个 -y 作用不同，
少了前者第一次装会停在交互提示上。更多说明见安装文档。

快速上手

装完之后不需要敲任何命令。在 agent 里说：

使用 quality-assurance-agent，对 <你的模块> 进行验收

agent 会自动初始化项目、体检环境、按验收范围装好需要的工具链，
只在下面两处停下来等你：

停在哪	你要做什么
填配置	按它给的清单填 `.qa-agent/local/.env`（已 git-ignored）。必填的只有测试账号
确认用例	审阅生成的用例。这是全流程唯一的人工门禁

确认之后，脚本生成 → 执行修复 → 代码审查 → 报告，全部自动衔接。

另外两个场景：

场景	在 agent 里说	和首次验收的区别
回归（也叫"重跑"）	`回归 <模块名>`	快——只执行已有脚本，AI 不参与分析设计，不用你确认
加用例	`对 <模块名> 增加 <场景> 的用例`	已有用例和脚本都不动，只为新场景走一遍全流程，确认时只看新增的那几条

产物在哪

所有产物在目标项目的 .qa-agent/ 下。

目录	内容	git clone 后
`.qa-agent/cases/`	已确认的长期用例	✅
`.qa-agent/spec-tasks/`	用例→脚本映射蓝图	✅
`.qa-agent/config/`	项目 QA 配置	✅
`.qa-agent/fixtures/`	账号/服务示例模板	✅
`.qa-agent/knowledge/`	项目经验库	✅
`.qa-agent/reports/`	HTML 报告	✅
`.qa-agent/current/`	本轮运行产物	❌ 需重新生成
`.qa-agent/runs/`	执行日志与证据	❌
`.qa-agent/local/`	本地账号密码	❌
`tests/api/<模块>/`	测试脚本	✅

数据与外发

本工具不内置任何外部服务地址，只在你明确配置后才对外通信：

LLM 网关：用于可选的多模型交叉审查，未配置则跳过该阶段
告警 webhook：用于推送报告质量告警，未配置则不发送任何通知

两者的配置方式见配置文档。

系统要求

Python 3.9+（仅用标准库，无第三方运行时依赖）
Git
目标项目：Maven 或 Node.js/npm，其他类型（Python、Go、Gradle 等）AI 执行过程可自动兼容
E2E 测试基于 Playwright，覆盖 Web；iOS / Android 客户端未来规划

遇到问题

情况	看这里
装不上、环境报错、服务起不来	安装文档
想知道某个配置项什么意思	配置文档
想了解各阶段产物和门禁设计	架构文档

想手动调用 CLI（通常在排查问题时）：命令在 skill 的 scripts/qa_agent.py。
先解析 skill 目录，再用它执行：

QA_AGENT_DIR="${QA_AGENT_CLI:-$(dirname "$(find ~/.claude/skills ~/.agents/skills ~/.codex/skills .claude/skills .agents/skills .codex/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md -path '*quality-assurance-agent/*' 2>/dev/null | head -1)")}"
python "$QA_AGENT_DIR/scripts/qa_agent.py" doctor --repo . --strict --check-services

参与贡献

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许可证

MIT