Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add commands/anhtester/claudecode_playwright_demo/generate_combinatorial_test_datagit clone --depth 1 https://github.com/anhtester/ClaudeCode_Playwright_DemoWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/commands/anhtester/claudecode_playwright_demo/generate_combinatorial_test_data)<a href="https://agentmods.dev/commands/anhtester/claudecode_playwright_demo/generate_combinatorial_test_data"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/anhtester/claudecode_playwright_demo/generate_combinatorial_test_data.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00027 | $0.03270 |
| Opus 5 | $0.00014 | $0.01635 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00654 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00327 |
Grade A, and why
generate_combinatorial_test_data scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 3d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 323 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/generate_combinatorial_test_data — Sinh Test Data Cho Ma Trận Kết Hợp
Dùng khi: Đã có ma trận kết hợp (từ
/generate_cross_module_test_plan) và cần tạo test data thực tế bằng cách chạy qua nhiều modules trên browser, hoặc sinh bộ data có cấu trúc sẵn sàng cho automation.
BẮT BUỘC (MANDATORY): Trước khi bắt đầu, PHẢI nạp và đọc kỹ:
- Skill:
.agent/skills/test_data_generator/SKILL.md— Quy tắc sinh data (xem phần Multi-Step Pipeline)- Skill:
.agent/skills/ui_debug_agent/SKILL.md— Inspect DOM khi chạy browser- Workflow:
.agent/workflows/generate_cross_module_test_plan.md— Hiểu cấu trúc ma trận đầu vào
Mối quan hệ với các workflows khác
/generate_cross_module_test_plan → Ma trận kết hợp (input)
↓
/generate_combinatorial_test_data → Bộ test data (workflow này)
↓
/generate_manual_testcases_rbt → Test cases chi tiết
↓
/generate_automation_from_testcases → Automation scripts
2 Modes
| Mode | Khi nào dùng | Output |
|---|---|---|
| GENERATE (mặc định) | Sinh bộ data có cấu trúc từ ma trận — KHÔNG chạy browser | File JSON/CSV/Markdown với data cho mỗi bộ kết hợp |
| PIPELINE | Cần tạo data THẬT trên hệ thống bằng cách chạy qua từng module trên browser | Data thật đã tạo + IDs + screenshots evidence |
Agent tự chọn mode:
- User nói "sinh data", "generate data" → GENERATE
- User nói "tạo data trên hệ thống", "chạy tạo data", "setup data thật" → PIPELINE
- Nếu không rõ → hỏi user
Input cần từ User
| Input | Bắt buộc | Mô tả |
|---|---|---|
| Ma trận kết hợp | ✅ | File .md / bảng Markdown từ /generate_cross_module_test_plan |
| URL ứng dụng | ✅ (PIPELINE) | Để agent chạy browser tạo data |
| Credentials | ⚠️ PIPELINE | Nếu app cần đăng nhập |
| Output format | ❌ | json (mặc định), csv, markdown, code (TS/Java/Python) |
| Ngôn ngữ data | ❌ | Tiếng Việt / Tiếng Anh (mặc định: theo context) |
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 3d ago First seen · 323 lines · 27 tokens per session scan A f5976222d6a5
generate_combinatorial_test_data is a command published in the GitHub repository anhtester/ClaudeCode_Playwright_Demo (2 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 27 tokens to every session and 3,270 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
analyze_requirement_document
Phân tích requirement document (Jira ticket, .docx/.pdf/.xlsx/.csv/.xml, user story) — sinh tài liệu phân tích chi tiết, KHÔNG sinh test cases.
generate_cross_module_test_plan
Phân tích tính năng đi qua nhiều modules nối tiếp, xây dựng Module Map + Dimension Catalog, và sinh ma trận kết hợp (Output-Class Coverage/Pairwise/Full Cartesian). Hỗ trợ 2 modes — DOCUMENT (từ tài liệu) và BROWSER (inspect DOM thực tế).
generate_automation_framework
Thiết kế và scaffold automation framework hoàn chỉnh. Hỗ trợ Playwright, Selenium, Appium — Web, Mobile, API.
generate_automation_from_testcases
Convert manual test cases into automation scripts autonomously using the 6-step AI-RBT Framework via Claude Code Capabilities.
generate_combinatorial_test_data
Sinh test data cho ma trận kết hợp đa chiều bằng pipeline chạy thật qua nhiều modules. Input từ /generatecrossmoduletestplan.
analyze_flaky_tests
Phân tích automation tests không ổn định (flaky), xác định root cause và tự động khắc phục. Hỗ trợ 2 mode — ANALYZE (chỉ báo cáo) và FIX (báo cáo + tự sửa code).