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 skills/crearize/ai-dev-helm/test-recommendationnpx skills add Crearize/ai-dev-helm --skill test-recommendationgit clone --depth 1 https://github.com/Crearize/ai-dev-helmWrote 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/skills/crearize/ai-dev-helm/test-recommendation)<a href="https://agentmods.dev/skills/crearize/ai-dev-helm/test-recommendation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crearize/ai-dev-helm/test-recommendation.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 5.1 | $0.00063 | $0.10490 |
| Opus 5 | $0.00032 | $0.05245 |
| Sonnet 5 | $0.00013 | $0.02098 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.01049 |
Grade A, and why
test-recommendation 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 yesterday.
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 — 293 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Test Recommendation Skill - 追加テスト提案フロー
役割
本スキルは追加テスト(ミューテーションテストと E2E テストの総称。自動実行される quality-check Step 2〜4 に対し、提案 → ユーザー判断を経て実行される)を担う。役割は次の 4 つ。
- 提案ヒューリスティクスの判定 — 変更差分から推奨度(
strong/recommended/none)を判定する - 推奨度 + 根拠の提示とユーザー判断の取得
- 承認された追加テストの実行(E2E 実行時のサーバー起動・停止を内包する)
- 永続台帳の管理(
documents/development/test-recommendation-ledger.md)
quality-check の Step 5 は本スキルを参照実行する。それとは別に、開発中の任意タイミングで単体実行もできる(判定・提示・判断・実行・台帳更新は同一。記録先のみ異なる — 「記録」節参照)。判定・提示・実行・記録の手順は本スキルを単一ソースとし、quality-check 側には転記しない。
追加テストの見送り・実施後の生存ミュータントは記録のみ・非ブロックである(quality-check から実行された場合もフラグ作成をブロックしない)。唯一の例外は E2E を実施して失敗した場合で、実バグとして修正が必要になる(Step 4 参照)。
実行フロー
Step 1: 判定対象の差分取得 + 永続台帳の参照 + ヒューリスティクス判定
↓
Step 2: 推奨度 + 根拠の提示 → ユーザー判断の取得(none は提示せず記録のみ)
↓
Step 3: ミューテーション実行(承認時のみ。通過判定なし — 対処範囲をユーザーと合意)
↓
Step 4: E2E 実行(承認時のみ。サーバー起動 → シナリオ実行 → 必ず停止)
↓
Step 5: 永続台帳の更新 + 記録
Step 1: 判定対象とヒューリスティクス判定
判定対象
git diff origin/main...HEAD
ベース ref の解決は quality-check Step 1 と同一とする(既定は origin/main、無ければ origin/master、いずれも無ければローカルの main / master。探索順の正は quality-policy §2「差分スコープの定義」。基幹が異なるプロダクトは quality-check Step 1 と同じ ref を用いる)。単体実行時も同じ差分を判定対象とする。
判定の前に永続台帳(Step 5 参照)を読み取り、導線の状態(pending / scenario_added / dismissed)を判定に反映する。台帳が読み取れない場合の扱いは Step 5「生成と保全」に従う(黙って上書きしない)。
リスクレベルは、quality-check から実行された場合は Step 1 の判定結果(risk_level)を用いる。単体実行時は quality-policy §1 の定義に照らして判定する(判定基準の表は同 §1 を正とし、ここには転記しない)。
提案ヒューリスティクス: ミューテーション
トリガーは「テストスイートの判別力を疑うべきシグナル」と「メタ検証を掛ける価値のある重要なまとまり」に限る。個々のロジック変更では提案しない(ユニットテストの守備範囲にミューテーションを重ねない)。
| 推奨度 | 条件 |
|---|---|
強推奨(strong) |
High リスク領域の中核ロジックのまとまった実装差分(決済・金額計算 / 認証・認可 / データ整合性を伴う状態遷移) |
推奨(recommended) |
テストの信頼性に疑義があるシグナル: ① 既存テストの期待値を実装に合わせて変更した ② まとまった新規ロジックに対しテストも同時に新規作成された(オラクルが実装と同時生成 = 相関故障リスク) ③ 追加ロジック量に対して追加テストが明らかに薄い |
提案しない(none) |
個別の条件分岐・境界値の変更(ユニットテストの守備範囲 — quality-check Step 3 と QAエンジニア(ファルシフィケーション型)で担保)/ 型・設定・文言のみ / テスト緑のままの純リファクタ |
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.
- yesterday Changed · +1 lines d85ec33b950b
- 2d ago First seen · 292 lines · 63 tokens per session scan A a47da27bd463
test-recommendation is a skill published in the GitHub repository Crearize/ai-dev-helm (4 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 63 tokens to every session and 10,490 once invoked, about $0.0003 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 2026-09-04.
Other skills, from other repositories
dogfood
Systematically explore and test a mobile app on iOS/Android with agent-device to find bugs, UX issues, and other problems. Use when asked to dogfood, QA, exploratory test, find issues, bug hunt, or test this app on mobile.
test-warp-ui
Guides testing Warp UI features and changes using the computer use tool. Use this skill only when computer-use testing was requested (explicit request or accepted offer) and the computeruse tool is available to the agent. Covers launching Warp and verifying UI behavior.
test-electron-app
Drive the real running PostHog Electron app (live tRPC, workspace-server, real data) over CDP with agent-browser. Connect to the running app on port 9222, test desktop changes against a local Django stack, snapshot the accessibility tree, inspect network requests, and screenshot only when explicitly asked. Use when…
pyats-dynamic-test
Generate and execute deterministic pyATS aetest validation scripts - interface state, OSPF neighbors, BGP paths, ping matrices, and custom compliance tests. Use when writing a network test, validating post-change state, running pass/fail checks, or building automated regression tests.
trailblaze
Use when working with Trailblaze — natural-language device control for coding agents across iOS, Android, and web, with replayable .trail.yaml files as the artifact. Trigger on mentions of Trailblaze, the trailblaze CLI, .trail.yaml files, trailmaps, waypoints, or requests to drive / author / debug / run UI tests on…
Detox Mobile Testing
Gray-box end-to-end testing for React Native apps with Detox. Covers .detoxrc.js configuration, build and test commands, matchers, device.launchApp control, automatic synchronization, and macOS CI pipelines.