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/kokxi/qa-test-skills/qa-question-frameworknpx skills add Kokxi/qa-test-skills --skill qa-question-frameworkgit clone --depth 1 https://github.com/Kokxi/qa-test-skillsWrote 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/kokxi/qa-test-skills/qa-question-framework)<a href="https://agentmods.dev/skills/kokxi/qa-test-skills/qa-question-framework"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kokxi/qa-test-skills/qa-question-framework.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 | $0.00116 | $0.02914 |
| Opus 5 | $0.00058 | $0.01457 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00583 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00291 |
Grade A, and why
qa-question-framework 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 — 295 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
⚠️ 安全警告:本技能的示例可能涉及订单号、支付金额、截图、身份证、手机号等敏感数据。 实际使用时请勿粘贴真实生产数据、客户信息或财务凭证;测试前应脱敏/掩码处理。 本技能仅在 workspace/ 输出评估文件,不持久化、不外传、不跨会话复用。
提问框架
核心原则
专家不是"知道答案",而是"知道该问什么"。
四大提问场景
场景1:拿到需求时的提问链
目标:从模糊需求中挖掘完整信息
第一层:业务目标
├─ 这个功能要解决什么问题?
├─ 目标用户是谁?有几个角色?
├─ 核心价值是什么?用户能得到什么?
└─ 成功标准是什么?怎么衡量做成了?
第二层:功能边界
├─ 功能包含什么?不包含什么?
├─ 核心流程是什么?有几条路径?
├─ 输入是什么?输出是什么?
└─ 约束条件有哪些?限制是什么?
第三层:业务规则
├─ 有哪些业务规则?规则间有什么关系?
├─ 异常情况怎么处理?有降级方案吗?
├─ 状态怎么流转?状态变更条件是什么?
└─ 数据怎么存储?有数据迁移需求吗?
第四层:非功能需求
├─ 性能要求是什么?响应时间、并发量?
├─ 安全要求是什么?权限、数据保护?
├─ 兼容性要求是什么?浏览器、设备、系统?
└─ 可用性要求是什么?容错、恢复?
示例提问:
"这个登录功能要解决什么问题?只是验证身份,还是有其他目的?"
"除了用户名密码登录,还有其他登录方式吗?"
"登录失败后怎么处理?有锁定机制吗?"
"登录状态保持多久?需要记住我功能吗?"
场景2:评审用例时的提问链
目标:识别测试用例的不足
第一层:完整性检查
├─ 主路径场景都覆盖了吗?
├─ 分支路径都考虑了吗?
├─ 异常场景都设计了吗?
└─ 边界条件都分析了吗?
第二层:深度检查
├─ 边界分析够深吗?有隐含边界吗?
├─ 并发场景考虑了吗?
├─ 时序依赖分析了吗?
└─ 资源竞争测试了吗?
第三层:风险检查
├─ 高风险区域深挖了吗?
├─ 资金相关场景重点测了吗?
├─ 安全相关场景覆盖了吗?
└─ 数据一致性验证了吗?
第四层:可执行性检查
├─ 测试数据能构造吗?
├─ 测试环境能搭建吗?
├─ 测试步骤能执行吗?
└─ 预期结果能验证吗?
示例提问:
"这个用例的前置条件能实现吗?数据从哪来?"
"这个预期结果怎么验证?有具体指标吗?"
"这个场景考虑过并发情况吗?"
"这个边界真的够深吗?还有其他边界吗?"
场景3:报Bug前的提问链
目标:确保Bug报告完整有效
第一层:现象确认
├─ Bug的具体表现是什么?
├─ 在什么条件下出现?
├─ 复现步骤是什么?
└─ 出现频率是多少?
第二层:环境信息
├─ 在什么环境下出现?
├─ 使用什么浏览器/设备?
├─ 网络环境是什么?
└─ 数据状态是什么?
第三层:影响评估
├─ 影响范围有多大?
├─ 影响哪些用户?
├─ 有 workaround 吗?
└─ 优先级是什么?
第四层:根因推测
├─ 可能的原因是什么?
├─ 相关日志/截图有吗?
├─ 之前出现过类似问题吗?
└─ 哪个模块/接口可能有问题?
示例提问:
"能详细描述一下Bug现象吗?"
"在什么条件下会出现这个问题?"
"能提供复现步骤吗?从头开始操作一遍"
"这个问题影响多大?有用户受影响吗?"
场景4:复盘时的提问链
目标:从问题中提取改进点
第一层:事实还原
├─ 发生了什么问题?
├─ 什么时候发现的?
├─ 影响范围多大?
└─ 处理过程是怎样的?
第二层:根因分析
├─ 直接原因是什么?
├─ 根本原因是什么?
├─ 为什么没提前发现?
└─ 流程哪里出了问题?
第三层:改进措施
├─ 怎么防止再次发生?
├─ 流程需要怎么优化?
├─ 工具需要怎么改进?
└─ 知识需要怎么沉淀?
第四层:资产沉淀
├─ 这次学到了什么?
├─ 哪些经验可以复用?
├─ checklist需要更新吗?
└─ 培训材料需要补充吗?
示例提问:
"这次问题的根本原因是什么?不是表面原因"
"为什么测试没发现这个问题?是覆盖不足还是方法问题?"
"下次怎么防止类似问题?具体措施是什么?"
"这次的经验怎么沉淀?checklist需要更新吗?"
提问技巧
5W1H 质疑法
What:这是什么?做什么用的?
Why:为什么要做?为什么这样做?
Who:谁在用?谁负责?
When:什么时候用?什么时候上线?
Where:在哪里用?数据从哪来?
How:怎么用?怎么实现?
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 3114a39d0182
- 6d ago First seen · 295 lines · 116 tokens per session scan A 5b962c9ffbc3
qa-question-framework is a skill published in the GitHub repository Kokxi/qa-test-skills (24 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 116 tokens to every session and 2,914 once invoked, about $0.0006 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
sparc-methodology
SPARC (Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completion) comprehensive development methodology with multi-agent orchestration.
swarm-advanced
Advanced swarm orchestration patterns for research, development, testing, and complex distributed workflows.
agent-harness-fault-injection
Use when an agent workflow needs deterministic recovery evidence for sandbox, MCP/tool, worker, checkpoint, memory, or orchestration failures.
octocode-benchmark
Use when planning, running, grading, or reporting the by-hand Octocode research benchmark — pairwise matchups (Octocode anchor vs one baseline: gh+RTK, gh+Headroom, or plain gh) over markdown questions, with a fresh isolated runner agent per (question, arm, pass), one blind judge per question grading two answers X/Y…
octocode-graph-eval
Use when you need a measurable keep/discard loop — goal→KPI, baseline vs target, held-out checks, eval suites, or don't-stop-till-done against a runnable sensor. Not for ordinary ship checks where 'tests passed' is enough.
plugin-test
为 Zhin.js 插件编写和运行测试(Plugin Runtime)。Use when asked to write tests, add test coverage, or verify defineCommand / definePlugin behavior. 引导编写符合 Runtime 的 Vitest 测试。.