タスクの範囲を、AI エージェントのための包括的でリスクを考慮した検証計画に変換するプロフェッショナルな品質保証スキルです。
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install qa-test-strategy
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位:ワークスペース > ローカル > バンドル
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って qa-test-strategy をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください(npm i -g clawhub)。
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
QA Lead スキルは、テスト戦略、カバレッジ計画、およびリスクベースの検証を管理するために設計された Openclaw Skills ライブラリ内の専門的なフレームワークです。これにより、AI エージェントは品質のゲートキーパーとして機能し、unit、HTTP、E2E、または WLS チェックなどの特定の検証レイヤーを必要とするアーキテクチャ上のリスクを決定できるようになります。テストの深さをビジネスリスクとランタイムの感度に合わせることで、このスキルは、複雑なデリバリー項目がテスト不足になったり、冗長なオーバーヘッドに悩まされたりしないようにします。
ロール横断的なガバナンスツールとして機能し、開発ライフサイクルの明確な開始基準と終了基準を確立します。複数の検証レイヤーにわたる調整されたアプローチを作成することで、一般的なテスト指示を超え、データやルートから UI や権限に至るまで、変更されたすべての表面が最終承認前に考慮されるようにします。
このスキルを AI エージェント環境に統合するには、次の構成手順に従ってください。
# Define paths for required context
export QA_SKILL_PATH="dev\/ai\/skills\/testing\/SKILL.md"
export PLANNING_SKILL_PATH="dev\/ai\/skills\/planning\/SKILL.md"
QA Lead スキルは、次のタクソノミーを使用してガバナンスデータを整理します。
| カテゴリ | 説明 | メタデータの例 |
|---|---|---|
| 変更分類 | ハイレベルな影響分析 | data, route, UI, runtime, permission |
| 検証レイヤー | 定義されたテストの深さ | unit, HTTP, E2E, WLS, docs |
| リスクマッピング | リスクを特定のテストにリンク | risk_id, mitigation_test, priority |
| エビデンス要件 | 実行成功の基準 | test_logs, coverage_report, WLS_instance_id |
| ゲート定義 | 開始および終了要件 | ready_for_qa, passed_with_residual_risk |
ローディング
XML 設定なしで WelineFramework のルーティング、イベントコントラクト、および拡張ポイント設計を管理するための専門スキルです。

高性能なクラウド GPU レンダリングを使用して、テキストプロンプトやドキュメントから共有可能な 1080p ビデオの作成を自動化します。

AI 向けのドキュメント、スキルカタログ、およびリポジトリルーティングインデックスを管理し、シームレスな agent の発見を確実にするための専門スキルです。

Weline の規約に従って、ブロック、taglibs、PageBuilder テンプレートなどの再利用可能なフロントエンドユニットを構築するための専門的な AI スキルです。

ビジネスロジックをコントローラーやモデルから、テスト可能でモジュール化されたサービスレイヤーに分離するために設計された専門的な AI エージェントスキルです。








































