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api-pipeline-scheduler

接口自动化全链路流水线调度器。作为统一入口编排 api-test-executor(执行测试)、api-testdata-cleaner(清理数据)、api-report-generator(生成报告)三个技能的串行执行,实现一键完成「测试→清理→报告」全流程。支持 full_flow/only_exec/only_clean/only_report 四种执行模式,单环节失败可配置是否继续。当用户提到跑完自动生成报告、全流程执行、一键测试并出报告、流水线、pipeline时触发。

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name api-pipeline-scheduler description 接口自动化全链路流水线调度器。作为统一入口编排 api-test-executor(执行测试)、api-testdata-cleaner(清理数据)、api-report-generator(生成报告)三个技能的串行执行,实现一键完成「测试→清理→报告」全流程。支持 full_flow/only_exec/only_clean/only_report 四种执行模式,单环节失败可配置是否继续。当用户提到跑完自动生成报告、全流程执行、一键测试并出报告、流水线、pipeline时触发。 agent_created true api-pipeline-scheduler — 接口自动化全链路流水线调度器 概述 接口自动化测试的统一调度入口,编排三个独立子技能按固定顺序串行执行,实现从测试执行到数据清理再到报告生成的全链路自动化。 编排的子技能(固定顺序): api-test-executor — 执行接口测试,收集结构化执行结果 api-testdata-cleaner — 清理测试产生的临时数据、脏数据 api-report-generator — 生成可视化 HTML 测试报告 + Allure 报告联动 核心能力: 全链路编排:三个技能严格串行,上一步完成才触发下一步 参数自动透传:环境、文件路径、开关等参数在子技能间自动传递,无需人工干预 灵活执行模式:支持全流程、单独执行、单独清理、单独报告四种模式 容错控制:单环节失败可选继续或终止 统一输出:汇总所有子技能执行状态、文件路径、关键指标 明确不做: 测试执行、数据清理、报告生成本身 — 这些由子技能完成,本技能只负责编排调度。 触发条件 当用户表述包含以下意图时触发: "跑完自动生成报告" / "一键测试并出报告" / "全流程执行" "流水线执行" / "pipeline" / "完整流程" "跑测试然后清理数据然后出报告" / "测试全流程" "执行完自动清理和出报告" / "帮我跑一下完整流程" 上游系统或 CI/CD 流水线调用 输入参数 参数 类型 必填 说明 project_path string 是 接口测试项目目录绝对路径 env string 否 执行环境:dev/test,默认 test scope string 否 测试范围:标签表达式(如 p0)、文件路径、自然语言描述,默认执行全部 run_mode string 否 执行模式,默认 full_flow continue_on_error bool 否 单环节失败是否继续执行后续流程,默认 true report_title string 否 报告标题,透传给 api-report-generator clean_target string 否 清理目标:db/redis/file/all,透传给 api-testdata-cleaner,默认 all clean_scope string 否 清理范围:all/user/cart/order/address,透传给 api-testdata-cleaner,默认 all run_mode 枚举说明 模式 说明 执行链路 full_flow 全链路串行执行 executor → cleaner → report-generator only_exec 仅执行接口测试 executor only_clean 仅执行数据清理 cleaner only_report 仅生成测试报告 report-generator 前置条件 project_path 指向的目录必须是合法的 pytest 接口测试项目 三个子技能已正确安装(api-test-executor、api-testdata-cleaner、api-report-generator) 目标环境可访问(数据库、Redis、API 服务可达) 工作流 Step 1: 参数校验与模式路由 校验 project_path 是否存在且包含 testcases/ 目录 根据 run_mode 确定执行链路: full_flow :执行全部三个环节 only_exec :仅执行 Step 2 only_clean :仅执行 Step 3 only_report :仅执行 Step 4 记录流水线开始时间 Step 2: 调用 api-test-executor(测试执行) 构造执行参数: project_path: {project_path} env: {env} scope: {scope} 执行 api-test-executor 技能,触发 pytest 运行 收集输出: execution_results.json 路径 执行统计(total/passed/failed/skipped) 通过率 记录本环节状态到 step_details 若执行失败且 continue_on_error=false ,终止流程,跳至 Step 5 参数透传规则: project_path → executor 的项目路径 env → executor 的环境参数 scope → executor 的筛选条件 Step 3: 调用 api-testdata-cleaner(数据清理) 构造清理参数: env_type: {env} clean_scope: {clean_scope} clean_target: {clean_target} auto_trigger: true 执行 api-testdata-cleaner 技能 收集输出: 清理报告路径(clean_report_{date}.md) 清理统计(清理条数、保护条数) 记录本环节状态到 step_details 若清理失败且 continue_on_error=false ,终止流程,跳至 Step 5 参数透传规则: env → cleaner 的 env_type clean_scope → cleaner 的清理范围 clean_target → cleaner 的清理目标 auto_trigger: true → 标记为联动调用 Step 4: 调用 api-report-generator(报告生成) 构造报告参数: exec_data_path: {Step 2 输出的 execution_results.json 路径} allure_report_path: {自动从 project_path 检索} report_save_path: {project_path}/reports/custom_report report_title: {report_title} auto_trigger: true 执行 api-report-generator 技能,该技能内部会自动: 清理旧 allure-results 重新运行 pytest 生成 allure 数据 运行 allure generate 生成 Allure 报告 启动 Allure 服务 生成 HTML 测试报告 收集输出: HTML 报告路径 Allure 报告 URL 报告生成时间 记录本环节状态到 step_details 参数透传规则: execution_results.json 路径 → 从 Step 2 输出获取 clean_report 路径 → 从 Step 3 输出获取(如有) project_path → 用于检索 allure-results、allure-report 目录 report_title → 透传报告标题 auto_trigger: true → 标记为联动调用 Step 5: 汇总输出全链路报告 汇总所有环节的执行结果,输出标准化全链路报告: { "pipeline_id" : "pipeline_{timestamp}" , "run_mode" : "full_flow" , "project_path" : "/path/to/project" , "env" : "test" , "start_time" : "2026-06-12 10:00:00" , "end_time" : "2026-06-12 10:02:30" , "duration_s" : 150.5 , "full_status" : "success" , "continue_on_error" : true , "step_details" : [ { "step" : 1 , "skill" : "api-test-executor" , "status" : "success" , "duration_s" : 15.3 , "output" : { "execution_results_path" : "/path/to/execution_results.json" , "total_cases" : 78 , "passed" : 77 , "failed" : 0 , "skipped" : 1 , "pass_rate" : "98.7%" } , "error" : "" } , { "step" : 2 , "skill" : "api-testdata-cleaner" , "status" : "success" , "duration_s" : 3.2 , "output" : { "clean_report_path" : "/path/to/clean_report_2026-06-12.md" , "cleaned_count" : 515 , "protected_count" : 23 } , "error" : "" } , { "step" : 3 , "skill" : "api-report-generator" , "status" : "success" , "duration_s" : 20.8 , "output" : { "custom_report_path" : "/path/to/接口测试报告_20260612_100030.html" , "allure_report_url" : "http://localhost:8088" , "report_create_time" : "2026-06-12 10:00:30" } , "error" : "" } ] , "summary" : { "total_steps" : 3 , "success_steps" : 3 , "failed_steps" : 0 , "test_pass_rate" : "98.7%" , "cleaned_data_count" : 515 , "report_path" : "/path/to/接口测试报告_20260612_100030.html" , "allure_url" : "http://localhost:8088" } } 状态判定规则: full_status = success :所有环节均成功 full_status = partial :部分环节成功、部分失败(continue_on_error=true 时出现) full_status = failed :任一环节失败且 continue_on_error=false 导致终止,或所有环节均失败 Step 6: 输出全链路执行摘要 向用户展示简洁的全链路执行摘要: === 全链路流水线执行报告 === 流水线ID: pipeline_20260612_100000 模式: full_flow | 环境: test 总耗时: 150.5s [Step 1] api-test-executor ✅ success (15.3s) → 78 用例 | 77 通过 | 0 失败 | 1 跳过 | 通过率 98.7% [Step 2] api-testdata-cleaner ✅ success (3.2s) → 清理 515 条 | 保护 23 条 | 状态 success [Step 3] api-report-generator ✅ success (20.8s) → HTML 报告: /path/to/接口测试报告_20260612_100030.html → Allure: http://localhost:8088 整体状态: ✅ success 联动调用规范 手动调用 请调用 api-pipeline-scheduler,参数如下: - project_path: /path/to/shop-lab-api-test - env: test - scope: p0 - run_mode: full_flow 自然语言触发 "帮我跑一下完整流程" → full_flow,使用默认参数 "在 test 环境跑 P0 然后自动清理出报告" → full_flow,scope=p0,env=test "只生成报告" → only_report,需要先确认 execution_results.json 路径 CI/CD 集成 支持通过 schedule 技能或 CronCreate 定时触发: 每日构建后自动执行 full_flow 测试环境部署后自动触发回归测试 约束规则 严格串行 :子技能按固定顺序执行,不并行 参数透传 :自动将上游输出作为下游输入,用户无需手动传递文件路径 子技能独立 :三个子技能可独立调用,本技能不影响其原有功能 容错控制 :continue_on_error=true 时记录失败但继续执行,false 时立即终止 幂等性 :重复调用不会产生副作用(清理、报告均支持重复执行) 日志追溯 :每个环节记录详细状态、耗时、异常信息,便于排查 环境隔离 :仅允许 dev/test 环境,prod 环境直接拦截
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system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
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install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
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