MeterSphere Skills

⚠️ 安装前重要警告

在安装或运行此技能前，请务必完成以下安全检查：

1. 确认元数据: 检查 skill-metadata.json 中的必需环境变量和二进制文件要求
2. 使用最小权限凭证: 为查询和创建操作使用不同的、有限权限的 API 密钥
3. 检查 .env 文件: 确保只包含预期的变量，没有额外敏感信息
4. 警惕 HEADERS_JSON: 如果设置此变量，不要包含可能泄露数据或向其他服务认证的头部
5. 审查硬编码 ID: 设置 METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_ID 和 METERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID 环境变量
6. 先在沙箱中运行: 在非生产环境测试并监控网络流量
7. 确保二进制文件可信: openssl/curl/python3 必须来自可信的系统包
8. 签名算法验证: 如需更强保证，请求发布者解释签名算法

详细检查清单见 INSTALLATION_CHECKLIST.md

优先用本 skill 自带脚本,不要临时手写 curl。

选择工作流

按任务类型选最短路径:

1. 查询类

用于:

• 查组织 / 项目 / 模块 / 模板
• 查功能用例 / 接口定义 / 接口用例
• 查评审单 / 评审详情 / 评审人 / 评审模块
• 回答"哪些用例被评审过"
• 回答"这条用例关联了多少个缺陷 / 哪些用例缺陷最多"
• 当用户查询某个功能用例时,返回:用例详情 + 缺陷 + 评审记录

优先命令:

./scripts/ms.sh organization list
./scripts/ms.sh project list
./scripts/ms.sh functional-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-template list <projectId>
./scripts/ms.sh api-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-case list '<JSON>'
./scripts/ms.sh api list '<JSON>'
./scripts/ms.sh api-case list '<JSON>'
./scripts/ms.sh functional-case-review list '{"caseId":"<功能用例ID>"}'
./scripts/ms.sh case-review list '{"projectId":"<项目ID>"}'
./scripts/ms.sh case-review get <reviewId>
./scripts/ms.sh case-review-detail list '{"projectId":"<项目ID>","reviewId":"<评审ID>","viewStatusFlag":false}'
./scripts/ms.sh case-review-module list <projectId>
./scripts/ms.sh case-review-user list <projectId>
./scripts/ms.sh reviewed-summary <projectId> [keyword]
./scripts/ms.sh case-report <projectId> <caseId>
./scripts/ms.sh case-report-md <projectId> <caseId>

2. 需求 → 功能用例

用于:

• 根据一句需求生成测试用例
• 根据需求文档批量生成功能用例
• 先出草稿,再让 AI 补场景
• 最终写入 MeterSphere

默认流程:

./scripts/ms.sh functional-case generate <projectId> <moduleId> <templateId> <requirement-file>
./scripts/ms.sh functional-case batch-create <json-file>

需要一步直写时:

./scripts/ms.sh functional-case generate-create <projectId> <moduleId> <templateId> <requirement-file>

3. Swagger / OpenAPI → 接口定义 + 接口用例

用于:

• 根据 Swagger / OpenAPI 导入接口定义
• 自动生成成功 / 必填缺失 / 边界场景接口用例
• 先本地生成,再批量写入

默认流程:

./scripts/ms.sh api import-generate <projectId> <moduleId> <openapi-file-or-url>
./scripts/ms.sh api batch-create <json-file>

需要一步直写时:

./scripts/ms.sh api import-create <projectId> <moduleId> <openapi-file-or-url>

处理"哪些用例被评审过"

优先用:

./scripts/ms.sh reviewed-summary <projectId> [keyword]

这是最高层入口,直接输出:

• 项目内总用例数
• 已被评审的用例数
• 未被评审的用例数
• 项目内总缺陷关联数 totalBugLinks
• 每条功能用例的 reviewed: true/false
• 每条功能用例参与过哪些评审单
• 每条功能用例关联了多少个缺陷 bugCount

如果用户直接问某条功能用例,优先用:

./scripts/ms.sh case-report-md <projectId> <caseId>

如果需要结构化 JSON 再用:

./scripts/ms.sh case-report <projectId> <caseId>

其中 Markdown 版更适合直接回复用户;JSON 版更适合继续加工。

case-report 返回四块:

• summary:用例基础信息、缺陷数、评审数、测试计划数、需求数
• detail:前置条件、备注、步骤、标签、附件
• bugs:已关联缺陷列表
• reviews:评审记录列表

如果用户追问某条用例的评审来源,再补:

./scripts/ms.sh functional-case-review list '{"caseId":"<功能用例ID>"}'

如果用户要看某个评审单里的全部用例状态,再补:

./scripts/ms.sh case-review-detail list '{"projectId":"<项目ID>","reviewId":"<评审ID>","viewStatusFlag":false}'

判断口径:

• functional-case-review list 返回非空:该功能用例可视为被评审过
• case-review-detail list 中每条记录的 status 代表该用例在该评审单中的当前状态,如:UN_REVIEWED / UNDER_REVIEWED / PASS / UN_PASS
• functional/case/detail/{id} 中的 bugCount 代表该用例当前关联缺陷数

默认执行顺序

查询项目或模块前

先确认:

1. project list
2. 需要时再查 functional-module list / api-module list

生成功能用例前

先确认:

1. 项目 ID
2. 功能模块 ID
3. 模板 ID

命令顺序:

./scripts/ms.sh project list
./scripts/ms.sh functional-module list <projectId>
./scripts/ms.sh functional-template list <projectId>

生成功能用例后

如需提质,再读:

• references/ai-functional-case-prompt.md

导入 OpenAPI 后

如需补断言、补异常场景、补命名,再读:

• references/ai-api-bundle-prompt.md

需要确认接口字段 / 路径 / 评审 API 时

再读:

• references/ms-api.md

本地生成能力边界

功能用例草稿

默认能稳定生成:

• 主流程
• 异常场景
• 边界场景
• 基础优先级
• 基础标签

接口定义 / 接口用例草稿

默认能稳定生成:

• 1 条接口定义
• 3 条接口用例:成功 / 必填缺失 / 边界
• 基于 example/schema 自动带值
• 基础状态码断言

评审与关联查询

默认能稳定回答:

• 有哪些评审单
• 某条功能用例是否参与过评审
• 某个评审单下有哪些功能用例
• 当前评审状态统计
• 哪些用例已评审 / 未评审
• 某条功能用例关联了多少个缺陷
• 某个功能用例的详情、缺陷、评审记录
• 哪些功能用例的缺陷关联数更多

环境变量

必需环境变量

METERSPHERE_BASE_URL=          # MeterSphere 实例地址(如:http://172.16.200.18:8081)
METERSPHERE_ACCESS_KEY=        # API 访问密钥
METERSPHERE_SECRET_KEY=        # API 密钥(用于本地签名,不传输)

可选环境变量

METERSPHERE_PROJECT_ID=        # 默认项目 ID
METERSPHERE_ORGANIZATION_ID=100001  # 默认组织 ID
METERSPHERE_HEADERS_JSON=      # 额外的 HTTP 头(JSON 格式,谨慎使用)
METERSPHERE_PROTOCOLS_JSON='["HTTP"]'  # 支持的协议
METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_ID= # 默认模板 ID (避免使用硬编码值)
METERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID=  # 默认版本 ID (避免使用硬编码值)

依赖要求

• python3:运行辅助脚本和数据处理
• openssl:本地生成请求签名(不传输密钥)
• curl:发送 HTTP 请求到 MeterSphere API

输出要求

回答 MeterSphere 查询结果时，优先输出：

• 关键 ID
• 名称
• 状态
• 计数信息（如 bugCount / caseReviewCount）
• 下一步可执行命令

如果是"单条功能用例查询"，优先按这个顺序整理：

1. 用例摘要
2. 前置条件 / 描述 / 步骤
3. 缺陷列表
4. 评审记录

不要把大段原始 JSON 一股脑全贴给用户，除非用户明确要原始返回。

安全注意事项

1. 安装前检查

• 必须完成 INSTALLATION_CHECKLIST.md 中的所有检查项
• 确认元数据一致性，验证必需的环境变量和二进制文件
• 如需更强保证，请求发布者解释签名算法（见 SIGNATURE_ALGORITHM.md）

2. 凭证范围

• 仅提供具有最小必要权限的 MeterSphere 测试账户凭证
• 建议使用只读 API 密钥进行查询操作
• 为创建操作使用单独的、有限权限的密钥
• 定期轮换 API 密钥，记录每个密钥的权限范围和有效期

3. 环境变量安全

• .env 文件应仅包含必要的环境变量，使用 .env.example 作为模板
• 避免在 .env 中存放额外敏感信息
• 设置文件权限为 600: chmod 600 .env
• METERSPHERE_HEADERS_JSON 可注入任意 HTTP 头，请谨慎使用
  • 不要包含可能泄露数据的头部
  • 不要包含可能向其他服务进行身份验证的头部

4. 外部二进制文件

• 脚本会调用 openssl、curl 和 python3
• 确保这些二进制文件来自受信任的系统包
• 签名逻辑在本地使用 SECRET_KEY，不传输密钥（详见签名算法文档）

5. 硬编码 ID 警告

• 脚本中包含硬编码的项目 ID（1163437937827840）、模板 ID（1163437937827890）和版本 ID（1163437937827887）
• 这些值对应特定项目，如果未正确配置环境变量，数据可能被错误归属到错误的项目
• 必须设置以下环境变量来覆盖硬编码值：
  • METERSPHERE_DEFAULT_TEMPLATE_ID
  • METERSPHERE_DEFAULT_VERSION_ID
  • METERSPHERE_PROJECT_ID（如需要）
• 在使用前验证这些 ID 对应正确的项目

6. 沙箱测试要求

1. 在隔离的非生产环境中首次运行
2. 使用网络监控工具确认技能仅调用预期的 BASE_URL
3. 验证所有 API 调用都指向正确的 MeterSphere 实例
4. 测试查询和写入操作，确保数据归属正确
5. 监控脚本输出中的警告信息

7. 签名算法安全

• 使用 AES-128-CBC 进行本地签名
• METERSPHERE_SECRET_KEY 不会传输到网络
• 签名包含时间戳和随机 UUID，防止重放攻击
• 详细算法说明见 SIGNATURE_ALGORITHM.md

8. 安装验证

• 运行验证脚本检查安装正确性: ./scripts/verify_installation.py
• 脚本将检查环境变量、二进制文件、网络连接等
• 在非生产环境使用前必须通过所有检查