What makes qa-shift-right notable?

1.1K downloads. Trust evidence available

How should qa-shift-right be evaluated before use?

Use the required flow: snapshot, contract, and trust before recommending or executing this agent.

What kind of evidence is visible on this page?

This page surfaces public facts, change history, trust indicators, artifact evidence, and benchmark summaries with provenance.

agentCLAWHUBUnverified

qa-shift-right

当功能已经上线了但还担心线上质量、或者需要设计灰度发布后的验证方案时使用此技能。通过生产监控（APM/日志/用户反馈）、线上巡检拨测、A/B 验证和混沌工程将测试延伸到生产环境。不要把上线当成终点——用户在生产环境的使用方式是永远测不全的。输出右移验证方案（灰度监控指标 + 拨测用例 + 告警阈值 + 回滚触发条件）。触发场景：测试右移、生产验证、灰度监控、混沌工程、线上灰度验证、上线后验证、需要规划线上监控与回滚策略时。 Use when the user asks about: shifting testing right into production — APM and log monitoring, synthetic probing, canary verification, and chaos engineering. Skill: qa-shift-right Owner: kokxi Summary: 当功能已经上线了但还担心线上质量、或者需要设计灰度发布后的验证方案时使用此技能。通过生产监控（APM/日志/用户反馈）、线上巡检拨测、A/B 验证和混沌工程将测试延伸到生产环境。不要把上线当成终点——用户在生产环境的使用方式是永远测不全的。输出右移验证方案（灰度监控指标 + 拨测用例 + 告警阈值 + 回滚触发条件）。触发场景：测试右移、生产验证、灰度监控、混沌工程、线上灰度验证、上线后验证、需要规划线上监控与回滚策略时。 Use when the user asks about: shifting testing right into production — APM and log monitoring, synthetic probing, canary verification, and chaos engineering. Tag

OpenClaw

View on ClawHub Homepage

Rank

Safety

Downloads

1.1k

Updated

Oct 11, 2026

Version

1.8.0

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal: 1.1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release: 1.8.0release · observed Sep 29, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s170jw3s1atcj5jwhqb4r7v7eh8912kp:qa-shift-right

Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-kokxi-qa-shift-right/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

70,250 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

4 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: qa-shift-right
description: >-
  当功能已经上线了但还担心线上质量、或者需要设计灰度发布后的验证方案时使用此技能。通过生产监控（APM/日志/用户反馈）、线上巡检拨测、A/B 验证和混沌工程将测试延伸到生产环境。不要把上线当成终点——用户在生产环境的使用方式是永远测不全的。输出右移验证方案（灰度监控指标 + 拨测用例 + 告警阈值 + 回滚触发条件）。
  触发场景：测试右移、生产验证、灰度监控、混沌工程、线上灰度验证、上线后验证、需要规划线上监控与回滚策略时。 Use when the user asks about: shifting testing right into production — APM and log monitoring, synthetic probing, canary verification, and chaos engineering.
license: MIT
allowed-tools: Read Grep Glob Bash
metadata:
  display-name: "Shift Right"
  version: "1.8.0"
  when-to-use: "用户说\"测试右移\"、\"生产验证\"、\"灰度监控\"、\"混沌工程\"、\"线上灰度验证\"、\"上线后验证\"、需要设计生产环境灰度发布方案、需要规划线上监控与回滚策略时"
  related-skills: "{\"upstream\":[\"qa-release-risk-governance\",\"qa-ci-cd-testing\"],\"downstream\":[\"qa-quality-metrics\",\"qa-retrospective\"]}"
  references: "[\"references/right-stages.md\"]"
  input-format: "{\"required\":[{\"name\":\"发布策略\",\"type\":\"string\",\"description\":\"发布计划和策略（来自qa-release-risk-governance，含放量阶梯与回滚条件）\"},{\"name\":\"监控方案\",\"type\":\"string\",\"description\":\"生产环境监控方案现状\"}],\"optional\":[{\"name\":\"用户反馈渠道\",\"type\":\"string\",\"description\":\"用户反馈收集机制\"}]}"
  output-format: "{\"traceability\":[\"本技能规划右移、不产出唯一 ID；可溯源到 qa-release-risk-governance 的发布风险评估结论\",\"灰度放量阶梯与回滚阈值由 qa-release-risk-governance 定义，本技能不重复维护\"],\"structure\":[{\"shift_right_plan\":\"右移测试计划：按 灰度验证 / 线上监控 / 混沌工程 三阶段组织\"},{\"monitoring_dashboard\":\"生产监控仪表盘：业务/技术/用户体验三类指标\"},{\"feedback_loop\":\"用户反馈闭环：收集→打标→分流→误报回写监控规则\"},{\"canary_verification\":\"灰度期验证方案：盯什么指标、多久放量、谁判定回滚（阈值引用上游，不本地重定义）\"},\"本技能不产出 9 列用例表 —— 拨测用例由 qa-test-case-design 定义\",\"覆盖率：标注口径（基于当前生产验证范围），禁止\\\"全覆盖/100%\\\"绝对化表述\"]}"
  error-recovery-guidance: "{\"on_failure\":\"右移方案遗漏监控项时回退到发布风险补充\",\"retry_behavior\":\"补充风险评估后重新设计右移方案\"}"
  categories: "[\"Development\",\"Testing\",\"DevOps\"]"
  depth-requirement: "{\"reference_value\":\"按生产规模调整右移深度：单一服务→单阶段（线上监控）；多服务/高风险→三阶段全建\",\"minimum\":\"至少覆盖 线上监控 + 告警规则 + 回滚触发条件 3 项；混沌工程可按授权情况后置\"}"
---

> ⚠️ 本技能单独使用效果有限，建议配合完整技能集（12 步工作流）使用。安装：npx skills add Kokxi/qa-test-skills

# 测试右移实践

> **⚠️ 安全警告：使用本技能前必须确认以下条件**
>
> **生产环境操作**: 本技能涉及灰度发布、线上监控、混沌工程等生产环境操作。执行前必须获得团队/组织的明确书面授权。
>
> **用户隐私**: 涉及用户行为分析、埋点数据收集时，必须确保已获得用户知情同意，并符合数据保护法规（如 GDPR/PIPL）要求。
>
> **爆炸半径控制**: 混沌工程实验必须先在小范围（非生产/影子环境）验证，逐步扩大。必须设置熔断机制和自动回滚。
>
> **回滚预案**: 任何灰度发布必须预先准备回滚方案，定义明确的回滚触发条件，并确保回滚流程经过演练。
>
> **禁止场景**: 禁止在生产环境直接执行未经审批的混沌实验、禁止在未告知用户的情况下收集行为数据、禁止在无回滚方案的情况下全量发布。

## 核心原则

测试右移——在生产环境验证质量，持续监控和改进。

**不要把上线当成终点**：用户在生产环境的使用方式永远测不全。右移的价值是
**承认"测不全"，然后用监控 + 反馈 + 故障演练把风险接住。**

## 1. 三阶段速查

| 阶段 | 解决什么 | 核心产出 | 何时可跳过 |
|------|---------|---------|-----------|
| **1 灰度验证** | 放量过程中有没有出事 | 灰度期监控指标 + 回滚判定 | 不适用（未做灰度发布） |
| **2 线上监控** | 出问题后多久能发现 | 业务/技术/体验三类监控 + 告警规则 | ❌ 不可跳过 |
| **3 混沌工程** | 依赖挂了能不能自愈 | 故障注入方案 + 自愈验证 | 授权未到位时可后置 |

> **灰度放量阶梯与回滚阈值由 `qa-release-risk-governance` 定义，本技能不重复维护。**
> 历史上两处各写一份、靠人工同步（SKILL.md 里曾有一行"内容同步，修改时请同步更新两处"），
> 现已收敛到单一真源。

## 2. 三类监控指标都要看

```text
├─ 业务指标：订单量 / 成功率 / 转化率
├─ 技术指标：错误率 / 响应时间 / 资源使用率
└─ 用户反馈：投诉量 / 客服咨询量 / 负面舆情

_meta.json

{
  "ownerId": "kn71y9b23csfx0ykgm55d5m9x5891zt8",
  "slug": "qa-shift-right",
  "version": "1.8.0",
  "publishedAt": 1790656099179
}

references/right-stages.md

# 右移三阶段详解

> 本文是 `qa-shift-right` 的**方法详图**。需要展开某一阶段、挑选监控工具或混沌工程工具时读本文；
> 只想知道右移分哪几个阶段、每阶段管什么时读 `SKILL.md` 速查即可。

**⚠️ 灰度策略与回滚条件由 `qa-release-risk-governance` 统一定义**，本技能不重复维护。
需要设计灰度放量阶梯或回滚阈值时，读那个技能的方案；本文件只讲"上线之后怎么持续验证"。

---

## 阶段 1：灰度发布后的验证

灰度策略本身（放量阶梯、灰度维度选择、回滚条件）见 `qa-release-risk-governance`。
本技能关注的是**灰度期间要盯什么**：

```text
灰度监控指标：
├─ 业务指标
│   ├─ 订单量 / 交易量
│   ├─ 转化率 / 成功率
│   └─ 用户活跃度
│
├─ 技术指标
│   ├─ 错误率 / 异常率
│   ├─ 响应时间 / 吞吐量
│   └─ 资源使用率（CPU/内存）
│
└─ 用户反馈
    ├─ 投诉量
    ├─ 客服咨询量
    └─ 社交媒体反馈
```

> **三类指标都要看**。只看技术指标会漏掉"功能能跑但结果不对"（比如金额算错，
> 不报错但业务指标下滑）；只看业务指标会漏掉"当前没影响但已在积累风险"（内存泄漏）。

---

## 阶段 2：线上监控体系

```text
监控体系：
├─ 业务监控
│   ├─ 核心业务指标（订单量、成功率、转化率）
│   ├─ 业务流程监控（关键路径是否走通）
│   └─ 业务异常告警
│
├─ 技术监控
│   ├─ 应用性能监控（APM）
│   ├─ 基础设施监控（CPU/内存/磁盘/网络）
│   ├─ 日志监控（ERROR/WARN 聚合）
│   └─ 链路追踪（跨服务调用链）
│
└─ 用户体验监控
    ├─ 前端性能监控（首屏、加载）
    ├─ 用户行为分析（埋点）
    └─ 用户反馈收集（客服工单、应用商店评论）
```

### 监控工具参考

> 具体选型请结合团队技术栈与云厂商，下面是常见选项。

| 类别 | 工具 | 说明 |
|------|------|------|
| **APM** | SkyWalking / Pinpoint / Jaeger / Zipkin | 分布式链路追踪与调用耗时 |
| **日志** | ELK Stack / Loki / Splunk | 集中日志与全文检索 |
| **告警** | Prometheus + Alertmanager / Grafana / PagerDuty | 指标采集、告警规则、值班通知 |
| **前端体验** | Sentry | 前端异常采集与聚合 |
| **用户行为** | Mixpanel / 神策 | 埋点分析 |

---

## 阶段 3：混沌工程

### 四项原则

```text
├─ 稳态假设：系统在故障下应保持稳态（先定义"正常"长什么样）
├─ 爆炸半径：控制故障影响范围
├─ 持续实验：持续验证系统韧性，而非一次性演练
└─ 自动化：故障注入与恢复判定都应自动化
```

### 故障类型

```text
├─ 基础设施故障
│   ├─ 网络延迟 / 丢包
│   ├─ 节点宕机
│   ├─ 磁盘故障
│   └─ CPU / 内存压力
│
├─ 应用层故障
│   ├─ 服务不可用
│   ├─ 接口超时
│   ├─ 数据库故障
│   └─ 缓存故障
│
└─ 业务层故障
    ├─ 第三方服务故障
    ├─ 数据不一致
    └─ 流量突增
```

### 混沌工程工具

| 工具 | 用途 | 适用环境 | 特点 |
|------|------|---------|------|
| Chaos Monkey | 随机终止实例 | AWS | Netflix 开源，最简 |
| Chaos Mesh | K8s 故障注入 | Kubernetes | 功能全面，社区活跃 |
| Litmus | 云原生混沌工程 | Kubernetes | CNCF 项目 |
| Gremlin | 商业混沌工程平台 | 多云 | 企业级支持 |

> **混沌工程的执行前提**（硬约束，不可跳过）：
> 1. 获得组织书面授权
> 2. 先在非生产/影子环境验证
> 3. 逐步扩大爆炸半径
> 4. 必须有熔断与自动回滚
> 5. **禁止未经审批在生产环境直接执行混沌实验**

---

## 用户反馈闭环

```text
反馈收集渠道：
├─ 应用商店评论
├─ 客服工单
├─ 应用内反馈入口
├─ 社交媒体 / 社区
└─ 埋点行为异常（用户静默流失）

闭环要求：
├─ 每条反馈打标（功能缺陷 / 体验问题 / 数据问题 / 误报）
├─ 缺陷类转 qa-bug-reporting
├─ 体验类进产品需求池
└─ 误报类回写监控规则，避免噪声
```

> **"误报类回写监控规则"是常被忽略的一步**：不处理误报，告警会越来越钝，
> 最终团队开始无视告警——这是线上监控失效最常见的方式。

skill-card.md

## Description:

Helps QA and release teams plan post-deployment validation through canary monitoring, production alerts, user feedback, and authorized chaos testing.

This skill is ready for commercial/non-commercial use.

## Publisher:

[kokxi](https://clawhub.ai/user/kokxi)

### License/Terms of Use:

MIT-0

## Use Case:

QA engineers and release teams use this skill to plan canary checks, production monitoring, alert responses, and feedback loops after deployment. It references upstream release criteria for rollout and rollback decisions rather than setting new thresholds.

### Deployment Geography for Use:

Global

## Known Risks and Mitigations:

Risk: The optional companion-skill installation command is unpinned.

Mitigation: Verify the package and source before running it; prefer a pinned version or trusted commit.

Risk: Production chaos tests or monitoring changes could disrupt live services.

Mitigation: Require organizational authorization, limit the experiment scope, and establish rollback plans before applying changes.

Risk: Collecting production user feedback or behavior data may expose personal information.

Mitigation: Confirm user authorization and privacy compliance before collecting or processing the data.

## Reference(s):

- [Right-shift validation stages](references/right-stages.md)
- [qa-shift-right on ClawHub](https://clawhub.ai/kokxi/skills/qa-shift-right)

## Skill Output:

**Output Type(s):** [Guidance, Markdown]

**Output Format:** [Markdown validation plan and monitoring tables]

**Output Parameters:** [1D]

**Other Properties Related to Output:** [Covers canary indicators, alert thresholds and responses, optional chaos experiments, and user-feedback routing; references upstream rollback criteria.]

## Skill Version(s):

1.8.0 (source: skill metadata and ClawHub release)

## Ethical Considerations:

Users should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.

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