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AI-powered E2E web testing — eyes and hands for AI coding tools. Declarative YAML scenarios, Playwright execution, visual matching (OpenCV + OCR), platform auto-detection (Flutter/React/Vue), learning DB. Install: npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g
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Cria interfaces frontend distintas e de nível de produção com alta qualidade de design, gerando código criativo e polido e design de UI que evita a estética genérica de IA. Use para construir componentes web, páginas e aplicações, ou para estilizar/embelezar UIs web.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
Guia para criar servidores MCP (Model Context Protocol) de alta qualidade que permitem que LLMs interajam com serviços externos por meio de ferramentas bem projetadas. Use ao construir servidores MCP para integrar APIs ou serviços externos, seja em Python (FastMCP) ou Node/TypeScript (MCP SDK).
Design e Frontend
#api
#llm
por anthropics
Kit de ferramentas para interagir e testar aplicações web locais usando Playwright. Suporta a verificação de funcionalidades de frontend, depuração de comportamento da UI, captura de screenshots do navegador e visualização de logs do navegador.
Design e Frontend
#test
por anthropics
Conjunto de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai, utilizando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que exigem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui, não para artefatos HTML/JSX simples de arquivo único.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
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Ler descrição completa Recolher descrição AWT — AI-Powered E2E Testing (Beta)
npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -gAWT gives AI coding tools the ability to see and interact with web applications through a real browser. Your AI designs YAML test scenarios; AWT executes them with Playwright.
When to Use
You need AI-assisted end-to-end testing through a real browser with declarative YAML scenarios. The test flow depends on visual matching, OCR, or platform auto-detection instead of stable DOM selectors. You want an E2E toolchain that can both execute tests and explain failures for AI coding workflows. What works now
YAML scenarios → Playwright with human-like interaction Visual matching: OpenCV template + OCR (no CSS selectors needed) Platform auto-detection: Flutter, React, Next.js, Vue, Angular, Svelte Structured failure diagnosis with investigation checklists Learning DB: failure→fix patterns in SQLite 5 AI providers: Claude, OpenAI, Gemini, DeepSeek, Ollama Skill Mode: no extra AI API key needed Links
Main repo: https://github.com/ksgisang/AI-Watch-Tester Skill repo: https://github.com/ksgisang/awt-skill Cloud demo: https://ai-watch-tester.vercel.app Built with the help of AI coding tools — and designed to help AI coding tools test better.
Actively developed by a solo developer at AILoopLab. Feedback welcome!
Limitations
Use this skill only when the task clearly matches the scope described above. Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review. Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
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