About performance-test-gatling
A skill for planning performance tests in a Gatling-compatible structure. It emphasizes matching the project’s DSL and versions, checking load and feeder assumptions, and separating compilation, load attainment, and SLO evidence.
Key features
- 01Select Gatling DSL by project version
- 02Check open and closed load models
- 03Verify feeder consumption and data isolation
- 04Mark assumptions and information gaps
- 05Separate compile and SLO evidence
Use cases
- 01Design performance scenarios for Gatling projects
- 02Plan a load model from target arrival rates
- 03Check feeder volume and duplicate-data risks
Install
Copy the command and run it in a terminal.
npx skills add https:/ / github.com/ naodeng/ awesome-qa-skills --skill performance-test-gatlingAfter installing, type/performance-test-gatlingin Claude Code to confirm it loaded.
Bundled files
References and scripts installed along with SKILL.md.
README.mdagents/openai.yamlevals/eval.yamlevals/cases/basic-success.yamldomain-method-regression.yamledge-domain-boundary.yamledge-incomplete-input.yamlevals/fixtures/check_domain_decisions.pycheck-domain-decisions.shdomain-oracle.jsonevals/fixtures/java-dsl/pom.xmlREADME.mdevals/fixtures/java-dsl/src/test/java/fixtures/CheckoutSimulation.javaevals/fixtures/java-dsl/src/test/resources/users.csvexamples/seckill-sample.envexamples/ci/github-actions-gatling.ymlJenkinsfile.gatlingoutput-templates/template-markdown.mdprompts/performance-test-gatling.mdreferences/domain-decision-example.mdframework-spec.mdsetup-and-ci.mdreferences/local/performance-testing.mdreports/.gitignoreREADME.mdscripts/run-local-smoke.shrun-tests.shscripts/simulations/ApiSmokeSimulation.scalaBaseSimulation.scalaLoadSimulation.scalaDetails
From the project README性能测试(Gatling)(中文版)
英文版: 见对应英文技能。
何时使用
- 需要把性能测试结果落到 Gatling 结构里。
- 项目已经在用 Gatling,或希望输出直接适配 Gatling。
执行流程
- 阅读并遵循「按需加载」中的主提示词(覆盖清单、输出结构、质量要求)。
- 只补充真正影响结果的项目上下文:范围、环境、限制、风险、依赖、期望产出。
- 信息不全时先给可用初版,并显式标出假设与信息缺口。
- 默认 Markdown;用户指定其他格式时再切换。
领域执行要点
- 先读取项目 Gatling/插件/JDK 与 Java/Scala/Kotlin DSL 版本,沿用已有布局;选定同一 DSL 的 injection 与 assertion API,不能混用。生成资产先用项目构建的离线 test-compile 验证,依赖未缓存则标 BLOCKED 而非编译通过。
- 开放模型控制用户到达率,只有每用户单请求且无额外循环/重试时才与目标 RPS 一一对应;封闭模型控制并发,RPS 要从实际请求数/时窗核对。
- feeder 的总消费数按每用户/每循环 feed 次数复算;queue 耗尽须可见失败,circular 只在项目允许重复数据时使用,身份/业务键不冲突。
- 门槛来自项目并使用版本支持的 assertion API,缺门槛输出未配置骨架而不放入自定500ms/1%数值;编译、负载达成和SLO通过分别记证据。
核心约束
- 按风险/业务影响排优先级,不要平均摊铺。
- 把「已确认事实」和「当前假设」分开写;无 SLA/无流量时所有数字标「假设」并给待确认清单。
- 不要编造用户未提供的接口、字段、环境或根因细节;密钥只用占位符 / 环境变量,禁止真实 token。
- 结果必须可执行:场景具体、有优先级、能指导下一步。
- 默认只选最关键的 1~2 类性能场景,不要默认基线/负载/压力/尖峰/稳定性全做。
按需加载
-
校准领域结果、正确对照或证据缺口时,读取 references/domain-decision-example.md 的脱敏输入、逐项预期与复算依据。
-
产出前必须阅读并遵循
prompts/performance-test-gatling.md(最低覆盖清单、输出结构、质量要求)。 -
需要套用现成模板时:读
output-templates/中匹配的模板,不要自创冲突结构。 -
用户要示例或对标现有资产时:读
examples/中相关样例。 -
需要框架规范、排障、报告 schema 等深资料时:只读
references/里与当前问题相关的文件,不要整目录通读。 -
需要格式转换或辅助校验时:优先使用
scripts/中已有脚本,而不是重写一遍。 -
需要评测/回归本 skill 时:使用
evals/,并用 skill-up 校验与运行。
交付前自检
- 已遵循主提示词的输出结构
- 最低覆盖关注:目标场景、负载模型、数据或 feeder 需求、爬坡方式、阈值、环境和监控、重点瓶颈、结果汇报需求…(细节以主提示词为准)
- 已覆盖最低清单,或标明为何省略
- 高风险项有明确优先级
- 未编造用户未提供的细节
- 假设与信息缺口已标明
常见误区
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范围和上下文都不清楚时,不要假装已经完整可用。
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不要把所有项写成同等重要。
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不要跳过假设与信息缺口。
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不要输出大段与当前工具链无关的空泛理论。
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校验DSL/JMX资产与数据消费边界时,读取 evals/fixtures/java-dsl/README.md;示例仅本地校准,项目门槛未提供时不得宣布验收。