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performance-test-gatling

performance-test-gatling

github.com/naodengTesting & quality28565 installsUpdated today
Repository

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

  1. 01Select Gatling DSL by project version
  2. 02Check open and closed load models
  3. 03Verify feeder consumption and data isolation
  4. 04Mark assumptions and information gaps
  5. 05Separate compile and SLO evidence

Use cases

  1. 01Design performance scenarios for Gatling projects
  2. 02Plan a load model from target arrival rates
  3. 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-gatling

After installing, type/performance-test-gatlingin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

README.md
agents/
openai.yaml
evals/
eval.yaml
evals/cases/
basic-success.yaml
domain-method-regression.yaml
edge-domain-boundary.yaml
edge-incomplete-input.yaml
evals/fixtures/
check_domain_decisions.py
check-domain-decisions.sh
domain-oracle.json
evals/fixtures/java-dsl/
pom.xml
README.md
evals/fixtures/java-dsl/src/test/java/fixtures/
CheckoutSimulation.java
evals/fixtures/java-dsl/src/test/resources/
users.csv
examples/
seckill-sample.env
examples/ci/
github-actions-gatling.yml
Jenkinsfile.gatling
output-templates/
template-markdown.md
prompts/
performance-test-gatling.md
references/
domain-decision-example.md
framework-spec.md
setup-and-ci.md
references/local/
performance-testing.md
reports/
.gitignore
README.md
scripts/
run-local-smoke.sh
run-tests.sh
scripts/simulations/
ApiSmokeSimulation.scala
BaseSimulation.scala
LoadSimulation.scala

Details

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

  1. 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)。
  2. 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。
  3. 信息不全时先给可用初版,并显式标出假设与信息缺口。
  4. 默认 Markdown;用户指定其他格式时再切换。

领域执行要点

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

  • 范围和上下文都不清楚时,不要假装已经完整可用。

  • 不要把所有项写成同等重要。

  • 不要跳过假设与信息缺口。

  • 不要输出大段与当前工具链无关的空泛理论。

  • 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。

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