superpowers-lab
设置您的 Claude AI 实验室环境
需要一个安全的场所来尝试 Claude AI 功能而无需承担风险？此技能提供文档和模式，用于创建受控的实验室环境来测试和探索高级 Claude 功能。
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开启并开始使用
测试它
正在使用“superpowers-lab”。 如何组织我的 Claude 实验实验室环境？
预期结果:
结构化的目录布局，包含用于提示、输出、配置和测试结果的独立文件夹，每个文件夹都有清晰的命名约定和文档模板。
正在使用“superpowers-lab”。 在 Claude 功能测试期间应该跟踪什么？
预期结果:
关键指标包括响应准确性、延迟、令牌使用量、错误率，以及关于不同提示变体行为模式的定性观察。
安全审计
安全Security audit found no actual vulnerabilities. Static analyzer flagged 4 patterns that are all false positives: (1) URLs at lines 4 and 22 are documentation links to GitHub repositories, not executable network requests; (2) Lines 3 and 20 contain prose text describing the skill, not cryptographic code. The skill consists entirely of markdown documentation with no executable code, no network operations, no file system access, and no external command execution.
质量评分
你能构建什么
AI 开发者测试
设置受控环境以在生产部署前测试新的 Claude AI 功能
提示工程研究
创建安全空间来尝试不同的提示模式并观察 Claude 行为
团队培训
为团队建立学习环境以探索 Claude 功能，而不影响生产系统
试试这些提示
帮助我设置一个用于测试 Claude AI 功能的基础实验室环境。我应该创建哪些目录和文件？
我想测试 Claude 如何处理复杂的多步骤推理任务。为我的实验室环境设计一个实验结构。
在我的 Claude 实验室环境中应该实施哪些安全边界，以防止实验过程中出现意外后果？
创建一个全面的测试框架，用于在隔离的实验室条件下评估 Claude Code 集成功能。
最佳实践
- 始终使用单独的目录和配置将实验室实验与生产系统隔离
- 用清晰的输入、预期输出和实际结果描述记录所有实验
- 在开始任何功能测试会话之前建立明确的成功标准
避免
- 直接在生产环境中测试未经验证的提示
- 未能记录实验参数和结果以确保可重现性
- 运行自动化测试时忽略速率限制和使用配额