NOASSERTION ライセンス。実行メモリを備えた自然言語 Web/モバイルテスト基盤で、MCP ツールとスキルでコーディングエージェントに接続。README に DeepSeek Harness の明記はなく、dsh 連携は推定。
DSH 統合
互換
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
NOASSERTION
01どんなタスクに使えるのか？
Author natural-language regression tests for web and mobile apps and run them from an agent-driven workflow
Self-healing test runs that recover from UI drift and flaky interactions, plus execution memory that improves future runs and catches regressions before shipping
QA engineers and software teams that want to write tests in plain language instead of brittle selectors
Wire environment setup, API calls, fixture seeding and teardown into test runs via sandboxed hooks
Node, Bun, Python or Bash hooks executed in isolated Docker containers, with structured outputs passed back into the active test run
Teams that need scripted environment or data preparation around UI tests
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Node.js project with npm — agent-qa is installed as a dev dependency via `npm install -D agent-qa`
- Docker installed before using hooks — Docker is required for the Node, Bun, Python and Bash hook containers
- Optional: `@vostride/agent-qa-subscription-auth` for Codex or Claude Code subscription auth
インストール手順
- 01
`npm install -D agent-qa`
$ npm install -D agent-qa
- 02
Optional (Codex or Claude Code subscription auth): `npm install -D @vostride/agent-qa-subscription-auth`
$ npm install -D @vostride/agent-qa-subscription-auth
- 03
`npx agent-qa init`
$ npx agent-qa init
- 04
`npx agent-qa install-browsers --chromium`
$ npx agent-qa install-browsers --chromium
- 05
Mobile projects: `npx agent-qa install-mobile-drivers --all`
$ npx agent-qa install-mobile-drivers --all
- 06
`npx agent-qa dashboard --open` — start the dashboard, complete auth, and run tests from the UI
$ npx agent-qa dashboard --open
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Exposes MCP and skills for coding agents (per README); DeepSeek Harness/dsh is not mentioned in the README, so usage inside dsh is inferred via MCP
Natural-language tests for web and mobile
test definitions written in human language (actions and assertions)→agents execute tests from visible roles, labels, and screen state
launches installed browsers / mobile drivers to execute test runssends test context to the LLM endpoint you configureSelf-healing execution with memory
failing sub-actions (click, fill, select) and past-run observations→re-observed UI and alternate paths within the same run; execution memory added to future runs
persists execution memory built from product, suite, and test observations for future runsSandboxed test hooks
Node, Bun, Python or Bash hook scripts→hooks run in isolated Docker containers; structured outputs passed back into the active run
runs Docker containers for hooks (Docker required)Bring your own LLM + dashboard/CLI/MCP
any OpenAI-/Anthropic-compatible endpoint, Gemini, local or open-source model, or Codex / Claude Code subscription→tests executed with the model of your choice; dashboard and CLI for humans, MCP and skills for coding agents
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- QA engineers and software teams that want to write tests in plain language instead of brittle selectors
- Teams that need scripted environment or data preparation around UI tests
不向きな用途
- Hooks require Docker — agent-qa runs Node, Bun, Python and Bash hooks in isolated Docker containers, so Docker must be installed before using hooks.
- The README never mentions DeepSeek Harness or dsh; running agent-qa inside dsh is inferred from the stated MCP and skills support for coding agents, not documented by the project.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Hooks require Docker — agent-qa runs Node, Bun, Python and Bash hooks in isolated Docker containers, so Docker must be installed before using hooks.
- No bundled model — you must bring your own LLM via OpenAI-/Anthropic-compatible endpoints, Gemini, local or open-source models, or Codex / Claude Code subscriptions, which means network access and your own credentials/subscription.
- The README never mentions DeepSeek Harness or dsh; running agent-qa inside dsh is inferred from the stated MCP and skills support for coding agents, not documented by the project.
NOASSERTION · actively maintained (last push 2026-08-03)
06よくある質問
agent-qa は DeepSeek Harness を公式にサポートしていますか？
README に DeepSeek Harness や dsh の記載はありません。agent-qa はコーディングエージェント向けの MCP とスキルを提供し、好きなモデルを持ち込めるため、MCP ベースの QA ツールとして dsh と併用できますが、この統合はプロジェクト側ではドキュメント化されていません。
どのようにインストールしますか？
`npm install -D agent-qa` を実行し、`npx agent-qa init` に続いて `npx agent-qa install-browsers --chromium` などのランタイムを導入します（モバイルは `install-mobile-drivers --all`）。ダッシュボードは `npx agent-qa dashboard --open` で起動。Codex や Claude Code のサブスク認証を使う場合は `@vostride/agent-qa-subscription-auth` も追加でインストールします。
Docker は必須ですか？
フックを使う場合のみ必要です。agent-qa は Node、Bun、Python、Bash のフックを分離された Docker コンテナで実行するため、フック利用前に Docker のインストールが必須です。
どのモデルでテストを実行できますか？
OpenAI/Anthropic 互換エンドポイント、Gemini、ローカルまたはオープンソースモデル、Codex や Claude Code などのサブスクリプションに対応しています。
テストとメモリはどこに保存されますか？
テスト、設定、フック、メモリ、スイートロジックはすべてバージョン管理されたコードとしてリポジトリに保存され、差分確認・レビュー・再利用・チーム間共有が可能です。
07関連する DSH ワークフロー
ruflo
by ruvnet
元祖エージェントメタハーネス。知能マルチプレイヤー・スウォームの展開、自律ワークフロー連携、対話型AIシステムの構築に対応。適応メモリ、自己学習、RAG統合、Claude Code／Codex／Hermesネイティブ連携を備える。
reactive-resume
by amruthpillai
プライバシーに配慮した無料のオープンソース履歴書ビルダー
everos
by evermind-ai
すべての AI エージェント向けポータブルメモリ層。ローカルファースト、Markdown ネイティブ、ユーザー所有、アプリ横断で自己進化
yao
by yaoapp
エージェントとワークスペースを一か所に集約し、デスクトップ・モバイル・ブラウザ・API からタスクをボード管理できるセルフホスト型アプリ
08データと出典
**Built for humans and machines**: A polished dashboard and CLI for developers, plus MCP and skills for coding agents.
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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