自动化测试

系统使用Python开发，支持行情数据整理、多因子规则评分、候选标的生成、模拟成交、资金与持仓管理、止盈止损判断、交易日志记录，并可自动生成每日和每周研究报告。项目还包含历史回测、手续费模型、敏感性实验和策略诊断模块。所有交易均为模拟记录，不涉及真实下单。

系统主要包含商品发布计划管理、素材路径管理、发布台账记录、重复商品检测、类目异常检查、价格字段校验、发布结果截图保存、商品ID记录、数据观察表生成和潜力商品复盘等功能。工具可以读取CSV计划表，自动整理商品标题、描述、价格、类型、素材目录和发布状态，并根据去重基线检查标题相似、封面相似、同类商品过多

1.项目管理支持多项目隔离、成员角色权限管理、多环境配置（dev/test/staging/prod），以及独立的模块管理体系。2.用例管理接口用例：支持单步骤/多步骤编排，变量提取（JSONPath/XPath/正则），丰富断言UI/Android用例：元素库管理，步骤编排，执行录制（规划中）用例

项目包含五类可交付能力：一是Excel、CSV、文本和表单数据的清洗、去重、汇总；二是基于模板生成日报、摘要、客户回复和交付说明；三是用浏览器自动化完成网页信息采集和重复操作；四是输出简单的可视化页面或看板截图；五是把脚本、说明文档和示例文件打包交付。整体适合100-1000元左右的脚本、小工具、数

Agent运维监控平台，PyPI发布（v0.9.0）。健康仪表盘实时追踪Agent▎延迟百分位、错误率、心跳超时。四级自愈引擎（规则→恢复账本→LLM诊断→人工升级）。替补Agent▎编排系统实现崩溃后自动接管。支持SQLite/PostgreSQL双模式，MCP协议集成。

你不需要自己拼工具、搭环境、来回切流程。把需求交给MonkeyCode，它会从开发到验证一路接住，真正把AI编程变成可持续的工作流1.免费即用无需下载客户端，也不用折腾环境。浏览器打开、注册账号，几秒钟就能开始执行第一个AI开发任务。2.支持云端开发环境不依赖本地开发机。每个任务背后都有一台真实服务

这是一个多项目合集（单体仓库），围绕QAgent思路把几类测试与智能体能力放在一起：UI自动化、接口/用例自动化、性能测试、财务/数据类Agent。名称里的MCP+Skills主要体现在：把可复用能力注册成「工具」，用类似MCP的约定做发现与调用（在MCP-Skills-api里最完整；MCP-Sk