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arato-simulate

Test your AI applications from Claude Code using Arato Simulate

Lot de plugins · par aratoai · plus référencé

Aperçu

arato-simulate est un lot de plugins pour les outils de code IA publié par aratoai. Aucune place de marché que nous lisons ne le référence plus ; la dernière fiche a disparu le 2026-10-15. Le dernier changement enregistré date du 2026-10-15. Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-14.

Ce qu'il demande

  • S'exécute à distance

Aucune des places de marché que nous lisons ne publie ses outils ni les réglages qu'il demande.

Ce qu'il déclare, demande et exécute, en détail

N’installez que des plugins de développeurs en qui vous avez confiance. Nous reprenons ce que publient les places de marché et ne testons pas les plugins.

Connecter

Pas de données pour une commande automatique : ce que déclarent ses places de marché ne dit pas sans ambiguïté comment le connecter.

Voir sa fiche sur Community GitHub marketplaces

Où il est publié

Place de marchéStatutVersionChiffresVérifiéVu pour la première fois
Place de marché communautaire aratoai/claude-code-plugin (Ouvrir la source sur GitHub) Retiré le 2026-10-15 non indiquée Forks (GitHub): 0
Étoiles (GitHub): 0
Non marqué

Chaque chiffre est celui de la place de marché et n'est jamais additionné entre places de marché. Une place de marché qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de nombre ne veut pas dire zéro.

Ce que contient le lot

Tel que publié sur Community GitHub marketplaces.

Serveurs MCP: 1

  • arato-simulate

Skills: 5

  • analyze-findings
  • compare-runs
  • launch-test
  • setup-app
  • triage-failures

Agents: 1

  • simulation-operator

Ce qui a changé

  1. N'est plus référencé sur Community GitHub marketplaces
  2. Community GitHub marketplaces: retiré
  3. Est devenu un produit que nous suivons
  4. Community GitHub marketplaces: apparu

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    Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.

    par hidai25 · Serveur MCP

    Référencé sur : Official MCP Registry, Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • memoriant-eval-sandbox-skill

    AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…

    par NathanMaine · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • DebugBundle

    DebugBundle MCP: runtime error reporting, incident response, health checks, and product analytics.

    par debugbundle.com · Serveur MCP

    Référencé sur : Official MCP Registry, Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • bitfab

    Trace inspection, failure diagnosis, and replay-driven iteration for AI-powered code. Instrument your LLM calls, build regression datasets, and measure improvements — all inside…

    par Project-White-Rabbit · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • harness-boot

    Multi-agent development harness for Claude Code. Your AI has speed; we give it direction — through living specs and focused specialist agents.

    par qwerfunch · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • agent-smith

    Agent Smith adds two slash commands to Claude Code: /analyze-agent performs a full configuration audit across 7 evaluation pillars (Security, Instruction Clarity, Configuration…

    par maxencemeloni · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community, Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • Testers.ai CARBON Test Harness Lite

    Local QA workflows, test evidence, screenshot maps and confidence reports for AI coding agents.

    par jarbon · Serveur MCP

    Référencé sur : Official MCP Registry · Décrit presque le même besoin

  • autoresearch-ai-plugin

    Autonomous experiment loop for Claude Code. Run an endless optimize-measure-keep/discard cycle on any optimization target: LLM training loss, test speed, bundle size, build time…

    par proyecto26 · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community, Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

  • ranger

    E2E testing and feature development tools for Claude Code

    par ranger-testing · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community · Décrit presque le même besoin

  • tailtest

    tailtest automatically generates and runs tests every time Claude Code edits a file. No commands, no configuration, no reminders needed. It hooks into Claude's file write event…

    par avansaber · Lot de plugins

    Référencé sur : Claude Code: claude-plugins-community, Community GitHub marketplaces · Décrit presque le même besoin

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    AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp

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Référencé sur Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
  • Plugin Eval

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    Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.

    par OpenAI · Lot de plugins

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  • CodeRabbit

    AI-powered code review in Codex, powered by CodeRabbit.

    par CodeRabbit AI · Lot de plugins

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    par NVIDIA · Lot de plugins

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Référencé sur Community GitHub marketplaces (5)
  • DebugBundle

    DebugBundle MCP: runtime error reporting, incident response, health checks, and product analytics.

    par debugbundle.com · Serveur MCP

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    Trace inspection, failure diagnosis, and replay-driven iteration for AI-powered code. Instrument your LLM calls, build regression datasets, and measure improvements — all inside…

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    tailtest automatically generates and runs tests every time Claude Code edits a file. No commands, no configuration, no reminders needed. It hooks into Claude's file write event…

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Référencé sur Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
  • ai-team-orchestration

    Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.

    par Denis Evdokimov · Lot de plugins

    Référencé sur : Copilot CLI: github/awesome-copilot · Décrit presque le même besoin

  • edge-ai-tasks

    Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai

    par Awesome Copilot Community · Lot de plugins

    Référencé sur : Copilot CLI: github/awesome-copilot · Décrit presque le même besoin

  • radius

    Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.

    par radius-project · Lot de plugins

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    Référencé sur : Copilot CLI: github/awesome-copilot · Décrit presque le même besoin

  • ai-ready

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    par johnpapa · Lot de plugins

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Référencé sur Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
  • microsoft-365-agents-toolkit

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    Playwright Tools for MCP

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  • Agent Compatibility

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Référencé sur Docker MCP Catalog (5)
  • Zen

    Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.

    par BeehiveInnovations · Serveur MCP

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    par saxenakapil · Serveur MCP

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Trouvés par le sens, et non par un code ou un dépôt commun : les plugins similaires restent des produits distincts, et ceci n'est ni un avis ni une recommandation.

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Prouvez que vous le maintenez avec un fichier dans son dépôt, un fichier sur votre domaine ou un enregistrement DNS, et vous pourrez afficher cette marque sur la fiche, avec des bannières à jour pour votre site et votre README. Comment se passe la vérification

Vous recevez aussi des alertes quand une marketplace le publie, le retire, change sa marque vérifiée ou ce qu'il demande, et son endpoint distant est surveillé comme un service web.

Données issues de Community GitHub marketplaces. Les chiffres proviennent de nos propres passages réguliers sur les places de marché, dernière lecture le . Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.

D’où viennent les données : comment le catalogue est construit