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更新于 10-23 00:13

测试与质量

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adjudicate-regression

adjudicate-regression 是 trailofbits/skills 中的一个技能,用于在判断源证据与实时复现证据是否构成新的回归(regression)或排除项(exclusion)时提供裁决流程。它接收候选、冻结的源、可用的复现/回放包以及注册表分配作为输入,要求在独立于复现者和回放者的全新上下文中进行裁决。该技能会读取标准、标签和文件契约,验证封条,检查源、设置、PoC、实际日志和安全假设,识别声称的缺陷并评估变更是否引入该缺陷,排除不完整修复、潜在/既有缺陷、有意变更、不支持的预期和不可达场景。只有在复现和独立回放针对实时 S0/S1 通过真实接口运行相同 PoC/输入,并显示之前行为正确、之后失败时,才确认回归。否则选择有证据支持的排除项或 UNRESOLVED。最终写入并封存 decision.json,为每个结论引用证据,并仅返回状态、记录路径、结果和缺口。

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hunt-regressions

hunt-regressions 是一个用于在复现之前发现潜在回归问题的技能。它适用于从某个固定变更及其调用者出发,寻找可能由该变更引入的回归候选。输入包括封存的准备工作、冻结的 S0/S1、变更上下文和注册表分配;重试时需包含该分配先前的候选 ID 映射。该技能会阅读标准与文件契约,验证准备工作,阅读冻结的变更消息、PR 讨论和安全文档以理解意图与受支持用法,审查整个 diff,并通过调用者追踪变更行为到真实接口。它为每个线索记录变更代码、先前受支持的行为、可达触发条件、拟议的新缺陷、误报检查和所需证明,并通过 registry.py candidate 预留 ID。最终输出封存的 hunt.json,包含 ID、文件映射、覆盖范围和限制。它不用于证明已知候选,发现过程无法确认发现结果。

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prepare-regression

prepare-regression 是 trailofbits/skills 仓库中的一个技能,用于回归调查前的准备工作:固定变更前后的源码基线(S0/S1),并收集 PR 或提交上下文。它适用于给定 PR URL 或仓库加提交/范围以及注册表分配的场景,会依据项目指引解析目标提交后执行。该技能会读取标准与文件契约,将完整变更固定为 S0/S1(如提交父节点或显式范围基线、未合并 PR 的合并基到冻结头、已合并 PR 的合并首父到合并提交等),冻结提交标题/消息或 PR 标题、正文、讨论、评审与行内评论及其 URL 和收集时间,分页调用 API 并记录限制与生命周期,定位两种状态下的安全/威胁模型文档。随后通过 uv run --no-project 运行 snapshot.py,或使用等效 Git 命令,保留依赖、子模块与 LFS 修订,排除后续历史,保持导出原始并在独立副本中构建。最终写入并封存 prepare.json,包含边界说明、冻结上下文与源码工件;若受阻则保留已收集证据并指明前置条件。报告仅返回状态、记录路径、结果与阻塞项。

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report-regressions

report-regressions 是 trailofbits/skills 中的一个技能,用于在已有保存的 campaign 决策基础上,组装或刷新一份与证据关联的回归报告。它读取冻结的 scope.json、campaign 索引、进度台账、封存的阶段包以及注册表分配信息,将索引与冻结范围、已分配变更和已发现候选进行核对,并保留 PR/commit ID 与已接受的重复映射。该技能通过 uv run --no-project 运行 report.py,输出 HTML、Markdown 和 JSON 三种格式的报告。退出码 1 表示证据发生变化或索引无效,需返回诊断信息并将该阶段标记为 blocked;退出码 0 仍可能包含 UNRESOLVED 发现。它强调不修复决策、不编造证据、不修改哈希以通过验证,并需区分未完成修复、潜在/既有缺陷、被拒绝的声明与未解决工作。

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reproduce-regression

reproduce-regression 是 trailofbits/skills 提供的一项技能,用于在回归候选(regression candidate)的复现阶段,对部署前后的系统(S0/S1)构建并执行可移植的实时系统 PoC。它接收已封装的准备/发现包以及候选与注册表分配,要求先阅读标准与文件契约、验证输入并阅读安全指南,若前置条件不满足则停止执行。技能会构建并运行真实的 S0/S1 及所需服务,将候选追踪到真实的用户或攻击者入口点,构建/安装 CLI 与库并调用受支持的接口。随后在两次实时部署上以相同输入和可比配置执行 PoC,记录 S0 是否行为正确、S1 是否出现所声称的失败,禁止使用 mock、抽取函数或模拟系统。所有设置、工具与依赖版本、脱敏配置、输入、PoC、修订版本、命令与独立日志均需保存,观察结果与误报检查记录在 reproduce.json 中。若被阻塞,需保留尝试过的设置与确切前置条件。构建与部署仅限在尝试目录内进行,并在 build_dirs 中列出所有构建目录。释放临时资源但不删除证据,记录其处置情况后封装包。返回内容仅包括状态、记录路径、结果一句话描述与阻塞项。该技能不适用于对已有 PoC 的独立验证,此类场景应使用 replay。

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prd-auto-test-loop

PRD 驱动的自动化测试编排技能,用于把每版 PRD 的测试计划、AI 自测与自修复、测试报告标准化落地。它采用“主回归基线 + PRD 增量测试”的方式,跨版本维护一套共享主回归测试,每个 PRD 版本只新增或变更相关用例,并将产物输出到 自动化测试/<version>/ 目录。适用于按验收标准拆分 Unit/Integration/E2E、划分自动化与人工边界、生成版本化 TEST_PLAN/TEST_REPORT 的场景。

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