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更新于 11-04 00:13

测试与质量

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uw-analyze-e2e-tests

uw-analyze-e2e-tests 是 nearform/unwind 提供的端到端测试分析技能,用于对包含浏览器自动化、API 工作流和全系统测试的端到端测试代码进行分析,并产出结构化文档。该技能将分析结果写入 docs/unwind/layers/e2e-tests/ 目录,生成 index.md 及配置、页面对象、测试夹具、用户流程等分节文件;对于大型代码库可按功能拆分。分析遵循完整性、机器可读、链接到源代码、不加评论、增量写入等原则,并在已有输出目录时支持刷新模式,在 index.md 中追加“自上次审查以来的变更”部分。

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uw-analyze-integration-tests

uw-analyze-integration-tests 是一个用于分析集成测试的 AI 技能,属于 nearform/unwind 项目。该技能会扫描并整理项目中的集成测试代码,输出到 docs/unwind/layers/integration-tests/ 目录,包含索引文件与各类测试的分段文件。它覆盖测试容器与数据库配置、数据库集成测试、API 端点测试、外部服务集成测试以及 Kafka/消息队列测试,并采用增量写入方式逐步生成文档,最后汇总测试状态表。适用于需要梳理集成测试结构、了解测试覆盖情况的开发场景。

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uw-analyze-unit-tests

uw-analyze-unit-tests 是 nearform/unwind 项目中的一个技能,用于分析单元测试的覆盖率、测试模式以及针对隔离组件测试的测试代码。该技能会查找服务层测试、领域/实体测试、测试工具(工厂、Mock)等,并识别没有测试的类(覆盖缺口)。分析结果以增量方式写入 docs/unwind/layers/unit-tests/ 目录,生成 index.md 及多个分节文件,包含测试摘要、覆盖率概览、实际测试代码示例和覆盖率缺口列表。支持大型代码库按领域拆分。适用于需要了解项目单元测试现状、发现测试缺口或整理测试文档的 Java 项目场景。

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formal-model-checking

该技能(formal-model-checking)用于对并发、持久化、重试和恢复等有限状态规格做形式化模型检查,也可在用户要求模型检查或 TLA+/TLC 时使用。其核心理念是用小型可执行状态模型核查一条精确的设计断言,并将模型检查结果与“实现符合模型”的证据严格区分。技能提供了一套工作流程:界定待验证性质(安全性与活性之分)、记录输入版本与检查器配置、保留真实边界(如待提交与已提交状态、崩溃不执行 catch/finally)、执行并解读结果(反例可用于发现缺陷;正面结论需完整搜索、不安全变体反例及可达成功路径),并可在存在代码时将模型动作映射到具体边界、记录未验证义务。报告需诚实区分模型结果、实现测试、边界、假设与未完成检查。适用于有状态协议设计核查,不依赖数据库或 TLA+;仅做设计时明确不验证运行时一致性,不修改应用行为或 CI。

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accessibility-tester

Accessibility Tester 是一个专注于 WCAG 2.1/2.2 AA 无障碍合规的测试技能,提供无障碍审计、自动化测试、屏幕阅读器验证与修复指导。它通过系统化测试方法与包容性设计验证,帮助数字产品对包括残障人士在内的所有用户可用。适用于无障碍审计、屏幕阅读器测试、键盘导航与焦点管理验证、CI/CD 自动化无障碍测试、语义 HTML 与 ARIA 审查、颜色对比度检查以及 VPAT 文档生成等场景。

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review-multi

review-multi 是一个用于对 Claude Code 技能(skill)进行多维度系统化评审的框架。它从结构、内容、质量、可用性和集成五个独立维度对技能进行评估,结合自动化校验与人工评估,给出客观的质量评分和改进建议。每个维度按 1-5 分打分,再按权重计算总分并映射为 A/B/C/D/F 等级,用于判断技能是否达到生产可用标准。该技能提供三种评审模式(全面评审、快速检查、自定义),并包含结构校验脚本 validate-structure.py。适用于技能上线前验证、质量保证、持续改进、生产就绪评估和团队评审校准等场景。

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review-workflow

review-workflow 是一套编排式质量保证工作流,通过串行调度三个互补的评审技能,对技能或组件执行从质量门禁、综合评审到功能测试的完整验证。其用途是发布前质量把关、全面质量检查、认证流程、重大更新验证与定期质量审计。工作流分为三步:第一步 skill-validator 执行快速通过/失败质量门禁,检查结构验证、内容验证、模式验证和生产就绪度;通过后进入第二步 review-multi,进行五维度综合评审(结构、内容、质量、可用性、集成),计算加权总分(1.0-5.0)并映射为 A/B/C/D/F 等级,给出生产就绪度评估与改进建议;第三步 skill-tester 在真实场景中执行功能测试,包括场景测试、示例验证、集成测试和可用性测试。完成三步后汇总结果并做部署决策,依据质量门禁状态、总分与测试结果分为立即部署、带备注部署、暂缓修复、需返工、修复关键问题后重试等档位。完整工作流预计耗时 3-4 小时。

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scenario-testing

Scenario-Driven Testing 是一个面向 AI 代码生成场景的测试技能,核心主张是“没有真实依赖通过场景验证的功能不算完成”。它要求用真实系统、真实数据编写端到端场景测试,禁止使用任何 mock,以避免 mock 带来的虚假信心。该技能适用于编写测试、验证功能、修复缺陷后确认代码可用等场景。使用方式包括:在 .scratch/ 目录下用任意合适语言编写零 mock 的场景脚本并加入 .gitignore;将可复用的场景模式提取到已提交的 scenarios.jsonl 中,每条一行 JSON,包含 name、description、given/when/then、validates 等字段;外部 API 需访问真实服务(可用沙箱/测试模式);每个场景必须独立运行,不依赖其他场景先执行,以支持并行与 CI/CD。无效场景包括:含任何 mock、使用假数据而非真实存储、依赖其他场景先运行、从未实际执行验证通过。完成标准为:.scratch/ 中的场景零 mock 通过、真实依赖被实际调用、.scratch/ 保持在 .gitignore 中、稳健模式已提取到 scenarios.jsonl。

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testing

该技能面向使用 Effect 生态进行测试的场景,核心是 @effect/vitest 这一与 vitest 集成的测试运行器。它提供 Effect 感知的测试函数(it.effect、it.live、it.scoped、it.layer、it.prop 等),可自动处理 Effect 执行、Scoped 资源、Layer 组合以及 TestClock 注入。测试方法围绕两大支柱:一是面向服务架构,要求把所有外部或带副作用的依赖(API 调用、数据库、文件系统、第三方服务、时钟、随机数)用 Context.Tag 封装为 Effect Service,测试时用 Layer 提供测试实现,从而隔离所有 I/O;二是 Schema 驱动的属性测试,任意 Schema 都可通过 Arbitrary 生成测试数据,用 it.prop 或 fast-check 验证领域逻辑不变量。二者结合可让测试快速、确定且无外部依赖。资料还给出了服务与测试 Layer 的完整写法、带状态的测试 Layer(用 Ref)、多 Layer 组合、TestClock,以及安装命令 pnpm add -D vitest @effect/vitest 与 addEqualityTesters 设置。

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brooks-review

Brooks-Lint 的 PR 审查技能,用于审查现有代码或代码差异,重点关注可维护性、设计腐化与架构风险,并以“症状 → 根源 → 后果 → 补救”的格式报告可操作的发现。该技能提供明确的审查流程:先确定审查范围(支持自动范围检测),再按步骤扫描各类腐化风险,运行快速测试检查(仅文档或非生产变更可跳过),对每条发现应用铁律,并按统一报告模板输出,报告模式标记为 PR Review。

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