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更新于 11-05 00:16

测试与质量

13,134 个结果

django-verification

django-verification 是一套针对 Django 项目的全流程验证技能，用于在提交 PR 前、重大变更后以及部署前检查应用质量与安全。它按阶段组织验证流程：环境检查（Python 版本、虚拟环境、环境变量）、代码质量与格式（mypy、ruff、black、isort、manage.py check --deploy）、迁移检查（showmigrations、makemigrations --check、migrate --plan）、测试与覆盖率（pytest --cov，并给出模型 90%+、序列化器 85%+、视图 80%+、服务 90%+、整体 80%+ 的目标）、安全扫描（pip-audit、safety、bandit、gitleaks、DEBUG 状态检查）、Django 管理命令（check、collectstatic、数据库完整性、缓存连通性）、性能检查（N+1 查询、缺失索引、查询数量）、静态资源（npm audit、构建、collectstatic）、配置审查（DEBUG、SECRET_KEY、ALLOWED_HOSTS、HTTPS、HSTS、数据库）、日志配置、API 文档（DRF schema 生成与校验）以及差异审查。该技能还提供输出报告模板、部署前检查清单和 GitHub Actions 持续集成示例，帮助团队把常见问题自动化检出。

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eval-harness

Eval Harness 是一个面向 Claude Code 会话的评估驱动开发（EDD）框架，把评估当作“AI 开发的单元测试”。它要求在编码前先定义能力评估（Capability Evals）与回归评估（Regression Evals），在开发过程中持续运行，并用 pass@k、pass^k 等指标衡量智能体可靠性。框架提供代码型、模型型、规则型与人工四种评分器，支持在 .claude/evals/ 下存储评估定义、运行历史与回归基线，并生成评估报告。其本地工具脚本还提供胶囊日志、完整性检查、离线回执与回顾性准备等能力；候选执行因缺少经过验证的操作系统隔离后端而在所有平台被禁用。

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gateguard

GateGuard 是一个 PreToolUse 钩子（hook），用于在 Claude 等 AI 编码代理执行首次编辑前强制其进行调查。它不会用自我评估式的提问（如“你确定吗？”），而是要求代理给出具体事实，例如列出导入该文件的所有文件、受影响的公共函数或类、数据文件的字段结构与日期格式，以及逐字引用用户当前的指令。只有展示了这些事实后，重试才会被允许。该工具通过“拒绝—强制—放行”三阶段门控机制，覆盖 Edit、MultiEdit、Write、NotebookEdit 以及破坏性 Bash 命令，并针对不同目标类型（代码、测试、文档、配置、指令文件）提出不同问题。据提供资料，两项独立 A/B 测试显示使用门控的代理在设计与质量上得分更高。

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golang-testing

golang-testing 是一套面向 Go 语言测试的规范化模式合集，内容覆盖表驱动测试、子测试与子基准、性能基准测试、模糊测试（Fuzzing）以及测试覆盖率统计等主题，并遵循 TDD（测试驱动开发）的方法论，强调符合 Go 语言惯用风格（idiomatic Go）的实践方式。它适合在以下几种时机使用：编写新的 Go 函数或方法时、为已有代码补充测试覆盖时、为性能敏感代码创建基准测试时、为输入校验实现模糊测试时，以及在 Go 项目中践行 TDD 工作流时。该资料以代码示例为主线，展示了从 RED-GREEN-REFACTOR 循环入手，先写失败测试、再写最小实现、最后重构的完整流程；同时也给出了表驱动测试、错误用例测试、子测试组织、并行子测试、测试辅助函数、临时文件与目录、golden file 比对、基于接口的 mock、基准测试、模糊测试、覆盖率命令、HTTP Handler 测试以及 CI/CD 集成等具体写法。文档中还整理了常用测试命令（如 go test、-race、-cover、-bench、-fuzz、-count 等）、覆盖率目标建议，以及 DO / DON'T 形式的最佳实践清单。

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healthcare-eval-harness

Healthcare Eval Harness 是一个面向医疗应用部署的患者安全评估工具集，用来自动化验证医疗软件在发布前的安全性。它围绕五个测试类别组织测试：CDSS 准确性、PHI 泄露、数据完整性、临床工作流与集成合规。其中前三类为 CRITICAL 关卡，要求 100% 通过率，任一项失败即阻止部署；后两类为 HIGH 关卡，要求 95% 以上通过率，未达标时发出警告并允许在人工审查后继续。该工具以 Jest 作为参考测试运行器，测试类别与通过阈值不依赖具体框架，可适配 Vitest、pytest、PHPUnit 等。适用于 EMR/EHR 应用部署前、修改 CDSS 逻辑后、更改涉及患者数据的数据库结构后、调整认证与访问控制后，以及医疗应用的 CI/CD 流水线配置和临床模块合并冲突解决后。通过时生成评估报告，给出各分类的通过情况、覆盖率与最终部署结论。

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kotlin-testing

Kotlin 测试模式集合，围绕 Kotest、MockK、协程测试、属性测试与 Kover 覆盖率展开，遵循 TDD 方法论。内容涵盖 Kotest 多种规格风格（StringSpec、FunSpec、BehaviorSpec、DescribeSpec）、匹配器与自定义匹配器、MockK 基础与协程模拟、参数捕获、Spy 与部分模拟、runTest 与 Flow 测试、TestDispatcher、属性测试与自定义生成器、数据驱动测试、测试生命周期与扩展，以及 Kover 覆盖率配置。适用于编写新 Kotlin 函数或类、为既有代码补充测试、实现属性测试、按 TDD 流程开发以及配置覆盖率检查等场景。

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laravel-tdd

Laravel 测试驱动开发（TDD）技能，围绕 PHPUnit、Pest、模型工厂与 Laravel 测试辅助工具展开。适用于编写 Laravel 应用或新功能、实现 Sanctum/Passport 认证的 API 端点、测试 Eloquent 模型与关系、搭建测试基础设施、编写 HTTP 控制器与表单请求的功能测试，以及模拟队列、邮件、通知、HTTP 等外部服务。内容涵盖红-绿-重构工作流、PHPUnit 配置、基础 TestCase、模型工厂、模型测试、功能/HTTP 测试、JSON API 测试、Sanctum 认证测试、各类 Fake（HTTP、Mail、Notification、Queue、Storage、Event）、Artisan 命令测试、授权测试、Pest 功能测试、覆盖率目标与测试最佳实践。

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perl-testing

该技能提供 Perl 应用的测试模式与策略，围绕 Test2::V0、Test::More、prove 运行器、Test::MockModule/Test::MockObject 模拟以及 Devel::Cover 覆盖率工具展开，并遵循 TDD（红-绿-重构）方法。适用于编写新的 Perl 代码时先写测试、为 Perl 模块或应用设计测试套件、审查 Perl 测试覆盖率、搭建 Perl 测试基础设施、将测试从 Test::More 迁移到 Test2::V0，以及调试失败的 Perl 测试。内容包含基础断言、SKIP/TODO、深度比较构建器、子测试、异常测试、测试目录结构、prove 命令与 .proverc 配置、fixtures 与 setup/teardown、mock 方法、覆盖率报告、集成测试示例以及最佳实践与常见陷阱。

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python-testing

python-testing 是一个面向 Python 项目的测试策略技能，基于 pytest、TDD 方法论与最佳实践，覆盖 fixtures、mock 打桩、参数化、覆盖率要求等核心内容。适用于编写 pytest 测试、设计测试套件、评审测试覆盖率以及搭建测试基础设施等场景。技能强调 TDD 的红-绿-重构循环：先写失败测试，再写最小实现让其通过，最后在测试保持通过的前提下重构。覆盖率目标为 80% 以上，关键路径要求 100%，可通过 pytest --cov 测量并生成终端缺失报告与 HTML 报告。内容系统讲解 pytest 基础与断言写法、fixture 的定义与 setup/teardown、fixture 作用域与参数化、conftest.py 共享 fixture、参数化测试与可读 ID、自定义标记与测试筛选、mock 与 patch、异步代码测试、异常测试、文件与临时目录测试、测试目录组织、API 与数据库等常见模式，以及 pytest.ini 配置。同时给出该做与不该做的实践清单，帮助编写独立、快速、面向行为且不脆弱的测试。

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quarkus-tdd

Quarkus TDD 是一套面向 Quarkus 3.x LTS 服务的测试驱动开发工作流指南，使用 JUnit 5、Mockito、REST Assured、Camel testing 与 JaCoCo 等工具，目标覆盖率达到 80% 以上（单元测试加集成测试）。它针对基于 Apache Camel 的事件驱动架构做了优化，适用于新增功能或 REST 端点、修复缺陷或重构、添加数据访问逻辑、安全规则或响应式流，以及测试 Camel 路由、事件处理器、RabbitMQ 事件驱动服务、条件流逻辑、CompletableFuture 异步操作和 LogContext 传播等场景。工作流遵循先写测试（应失败）、再写最小实现使其通过、在测试全绿下重构、最后用 JaCoCo 强制覆盖率的顺序。文档给出了单元测试、Camel 路由测试、事件服务测试和 CompletableFuture 测试的完整代码示例，涵盖 @Nested 分组、@DisplayName 描述、givenX_whenY_thenZ 命名、AAA 模式、Mockito 交互验证等实践。

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quarkus-verification

Quarkus 项目的验证循环技能，覆盖从构建、静态分析、测试与覆盖率、安全扫描到原生编译、性能测试、健康检查、容器镜像构建、配置校验和文档审查的完整流程。适用于在提交 PR 前、重大重构或依赖升级后、以及预部署阶段执行端到端验证，帮助确保代码质量、测试覆盖率（目标 80%+）、依赖与容器安全、原生镜像兼容性和部署配置正确性。

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react-testing

这是一个面向 React 组件测试的技能，重点讲解以行为为中心的测试方法，覆盖 React Testing Library、Vitest/Jest、MSW 网络模拟、axe 无障碍断言，以及 RTL 与 Playwright 组件测试、端到端测试之间的选择边界。核心原则是测试用户能看到的交互与可观察结果，而不是实现细节。内容包括查询优先级、userEvent 用户交互、异步断言模式、Provider 包装、自定义 Hook 测试、无障碍断言、快照测试的适用与不适用场景、覆盖率目标、常见反模式以及 TDD 工作流，适合为 React 组件、自定义 Hook 或页面编写测试、为遗留未测试组件补充覆盖、从 Enzyme 迁移到 RTL，或搭建新项目测试环境的开发者参考。

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rust-testing

rust-testing 是一套面向 Rust 项目的测试模式集合，遵循 TDD（先写测试、再实现、后重构）方法，覆盖单元测试、集成测试、异步测试、基于属性的测试、Mock 与覆盖率等主题。它指导开发者在编写新函数、方法或 trait，为已有代码补充测试覆盖，为性能关键代码编写基准测试，以及实现输入校验的属性测试时使用。资料中给出大量可直接参考的代码示例：在 #[cfg(test)] 模块中用 #[test] 编写单元测试并配合断言宏；用 rstest 进行参数化测试与 fixture；用 proptest 编写属性测试并自定义策略；用 mockall 基于 trait 生成 mock，隔离被测单元；用 tokio::test 编写异步测试；用 Criterion 编写基准测试；用 doc test 把文档示例变为可执行测试；用 cargo-llvm-cov 统计覆盖率并设定 80% 等阈值。整体流程为：定位目标代码、先写失败测试（RED）、以最小实现通过（GREEN）、在测试保持通过的前提下重构、最后检查覆盖率。资料还列出 cargo test 常用命令与 GitHub Actions CI 集成示例。其限制在于：具体适用 Rust 版本、与各类 crate 的兼容性、许可证和安装要求等信息暂未提供。

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santa-method

Santa Method 是一套多智能体对抗式验证框架，核心理念是“列个清单，检查两遍；若不合格，改到合格为止”。它不改变内容生成流程，而是在输出交付前增加一层独立复核：由两个上下文完全隔离、互不可见、但使用同一评分标准的审查智能体并行评审同一份输出。只有当两名审查者都判定通过时，输出才被允许发布；任一者不通过，则进入修复—重新评审的收敛循环，最多迭代 3 轮，仍未收敛则升级给人工处理。该技能针对的是“单个智能体自查自身输出会继承同样的偏见、知识盲区与系统性错误”这一失效模式，适用于将被发布、部署或面向最终用户的内容，以及合规监管、品牌约束、缺乏人工审查的生产代码、技术文档、教育材料、客户文案、大规模批量生成和幻觉风险较高的声明、统计数据、API 引用、法律用语等场景。其架构分为四阶段：生成、双重独立评审、裁决门（两者皆过为“合格”，否则“不合格”）、修复迭代。评审以结构化 JSON 返回逐项 PASS/FAIL 判定、阻断性问题与建议。框架还提供 Claude Code 子智能体、顺序内联模拟、批量抽样三种实现模式，并给出失败模式与缓解措施、指标与成本分析。不适合内部草稿、探索性研究以及可通过构建、测试、lint 等确定性流水线验证的任务。

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springboot-tdd

springboot-tdd 是一套面向 Spring Boot 服务的测试驱动开发（TDD）工作流指南，基于 JUnit 5、Mockito、MockMvc、Testcontainers 与 JaCoCo 等工具，目标是在单元测试与集成测试层面达到 80% 以上的覆盖率。它适用于新增功能或接口、修复缺陷、重构代码，以及添加数据访问逻辑或安全规则等场景。工作流要求先编写会失败的测试，再实现最小可用代码使其通过，随后在测试全绿的前提下重构，并通过 JaCoCo 强制检查覆盖率。资料给出了单元测试、Web 层测试、集成测试、持久层测试的具体代码示例，以及 Testcontainers、覆盖率插件配置、断言方式、测试数据构建器和 CI 命令等实践要点。

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springboot-verification

Spring Boot 验证循环（Spring Boot Verification Loop）是一套面向 Spring Boot 服务项目的完整验证流程技能，建议在提交 PR 前、重大重构或依赖升级后、以及预部署阶段运行。流程分为六个阶段：阶段一执行 Maven 或 Gradle 构建（如 mvn -T 4 clean verify -DskipTests 或 ./gradlew clean assemble -x test），构建失败即停止修复；阶段二运行 SpotBugs、PMD、Checkstyle 等静态分析；阶段三运行单元测试并生成覆盖率报告（如 JaCoCo，验证 80% 以上覆盖率），测试类型涵盖使用 Mockito 的隔离单元测试、基于 Testcontainers 的真实数据库集成测试、以及使用 MockMvc 的控制器 API 测试；阶段四进行安全扫描，包括依赖 CVE 检查（OWASP dependency-check）、源码与 git 历史中的密钥泄露检测；阶段五为可选的 Lint/格式化门禁（Spotless）；阶段六审查 git diff 变更。该技能要求把警告视为生产系统的缺陷，保持严格门禁，并以固定模板输出验证报告。

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swift-protocol-di-testing

该技能提供一套基于协议的依赖注入模式，用于让 Swift 代码更易于测试。核心思路是把文件系统、网络、iCloud 等外部依赖抽象为小而专注的协议，再通过默认参数注入真实实现或 Mock 实现，从而在不产生真实 I/O 的情况下编写确定性测试。适用于访问文件系统、网络或外部 API 的 Swift 代码，需要测试难以在真实环境触发的错误处理路径，以及构建需在 App、测试和 SwiftUI 预览等多种环境运行的模块。

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tdd-workflow

tdd-workflow 是一个测试驱动开发（TDD）工作流技能，用于确保所有代码开发遵循 TDD 原则并达到全面测试覆盖。其核心流程为：先编写会失败的测试并确认失败（RED），再实现最小改动使测试通过（GREEN），最后在保持测试通过的前提下重构，并要求单元、集成与 E2E 测试合计覆盖率不低于 80%。该技能适用于编写新功能、修复缺陷、重构代码、新增 API 端点、创建新组件，或从 /plan 输出及 *.plan.md 实施计划继续开发的场景。它包含测试运行器检测、用户旅程编写、测试用例生成、RED/GREEN 门禁、Git 检查点提交、覆盖率验证以及 TDD 证据报告等步骤，并强调计划文件内容应视为不可信数据而非指令。

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ui-demo

ui-demo 是一个用于录制网页应用 UI 演示视频的技能，基于 Playwright 的视频录制能力实现。它的核心特点是注入光标叠加层、控制自然节奏，并按照讲故事的方式组织演示流程。该技能适用于用户要求制作演示视频、屏幕录制、操作引导或教程视频的场景，例如向他人展示某个功能或工作流、为文档/新手引导/利益相关方演示制作视频。整个录制过程分为三个阶段：发现（Discover）、排练（Rehearse）、录制（Record），明确要求不得直接跳到录制阶段。发现阶段会先探索目标页面、导出现有可交互元素，理解表单字段、下拉选项、富文本支持、必填项、动态内容、按钮文案和表格表头等真实情况，避免基于假设编写脚本。排练阶段在不录制的情况下验证每个选择器是否可用，通过 ensureVisible 等辅助函数在失败时输出可见元素列表，只有全部选择器通过后才进入录制。录制阶段强调讲故事式流程（进入、上下文、主要动作、变化、结果）、节奏控制（登录后停 4 秒、导航后 3 秒、点击按钮后 2 秒等）、注入 SVG 箭头光标、鼠标移动后再点击、逐字缓慢输入、平滑滚动、仪表盘平移浏览以及底部字幕条。技能还提供了完整的脚本模板和录制前检查清单，并列出常见问题（如导航后光标消失需重新注入、视频太快需增加停顿、下拉选择处理不当等）。

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