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更新于 10-19 00:11

测试与质量

12,317 个结果

model-equivariance-auditor

Model Equivariance Auditor 是一个用于验证神经网络模型是否符合其预期对称性的审计工具,通过系统的等变性测试、逐层隔离分析和梯度检查来发现实现缺陷。即便使用了等变函数库,实现中的 bug 仍可能破坏等变性,导致训练效果差、预测不一致。该工具提供端到端的等变性/不变性数值测试、逐层测试、梯度等变性测试等流程,并给出错误阈值解释、常见失败模式与修复建议,最终生成审计报告。

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playwright-best-practices

这是一个面向 Playwright 测试开发全流程的实践指南型技能,适用于编写测试、修复不稳定用例、调试失败、实现 Page Object Model、配置 CI/CD、优化性能以及模拟第三方服务等场景。它以“按活动检索”的方式组织内容,把测试工作中的常见任务映射到对应参考文件,例如编写 E2E、组件、API、GraphQL、可视化回归测试,处理认证、文件上传下载、无障碍、安全、国际化,覆盖移动端与响应式、WebSocket、地理位置、多标签页等场景。技能还提供架构决策指引(POM 与 fixtures、Mock 与真实服务、测试类型选择)、框架特定测试(React、Angular、Vue/Nuxt、Next.js)、重构维护、基础设施与 CI/CD 配置、并行与分片、报告与覆盖率,以及调试与错误边界测试等主题,并给出一个快速决策树帮助定位所需参考文件。使用方面,资料提到在编写或修改测试后运行 npx playwright test --reporter=list 验证,失败时查看错误输出与 trace(npx playwright show-trace),修复定位器、等待或断言后重跑,关键测试可用 npx playwright test --repeat-each=5 多次运行。资料未提供安装命令、收费与价格、平台支持范围等细节。

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