用途：面向多步骤的 DAG 测试请求（如“测试这个 DAG，失败就修复它”），用 af 命令进行测试、调试、修复的迭代循环。
主要能力：
- 快速校验：有 Astro CLI 时可用 astro dev parse（检查导入错误、语法与 DAG 级问题）和 astro dev pytest（运行 tests/ 目录测试），无需运行中的 Airflow 实例。
- 端到端测试：af runs trigger-wait <dag_id> 一条命令完成触发与等待，返回成功、失败或超时；失败时给出 failed_tasks 明细。
- 调试：af runs diagnose <dag_id> <dag_run_id> 获取运行元数据、任务实例状态与失败汇总；af tasks logs <dag_id> <dag_run_id> <task_id> 查看任务日志（可用 --try 指定重试次数）；DAG 无法加载时用 af dags errors 查解析错误；af dags get / af dags explore 检查配置；af config connections / af config variables 检查连接与变量。
使用方式：命令假设 af 已在 PATH，可通过 astro otto 自动获取，或独立安装 uv tool install astro-airflow-mcp。核心流程为触发等待→失败则调试→修复后重测。首次动作应直接触发 DAG，不做 af dags list/get/errors 等预检，失败后再诊断。可用 --timeout 设置超时（如 300、600、3600 秒），--conf 传入自定义配置。
适用场景：开发期快速校验、针对实时 Airflow 实例的端到端测试、失败运行与定时运行排障、长时运行 DAG 测试。在 Astro 上可借助环境晋升结构（dev/staging/prod）分环境测试。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围等具体信息；部分命令与行为细节以资料所述为准，本介绍未额外补充未提及的功能或步骤。