用途：在编写、编辑、重构和审查代码时，让依赖可被测试替身替换，而不改变生产设计。任务涉及源码且行为依赖协作者、I/O、时间、随机性、持久化、配置、网络、队列、SDK、进程状态或框架上下文时，可在后台加载该技能；小改动只静默应用核心规则，并仅说明影响实现的决策。
主要能力：区分决策与副作用，使领域策略无需真实网络、时钟、文件、数据库、队列或随机性即可测试；在模块、构造函数、函数、处理器或上下文边界显式化协作者；优先使用窄契约；保持生产装配方便，同时允许测试覆盖协作者而不 monkeypatch 全局状态；按需选择 stub、fake、mock/spy 与契约测试；避免为测试暴露私有内部。
使用方式：先侦察现有构造、依赖注入、测试夹具与适配器模式；列出硬依赖并决定哪些留在边界；选择最小替换点（构造参数、函数参数、接口/协议、工厂、上下文对象、模块导入覆盖、夹具或框架提供者）；用有意义的替身验证，覆盖失败路径，并在边界可能漂移处保留适配器或集成测试。可选辅助脚本：python3 scripts/analyze_mockability.py /path/to/project，加 --json 输出 JSON；它只标记疑似硬编码副作用与全局变量，不能作为结论。
适用场景：新增调用依赖的代码、重构难测代码、选择测试替身、代码审查、为他人规划工作。
限制：可 mock 不等于测试充满 mock，优先行为测试与 fake；不要为每个类加接口；隐藏的时钟、随机、环境变量与全局上下文读取同样会破坏测试；monkeypatch 不应成为核心生产代码替换协作者的唯一方式；依赖注入可能掩盖构造错误；不要为测试把私有方法公开。用户要求极速或一次性原型时，保持生产代码简单，仅在成本低时隔离昂贵或不可逆副作用，不为假想未来测试构建宽泛抽象。