用途：在审查、修改或接受 AI 生成的单元测试、功能测试、API 测试或端到端测试时使用，重点识别虚假信心、弱断言、缺失风险和测试不安全等问题。
主要能力：先盘点范围内实际存在的测试类型与文件，只审查已发现或用户指定的类型；建立行为、风险与需求或实现证据，缺失证据时如实标注而不臆造结论。按严重程度给出可操作发现，并关联到具体测试、风险与修复方向。仅针对已发现的层级加载规则，跨层关注时才加载多个规则文件。区分阻塞合并的缺陷与改进建议，不因风格偏好判定有效测试有缺陷。
使用方式：审查前先阅读 prompts/review-test.md，其测试类型路由先于逐项审查；针对假测试、过度 mock 或无效断言，阅读 references/fake-test-patterns.md；按适用层级阅读 references/unit-test-rules.md、references/functional-test-rules.md、references/api-test-rules.md 或 references/e2e-test-rules.md；需要示例时查看 examples/good/ 或 examples/bad/ 下的相关材料；校准领域结果、有效控制或证据缺口时，阅读 references/domain-decision-example.md。
适用场景：测试通过但断言、隔离、数据或覆盖价值存疑；需要判断 mock、快照或仅状态断言是否真正提供保护；需要评估负路径、边界、隔离性与可重复性。
限制：以可观察行为、失败信号和风险覆盖为判断依据，而非行覆盖率、测试名称或 mock 调用次数；不得为获得绿色测试而建议删除断言、吞掉错误、放宽超时或修改生产行为；不得在测试、日志或示例中暴露凭据、个人数据或生产写操作。具体命令、安装方式与价格信息暂未提供。