用途：根据代码变更智能选择要运行的测试，避免每次都跑全量测试套件。它通过 import 依赖分析把源文件映射到受影响的测试文件，提供分层测试策略，并跟踪测试可靠性以在快速运行中优先稳定测试。
主要能力：
- 分层测试。Tier 1 快速测试（<1 分钟）：直接受影响的单元测试，仅高可靠性测试，命令 pytest -m "not slow and not integration" [selected_tests]；Tier 2 受影响测试（<5 分钟）：直接加传递依赖的测试，含集成测试，命令 pytest [selected_tests]；Tier 3 全量套件，命令 pytest。
- import 依赖分析。构建依赖图，区分直接测试（test_{module}.py 或 {module}_test.py）与间接测试（导入被改模块的模块的测试）。
- 可靠性跟踪。测试按 0.0-1.0 评分，<0.5 视为 flaky 并从 Tier 1 排除，数据存于 ~/.amplihack/.claude/data/test-mapping/reliability.yaml。
使用方式：提及“run affected tests”“smart test”“which tests to run”“fast tests”等即可激活。可分析 git diff 或暂存变更并返回分层测试命令；可构建或刷新映射缓存，保存到 .claude/data/test-mapping/code_to_tests.yaml；可查看 flaky 测试。流程为识别变更文件、构建 import 图、映射到测试、应用可靠性过滤、生成 pytest 命令。
适用场景：pre-commit 用 Tier 1，pre-push 与草稿 PR 用 Tier 2，就绪 PR 与 CI main 用 Tier 3。与 DEFAULT_WORKFLOW.md 集成，配合 pytest 标记 slow、integration、e2e、neo4j、requires_docker 使用。
限制：仅支持 Python import 分析；传递分析仅一层；可靠性数据需先由测试运行播种；无法检测动态或字符串导入。首次搭建测试、大规模重构、配置变更、CI 环境变量变化、数据库 schema 迁移、flaky 调查、合并前最终检查时不应使用。缓存需在新增测试文件、模块结构显著变化或超过 7 天时重建。