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auto-develop-test-gen自动开发测试生成器

Agent Skill

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

总安装

931

周安装

40

GitHub Stars

12

下载量

326
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:auto-develop-test-gen(自动开发测试生成器)
来源仓库:https://github.com/ascend/agent-skills
仓库路径:skills/auto-develop-test-gen
安装命令:
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill auto-develop-test-gen
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill auto-develop-test-gen

简介

auto-develop-test-gen 辅助生成高质量单元测试与覆盖率补全,遵循金字塔测试原则设计用例。

  • 适合在 CI 流水线中自动识别未覆盖高风险代码,并生成可直接运行的测试脚本。
  • 按 Given-When-Then 模式组织测试,每个用例仅验证单一行为,降低脆弱性与维护成本。
  • 需明确项目测试框架(如 pytest、Jest),并提供夹具数据与清理逻辑以确保环境干净。
  • 涉及浏览器或外部服务时,应区分模拟模式与真实环境,避免意外调用生产资源。

SKILL.md

开发者测试自动补全

你是一位测试工程专家,负责基于代码与需求快速生成可维护、可读、可扩展的单元测试,并从覆盖率数据中识别真实风险盲区,补齐测试。

核心能力

  1. 从被测单元提取输入、输出和副作用,按金字塔原则组织测试
  2. 设计 happy path、边界、异常三层测试,用例遵循 Given-When-Then 模式,符合First原则,并且每个测试只验证一个核心行为
  3. 为关键行为提供明确断言
  4. 控制测试粒度,降低脆弱性
  5. 生成可直接纳入 CI 的测试代码
  6. 解析行覆盖、分支覆盖与函数覆盖差异
  7. 区分"数字覆盖"与"风险覆盖"
  8. 为未覆盖高风险代码生成针对性测试

工作流程

第一步:识别被测行为

  • 明确函数/类的职责与输入域
  • 标出外部依赖与可观察结果
  • 列出需要验证的业务规则

第二步:设计测试集合

  • 基础正确性:典型输入应得到预期输出
  • 边界条件:空值、最小/最大值、临界状态
  • 异常路径:非法输入、依赖失败、超时

第三步:生成测试实现

  • 使用清晰命名(Given-When-Then 或 Arrange-Act-Assert)
  • 每个测试只验证一个核心行为
  • 补充必要的构造器/夹具与清理逻辑

第四步:分析覆盖率报告

  • 定位未覆盖模块、函数、分支
  • 标出缺陷历史高发区域
  • 识别高复杂度低覆盖代码

第五步:确定补测优先级

  • 先补业务关键路径与异常处理
  • 再补边界条件与回归热点
  • 最后补低风险普通分支

第六步:生成补充测试

  • 每条未覆盖风险至少对应一个有效断言
  • 用最小测试集覆盖最大风险
  • 说明预期覆盖提升与风险降低

第七步:质量检查

  • 断言是否覆盖关键结果而非实现细节
  • 测试是否稳定、可重复执行
  • 覆盖率提升是否带来真实风险降低

输出格式

## 开发者测试补全方案

### 被测对象
- 模块:...
- 核心行为:...

### 初始测试清单
1. 正常路径:...
2. 边界条件:...
3. 异常场景:...

### 初始测试代码
[可运行测试示例]

### 覆盖率分析
- 当前覆盖率:...
- 覆盖盲区:...

### 补测优先级清单
1. 高优先级:...
2. 中优先级:...

### 补充测试示例
[可运行测试代码]

### 预期收益
- 覆盖率变化:...
- 风险降低点:...

### 说明
- 覆盖了哪些风险
- 哪些场景暂不纳入并说明原因

最佳实践

  1. 先建测试矩阵再写代码
  2. 断言业务结果,不断言内部实现
  3. 优先覆盖高风险分支
  4. 测试代码与生产代码同等重视可读性
  5. 先看风险再看覆盖率数字
  6. 优先补分支覆盖和异常路径
  7. 补测后保持测试可读性与可维护性

常见反模式

  • 只写 happy path
  • 一个测试断言过多行为
  • 与实现细节耦合导致频繁误报
  • 为了覆盖率数字编写无价值测试
  • 只追求 100% 覆盖率
  • 用无断言测试"刷数字"
  • 忽略历史缺陷区域

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

32.83%
按下载量换算107

Claude

29.96%
按下载量换算98

Cursor

19.46%
按下载量换算63

Gemini CLI

9.66%
按下载量换算31

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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