- name
- skill-tester
- description
- OpenClaw Skill Testing Framework - 自动化测试技能质量，验证触发时机、功能正确性、性能指标对比
- author
- Cao Xiaosi (曹小四)
- contact
- mars@caofu.org
- metadata
- openclaw
- requires
- bins
- ["python3", "bash"]
- packages
- ["pytest", "requests"]
OpenClaw Skill Testing Framework
自动化测试框架，确保技能质量与性能。
作者: Cao Xiaosi (曹小四) 版本: 1.0.0 许可证: MIT
🎯 测试目标
1. 触发测试 (Trigger Testing)
验证技能在正确时机加载，测试应该触发和不应该触发的场景。
测试内容:
- ✅ 验证触发词匹配
- ✅ 测试边界条件
- ✅ 验证不应触发的场景
测试方法:
python3 scripts/test_trigger.py --skill stock-watcher --input "监控股票价格" --expected true
python3 scripts/test_trigger.py --skill stock-watcher --input "随便聊聊" --expected false2. 功能测试 (Functionality Testing)
验证技能输出是否正确，测试各种输入场景。
测试内容:
- ✅ 正常输入场景
- ✅ 边界值测试
- ✅ 异常输入处理
- ✅ 输出格式验证
测试方法:
python3 scripts/test_functionality.py --skill a-stock-monitor --test-case "market_sentiment"
python3 scripts/test_functionality.py --skill a-stock-monitor --test-case "stock_price_query"3. 对比测试 (Comparison Testing)
证明技能比没有技能时更好，对比工具调用次数、token 消耗等。
测试内容:
- ✅ 工具调用次数对比
- ✅ Token 消耗对比
- ✅ 响应时间对比
- ✅ 准确率对比
测试方法:
python3 scripts/test_comparison.py --skill stock-watcher --baseline "no-skill" --metric "tool_calls"
python3 scripts/test_comparison.py --skill stock-watcher --baseline "no-skill" --metric "tokens"📁 目录结构
skills/skill-tester/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ ├── test_trigger.py # 触发测试脚本
│ ├── test_functionality.py # 功能测试脚本
│ ├── test_comparison.py # 对比测试脚本
│ ├── test_runner.sh # 测试执行器
│ ├── utils/
│ │ ├── trigger_validator.py # 触发验证工具
│ │ ├── output_validator.py # 输出验证工具
│ │ └── metrics_collector.py # 性能指标收集器
│ └── fixtures/
│ └── sample_inputs.json # 测试用例数据
└── references/
├── TEST_GUIDELINES.md # 测试指南
└── METRICS_DEFINITION.md # 指标定义🚀 使用方式
快速测试
# 测试单个技能
python3 scripts/test_runner.sh --skill stock-watcher
# 测试所有技能
python3 scripts/test_runner.sh --all
# 详细模式
python3 scripts/test_runner.sh --skill stock-watcher --verbose触发测试
# 测试应该触发的场景
python3 scripts/test_trigger.py --skill "stock-watcher" \
--inputs "监控股票价格" "查看A股" "实时行情" \
--expected true
# 测试不应该触发的场景
python3 scripts/test_trigger.py --skill "stock-watcher" \
--inputs "随便聊聊" "今天天气" "帮我写代码" \
--expected false功能测试
# 运行特定测试用例
python3 scripts/test_functionality.py --skill "a-stock-monitor" \
--test-case "market_sentiment_calculation"
# 运行所有测试用例
python3 scripts/test_functionality.py --skill "a-stock-monitor" \
--all-cases对比测试
# 对比工具调用次数
python3 scripts/test_comparison.py --skill "stock-watcher" \
--baseline "no-skill" \
--metric "tool_calls" \
--iterations 10
# 对比 Token 消耗
python3 scripts/test_comparison.py --skill "stock-watcher" \
--baseline "no-skill" \
--metric "tokens" \
--iterations 10📊 测试报告
输出格式
{
"skill_name": "stock-watcher",
"timestamp": "2026-04-03T12:00:00",
"test_summary": {
"total": 20,
"passed": 18,
"failed": 2,
"skipped": 0
},
"trigger_tests": {
"passed": 10,
"failed": 0
},
"functionality_tests": {
"passed": 8,
"failed": 2
},
"comparison_metrics": {
"tool_calls_reduction": "45%",
"token_savings": "32%",
"response_time_improvement": "28%"
},
"failed_tests": [
{
"test_name": "test_stock_price_accuracy",
"error": "Expected price 10.50, got 10.45",
"input": "600000"
}
]
}报告生成
# 生成 JSON 报告
python3 scripts/test_runner.sh --skill stock-watcher --report json
# 生成 HTML 报告
python3 scripts/test_runner.sh --skill stock-watcher --report html
# 生成 Markdown 报告
python3 scripts/test_runner.sh --skill stock-watcher --report md🔧 配置说明
测试配置文件
创建 test_config.json:
{
"skills_path": "/Users/mars/.openclaw/workspace/skills",
"test_iterations": 10,
"timeout_seconds": 30,
"verbose": false,
"save_reports": true,
"report_format": ["json", "md"],
"exclude_skills": ["skill-tester", "self-improving"]
}环境变量
export SKILL_TESTER_VERBOSE=true
export SKILL_TESTER_TIMEOUT=60
export SKILL_TESTER_REPORT_DIR="/tmp/skill-tests"🧪 测试用例示例
触发测试用例
{
"skill": "stock-watcher",
"trigger_tests": {
"should_trigger": [
"监控股票价格",
"查看A股实时行情",
"A股今日走势"
],
"should_not_trigger": [
"帮我写代码",
"今天天气如何",
"随便聊聊"
]
}
}功能测试用例
{
"skill": "a-stock-monitor",
"functionality_tests": [
{
"name": "market_sentiment",
"input": {"action": "calculate_sentiment"},
"expected_output": {
"type": "json",
"fields": ["score", "level", "stats"]
}
},
{
"name": "stock_price_query",
"input": {"stock_code": "600000"},
"expected_output": {
"type": "json",
"fields": ["price", "change_pct", "volume"]
}
}
]
}📈 性能指标定义
1. 工具调用次数 (Tool Calls)
- 定义: 技能执行所需的工具调用总数
- 目标: 减少不必要的工具调用
- 对比基准: 无技能时的手动操作
2. Token 消耗 (Token Usage)
- 定义: LLM 调用消耗的 Token 总数
- 目标: 降低 Token 消耗，节省成本
- 对比基准: 无技能时的原始对话
3. 响应时间 (Response Time)
- 定义: 从请求到响应的总耗时（秒）
- 目标: 提升响应速度
- 对比基准: 无技能时的响应时间
4. 准确率 (Accuracy)
- 定义: 输出结果的正确率
- 目标: 100% 准确
- 评估方法: 人工验证 + 自动化检查
🛠️ 开发指南
添加新技能测试
- 在
scripts/fixtures/sample_inputs.json中添加测试用例 - 创建技能特定的测试脚本（可选）
- 运行测试验证
扩展测试类型
创建新的测试模块：
# scripts/test_custom.py
from utils.metrics_collector import MetricsCollector
def test_custom_metric(skill_name):
collector = MetricsCollector()
# 自定义测试逻辑
results = collector.collect_custom_metrics(skill_name)
return results🔍 故障排查
问题1: 测试超时
原因: 技能执行时间过长 解决: 增加超时配置 --timeout 60
问题2: 报告生成失败
原因: 报告目录不存在 解决: 创建目录 mkdir -p /tmp/skill-tests
问题3: 测试用例缺失
原因: 未定义测试用例 解决: 在 fixtures/sample_inputs.json 中添加
📝 最佳实践
- 定期运行测试: 每次技能更新后运行完整测试
- 保持测试用例更新: 随技能功能同步更新测试用例
- 监控性能指标: 定期对比性能指标，优化技能
- 自动化集成: 将测试集成到 CI/CD 流程中
- 文档化测试结果: 保存测试报告，便于追溯
📄 许可证
MIT License
🤝 贡献
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📞 联系作者
- 邮箱: mars@caofu.org
- 系统: OpenClaw Agent System