autorenew

技能详情

AI 生成测试评审

需要合入、修改或评估 AI 生成的单元、功能、API 或 E2E 测试。

状态稳定
类型原子 Skill
领域软件测试
生命周期测试设计
适合角色QA / DEV
语言中文 / 英文
评测有评测 ✓
同步日期2026-09-15

解决什么问题

它把当前 Skill 的方法整理成可以直接执行、评审和复用的质量输入。

  • 以可观察行为、失败信号和风险覆盖为准,不能只评价行覆盖率、测试名称或 mock 调用次数。
  • 发现测试会在实现被破坏后仍通过时,明确说明最小破坏方式和需要加强的断言。
  • 不建议为了绿灯删除断言、吞掉异常、放宽时间阈值或改生产逻辑以适应测试。

适用场景

推荐使用
  • 需要合入、修改或评估 AI 生成的单元、功能、API 或 E2E 测试。
  • 测试看似通过,但断言、隔离、数据或覆盖价值值得怀疑。
常见误区
  • 当前 Skill 暂无可展示内容。

输入

最低输入
  • 先盘点当前范围内实际存在的测试类型与文件:单元、功能(functional testing)、API、E2E 或其组合;只审查已发现或用户明确指定的类型。
推荐输入
  • 每次评审必须读 prompts/review-test.md;其中的“测试类型路由”先于逐条评审。
  • 识别伪测试、过度 mock 或无效断言时读 references/fake-test-patterns.md。
  • 单元测试读 references/unit-test-rules.md;功能测试 / functional testing 读 references/functional-test-rules.md;API 测试读 references/api-test-rules.md;E2E 测试读 references/e2e-test-rules.md。
  • 需要展示期望水准或反例时,读取 examples/good/ 或 examples/bad/ 的相关样例。
可选上下文
  • 相关代码或配置
  • 历史结果
  • 日志与指标

输出

输出会围绕该 Skill 的方法形成可执行结果,并明确事实、假设、风险和下一步。

不安装也能判断输出价值

  1. 01已说明审查范围、证据和待确认信息
  2. 02发现按严重度排序,且每项有位置、影响和建议
  3. 03已审查真实断言、负向路径、边界、隔离和可重复性
  4. 04未把无证据的推测写成事实

工作原理

  1. 01先盘点当前范围内实际存在的测试类型与文件:单元、功能(functional testing)、API、E2E 或其组合;只审查已发现或用户明确指定的类型。
  2. 02再明确被测行为、风险和可用的需求或实现证据;缺失时列为待确认,不虚构结论。
  3. 03阅读 prompts/review-test.md,按严重度输出可行动的发现;每项关联具体测试、风险和修正方向。
  4. 04仅加载已发现层级的规则:单元测试、功能测试(functional testing)、API 或 E2E;跨层问题可加载多份。不要因存在多个规则文件而直接全局审查。
  5. 05将“阻断合入”的错误与可接受的改进分开;不要因风格偏好把有效测试判为问题。

安装与快速开始

安装命令 / SHELL
npx skills add \
  https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills/tree/main/skills/zh/testing-types/ai-generated-test-review
  -g
ai-generated-test-review.prompt
@skill ai-generated-test-review

结合当前项目上下文,按该 Skill 的要求给出可执行结果。

补充上下文:
[粘贴项目背景或需求]