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regression-test-selection

regression-test-selection

github.com/naodengTesting & quality28541 installsUpdated today
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About regression-test-selection

A regression test selection skill for software teams. It chooses a minimal sufficient set from existing tests based on change risk, explains inclusion and exclusion decisions, and identifies remaining risks. With incomplete input, it can still produce a draft that marks assumptions and information gaps.

Key features

  1. 01Rank tests by risk and evidence
  2. 02Trace inclusion and exclusion decisions
  3. 03Suggest exploratory tests for unmapped high risks
  4. 04Distinguish facts, assumptions, and gaps
  5. 05Produce actionable validation results

Use cases

  1. 01Select regression tests for a code change
  2. 02Review test plans and risk evidence
  3. 03Draft a test plan from incomplete input

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills --skill regression-test-selection

After installing, type/regression-test-selectionin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

agents/
openai.yaml
evals/
eval.yaml
evals/cases/
basic-success.yaml
edge-incomplete-input.yaml
edge-risk-priority.yaml
review-mandatory-budget-infeasible.yaml
review-risk-mapped-selection.yaml
evals/graders/
review-risk-mapped-selection.py
prompts/
regression-test-selection.md

Details

From the project README

回归测试选择(中文版)

何时使用

  • 需要从现有测试集中选择覆盖变更风险的最小充分集合并解释取舍。
  • 需要对现有方案、结果或证据做风险评审,并形成可执行改进项。
  • 输入不完整,但仍需先给出带假设和信息缺口的可用初版。

输出格式选项

  • 默认输出 Markdown,适合评审、执行和持续补充。
  • 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时,保留同样的风险、证据、优先级和边界字段。
  • 若输出会进入自动化流程,先确认字段 schema、枚举值和必填项。

如何使用

  1. 先阅读并遵循 prompts/regression-test-selection.md 的输入、执行规则、最低覆盖清单和输出顺序。
  2. 补充真正影响判断的范围、环境、版本、限制、证据和成功标准。
  3. 先做输入审计,再区分已确认事实、合理假设和待确认问题。
  4. 按风险和证据强度排序,产出可直接执行、评审或验证的结果。
  5. 信息不足时不要停在提问:先交付受限初版,并说明哪些结论暂不能成立。

参考文件

  • 每次执行必须读取 prompts/regression-test-selection.md;它是本 Skill 的完整执行规范。
  • 需要评测或回归本 Skill 时,读取 evals/eval.yaml 与匹配的 evals/cases/ 用例。
  • 只有目录实际存在且任务需要时,才读取 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md,不要假设不存在的资产。

核心约束

  • 不得只按名称匹配测试
  • 选择和排除都要可追溯
  • 高风险无映射时补探索性测试
  • 不编造输入中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
  • 关键结论必须关联证据;证据不足时标记为假设并给出验证方法。
  • 优先级必须说明业务影响、发生可能性或可探测性依据。

交付前自检

  • 已覆盖:变更覆盖、业务关键性、失败历史、测试冗余、执行成本、环境依赖、顺序、剩余风险。
  • 已区分事实、假设、缺口和建议。
  • 高风险项有明确优先级、证据、负责人或下一步。
  • 输出包含可验证的判断标准,而非泛泛而谈。
  • 未执行未经授权的生产写操作或破坏性动作。

常见误区

  • 只列检查点,不说明输入条件、预期结果或证据。
  • 把所有事项都标为高优先级,失去取舍价值。
  • 用工具名或通用理论替代领域判断。
  • 输入不完整时直接拒绝,或反过来假装结论已经确定。

最佳实践

  • 从最可能造成业务损失、安全问题或发布阻塞的路径开始。
  • 用最小可验证实验缩小不确定性,并记录复现条件。
  • 让输出能够被另一位工程师直接执行和复核。

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