DVERA CT verification tools

DVERA — 面向 C/C++ 编码 Agent 的 CT 验证技能

한국어: README.ko.md

DVERA（Dynamic Verification Agent）将 CT C/C++ 验证工作引入 Claude Code、Codex CLI、Cursor 和 GitHub Copilot 等编码 Agent。它利用源代码、需求、构建信息、源代码更改和现有测试资产的工作上下文，准备并请求 CT 验证工作。

CT（Controller Tester）是一款用于关键任务 C/C++ 软件的单元、集成和基于代码的测试自动化解决方案。它集成了测试环境配置、测试设计与生成、执行、代码覆盖率分析、报告和可追溯性管理。

DVERA 不会取代 CT 的验证结果。编码 Agent 可帮助准备和协调验证工作；CT 则执行分析、构建、测试执行和结果汇总。生成的测试必须经过审核，确认测试意图、数据和预期结果，然后通过实际执行结果和测得的覆盖率加以确认。

CT 和 DVERA 工作流的优势

验证需求	CT 和 DVERA 工作流
复杂的 C/C++ 环境	在分析前记录编译器、宏、包含路径、工具链、构建和目标条件。
单元和集成验证	在函数、模块和接口层面设计并执行测试，并在适用时纳入现有的 GoogleTest 资产。
可审核的证据	将测试意图、执行结果、语句／分支／MC/DC 覆盖率、报告和需求链接起来，以供审核。
重复验证更改	代码更改后重新运行受影响的测试，并审核新增失败和覆盖率变化，以便跟进回归问题。
AI 辅助测试工作	利用代码、需求和更改上下文准备测试工作，再通过 CT 分析和测量结果加以改进。

工作流概览

1. 为 CT 项目准备编译器、宏、包含路径、工具链和目标上下文。
2. 分析项目，并通过受控反馈循环解决环境或配置问题。
3. 利用构建、执行和覆盖率反馈生成、执行并改进单元或集成测试。
4. 审核覆盖率和结果、生成报告，并在源代码更改后重新运行受影响的验证。

本仓库中的技能介绍了与产品相连的工作流。它们不能独立取代 CT 安装。

安装

在 Claude Code 中：

/plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin
/plugin install dvera@suresofttech

或在终端中：

claude plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin
claude plugin install dvera@suresofttech

随后可将技能加载为 /dvera:ct-init-project、/dvera:ct-test-loop 等。该插件会为每个会话增加约 620 个 token；只有在运行某项技能时，才会读取该技能正文。

需要产品支持的操作必须有已部署的 CT 环境。若没有，技能会在安装检查处停止，并说明如何联系产品支持。

请求示例

以下示例摘自 CT 用户指南。响应可能因 AI 模型和对话上下文而异；如果结果与预期不同，请更详细地改写请求并重试。

请求	技能
Create a CT project and start verification.	ct-init-project
Run tests in CT.	ct-init-project
Generate tests for the calculate_checksum function.	ct-test-loop
Find functions without tests and generate tests for them.	ct-test-loop
Run regression tests.	ct-regression
Open CT.	ct-open

技能

所有技能都需要已部署的 CT 环境才能执行依托产品的操作；如果找不到此环境，则会停止并显示安装提示。

技能	CT 工作流阶段
ct-init-project	启动或准备 CT 验证项目。
ct-extract-macro	获取目标编译器宏和构建环境信息。
ct-make-conf	为所选工具链准备分析配置。
ct-setup-project	创建 CT 项目并应用构建输入。
ct-analysis-loop	分析项目并解决配置或工具链问题。
ct-test-loop	生成、运行和改进测试。
ct-kb-update	完成 CT 运行后，记录经过验证的工作流观察结果。
ct-regression	代码更改后重新运行现有测试并查看差异。
ct-self-healing	收集回归证据并识别 CT Self-Healing 审查候选项。
ct-run-gtest	重新运行在 CT 中注册的 GoogleTest 资源，并查看结果和覆盖率。
ct-req-to-test	根据已批准的需求生成并执行 CT AI 测试。
ct-report	导出执行和覆盖率证据。
ct-open	打开 CT 项目以进行可视化检查。
ct-orchestrator	恢复正在进行的验证工作流中适当的阶段。

依托产品的工作流

DVERA 需配合已部署的 CT 和 DVERA 环境使用。本仓库介绍了验证工作流，并提供一个 MCP 服务，将工具调用转发到本地 CT 安装，但不包含 CT 运行时或产品安装。

如果没有已部署的环境，用户可以查看本仓库中介绍的工作流，但需要执行 CT 操作的技能会在安装检查时停止。它不得声称已进行 CT 分析、执行、覆盖率测量或报告生成。

MCP 工具

直接向 Agent 提供 CT 的验证工具。连接 MCP 服务 （scripts/dvera-mcp.py）后，Agent 可以创建项目、运行分析、生成并 执行测试，以及读取覆盖率，无需离开对话——这些工具与 CT 提供给自身 Agent 的 工具相同。调用会转至 CT 的 ct_tool.py 入口点，服务在调用之间不会保留 自己的进程。

可以通过以下两种方式之一进行连接。

将 MCP 客户端指向 CT 自带的解释器——无需额外安装：

{
  "mcpServers": {
    "dvera": {
      "command": "C:/Program Files/Suresoft/CT 2026/python/python.exe",
      "args": ["/path/to/dvera-plugin/scripts/dvera-mcp.py"]
    }
  }
}

在 Linux 上，解释器位于 <CT install>/python/python3。如果你更愿意使用自己的 解释器，任何 Python 3.8 或更高版本都可以。将脚本路径替换为本仓库所在位置： 克隆本仓库，或使用插件管理器安装的副本（claude plugin list 会显示 插件所在位置）。服务会从客户端的工作目录获取源代码目录，因此请从要验证的项目 目录启动客户端。

或者安装此仓库发布版本中的捆绑包：下载 dvera-mcp.mcpb，并 使用支持安装 MCP 捆绑包的客户端打开。它会解析自己的 Python，因此无需预先 安装任何内容。

如果 CT 安装在默认位置之外，请设置 CT_HOME。在任何机器上配置此服务都很安全： 无论如何它都会启动；如果没有 CT，则只会提供一个工具 dvera_check_environment，用于报告缺少的内容以及相应的处理方式。即使 CT 已安装， 也会提供此工具——如果验证工具没有出现，请先运行它。

依托产品进行验证的要求

• CT 2026.06 或更高版本
• 有效的 CT 许可证
• 受支持的 C/C++ 构建和目标环境
• 随已部署 CT 环境提供的 DVERA 集成

如需产品演示、购买或部署咨询，请联系 [email protected]。

隐私政策

此仓库中的 MCP 服务完全在你的计算机上运行。

• 它不会向 Suresoft Technologies 或任何第三方发送任何内容。没有遥测、 没有分析，也不会自行发起网络调用。
• 工具参数会传递给同一台计算机上的 CT 安装，CT 的响应则会返回给你的 MCP 客户端。不会在 CT 自己的工作区之外写入任何内容。
• 它不会存储凭据，也不会读取 CT 安装目录以及工具调用指定的路径之外的任何文件。
• CT 自身记录的任何内容——工作区、分析输出、报告——均由 CT 自身的数据处理方式决定，而非此仓库。

Skills 是文档，不包含会在你的计算机上运行的代码。

完整政策请参阅 PRIVACY.md。有关 CT 产品本身数据处理方式的问题，请联系 [email protected]。

许可证和商标

此仓库采用 MIT License 授权。该许可证涵盖此仓库中的所有内容——文档、Skill 文件和 MCP 服务源代码。但不涵盖 CT 本身：CT 和 DVERA 是 Suresoft Technologies 的产品，此仓库不授予任何产品功能的使用权或产品许可证。

GoogleTest 是 Google LLC 的商标。此仓库与 Google 无关联，未经其赞助或认可。其他产品名称可能是其各自所有者的商标。