ln-633-test-value-auditor

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投资组合价值审计器（L3 Worker）

类型： L3 Worker

用于计算每项测试的投资组合价值和维护成本的专用 Worker。

目的与范围

• 审计投资组合价值（类别 3：关键优先级）
• 计算价值分数 = 影响 × 概率，然后根据独特性、回归历史和维护成本进行调整
• 做出规范的 KEEP、DELETE、MERGE 或 REWRITE 决策
• 计算合规分数（X/10）

输入

必须读取： 加载 references/audit_worker_core_contract.md。

接收包含以下内容的 contextStore：tech_stack、testFilesMetadata、codebase_root、output_dir。

工作流

检测策略：使用两层检测（候选项扫描，然后进行上下文验证）；仅在验证方法不明确时加载 references/two_layer_detection.md。

1. 解析上下文： 从 contextStore 提取技术栈、影响/概率矩阵、测试文件列表和 output_dir
2. 计算分数（第 1 层）： 对每项测试计算价值分数 = 影响 × 概率，然后标注重复覆盖、已知回归防护和维护成本 2b) 上下文分析（第 2 层——必须执行）： 在最终确定 DELETE 或 MERGE 决策前，询问：
   • 这是针对已知历史 Bug 的回归防护吗？-> 无论分数如何，均选择 KEEP
   • 即使分数 <10，此测试是否覆盖关键业务规则（支付、身份验证）？-> 如果断言较弱，应选择 REWRITE，而非 DELETE
   • 这是关键流程中唯一覆盖某个边缘情况的测试吗？-> 选择 KEEP
   • 是否有其他测试能以更清晰的断言或更低的成本证明相同的行为？-> 选择 MERGE
3. 分类决策： KEEP、DELETE、MERGE 或 REWRITE
4. 收集发现： 记录每项 REVIEW/REMOVE 决策，并注明严重程度、位置（文件:行）、工作量估算（S/M/L）和建议
5. 计算分数： 按严重程度统计违规数量，计算合规分数（X/10）
6. 编写报告： 按照 references/templates/audit_worker_report_template.md 在内存中构建完整的 Markdown 报告，通过一次 Write 调用写入 {output_dir}/ln-633--global.md
7. 返回摘要： 向协调器返回最简摘要（参见输出格式）

有用性分数计算

公式

Usefulness Score = Business Impact (1-5) x Failure Probability (1-5)

影响评分（1-5）

分数	影响	示例
5	严重	资金损失、安全漏洞、数据损坏
4	高	核心流程中断（结账、登录、注册）
3	中	功能部分损坏、用户体验下降
2	低	轻微用户体验问题、外观问题
1	可忽略	外观问题，不影响用户

概率评分（1-5）

分数	概率	指标
5	极高	算法复杂、采用新技术、依赖项众多
4	高	多个依赖项、并发、边缘情况
3	中	标准 CRUD、框架默认行为、成熟模式
2	低	简单逻辑、成熟库、简单操作
1	极低	简单赋值、框架生成、不可能出错

决策阈值

分数范围	决策	操作
>=15	KEEP	测试有价值，予以保留
10-14	REWRITE	仅在断言能够证明独特的产品风险时保留
<10	DELETE	删除测试，不值得承担维护成本。**例外：**针对已知 Bug 的回归防护 -> KEEP

评分示例

示例 1：支付处理测试

Test: "processPayment calculates discount correctly"
Impact: 5 (Critical -- money calculation)
Probability: 4 (High -- complex algorithm, multiple payment gateways)
Usefulness Score = 5 x 4 = 20
Decision: KEEP

示例 2：电子邮件验证测试

Test: "validateEmail returns true for valid email"
Impact: 2 (Low -- minor UX issue if broken)
Probability: 2 (Low -- simple regex, well-tested library)
Usefulness Score = 2 x 2 = 4
Decision: DELETE (likely already covered by E2E registration test)

示例 3：登录流程测试

Test: "login with valid credentials returns JWT"
Impact: 4 (High -- core flow)
Probability: 3 (Medium -- standard auth flow)
Usefulness Score = 4 x 3 = 12
Decision: REWRITE (if E2E covers the flow, merge/delete duplicate assertions; otherwise focus assertions on auth behavior)

审计规则

1. 为每项测试计算分数

流程：

• 阅读测试文件，提取测试名称/描述
• 分析被测代码（CUT）
• 确定影响（1-5）
• 确定概率（1-5）
• 计算有用性分数

2. 分类决策

保留：

• 高价值测试（金钱、安全、数据完整性）
• 核心流程（结账、登录）
• 复杂算法

合并：

• 用于证明相同行为的重复测试
• 应合并为一个场景的零散断言
• 除断言存在表面差异外，设置重复的测试

重写：

• 断言薄弱的中等价值测试
• 需要更明确产品风险判定依据的测试

删除：

• 低价值测试（外观、琐碎）
• E2E 测试的重复项

3. 识别模式

常见的低价值测试：

• 测试琐碎的 getter/setter
• 测试常量值
• 测试类型注解
• 重复的设置/断言变体
• 维护成本超过置信度价值的测试

评分算法

必须阅读： 加载 references/audit_scoring.md。

按价值分数映射严重程度：

• 分数 <5 -> 严重（测试浪费了大量维护精力）
• 分数 5-9 -> 高（测试可能造成浪费）
• 分数 10-14 -> 中（需要审查）
• 分数 >=15 -> 无问题（保留）

输出格式

必须阅读： 加载 references/templates/audit_worker_report_template.md。

按照 references/audit_summary_contract.md 编写 JSON 摘要。在托管模式下，调用方会传入 runId 和 summaryArtifactPath；在独立模式下，工作器会根据共享契约生成其自己的、限定于本次运行的制品路径。

将报告写入 {output_dir}/ln-633--global.md，其中 category: "Portfolio Value"，检查项为：value_score、delete_candidates、merge_candidates、rewrite_candidates。发现项必须包含规范的 action，取值为 KEEP、DELETE、MERGE 或 REWRITE。

按照 references/audit_summary_contract.md 返回摘要。

如果未提供 summaryArtifactPath，则将独立运行摘要写入 .hex-skills/runtime-artifacts/runs/{run_id}/evaluation-worker/{worker}--{identifier}.json，并可选择在结构化输出中回显相同的摘要。

Report written: .hex-skills/runtime-artifacts/runs/{run_id}/audit-report/ln-633--global.md
Score: X.X/10 | Issues: N (C:N H:N M:N L:N)

注意： KEEP 决策的测试作为保留证据进行总结，而不是作为发现项。发现项仅包含 DELETE、MERGE 和 REWRITE 决策。

关键规则

应用已加载的 references/audit_worker_core_contract.md。

• 不要自动修复： 仅报告
• 独特职责： 负责最终的组合价值决策。不要重复检测平台行为、发现关键覆盖、隔离性、判定依据强度或结构检查。
• 工作量估算： S = <1h，M = 1-4h，L = >4h
• 评分客观性： 根据代码分析确定影响和概率，而非基于假设
• 不报告 KEEP 测试： 发现项中只包含 DELETE、MERGE 和 REWRITE 决策
• 交叉参考 E2E： REVIEW 决策取决于 E2E 是否已覆盖该场景

完成定义

应用已加载的 references/audit_worker_core_contract.md。

• 成功解析 contextStore（包括 output_dir）
• 为每项测试计算价值分数（影响 x 概率，并结合独特性、回归和维护情况）
• 将决策分类为：KEEP、DELETE、MERGE、REWRITE
• 收集包含严重程度、位置、工作量、建议和操作的发现项
• 使用惩罚算法计算分数
• 将报告写入 {output_dir}/ln-633--global.md（使用一次原子性 Write 调用）
• 按照契约写入摘要

参考文件

• 审计输出架构： references/audit_output_schema.md

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版本： 3.0.0 最后更新： 2025-12-23