关于 pr-test-impact-analysis
PR Test Impact Analysis 是一项技能,用于根据拉取请求的变更、依赖关系和历史风险推导充分的测试范围。它将变更代码映射到使用方和测试义务,并记录证据、未知项及扩展覆盖范围的理由。
主要功能
- 01根据 PR 变更推导测试范围
- 02将变更符号映射到使用方和测试
- 03跟踪证据及不确定的依赖关系
- 04检查已删除测试造成的覆盖缺口
- 05风险高或证据弱时扩大范围
适用场景
- 01为拉取请求选择测试
- 02审查现有的测试影响计划或结果
- 03依赖关系或映射未知时识别缺口
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ naodeng/ awesome-qa-skills --skill pr-test-impact-analysis安装后在 Claude Code 中输入/pr-test-impact-analysis确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
agents/openai.yamlevals/eval.yamlevals/cases/basic-success.yamldomain-method-regression.yamledge-incomplete-input.yamledge-risk-priority.yamlevals/fixtures/check_domain_decisions.pycheck-domain-decisions.shdomain-oracle.jsonprompts/pr-test-impact-analysis.mdreferences/domain-decision-example.md详细介绍
PR 测试影响分析
适用场景
- 需要根据拉取请求的差异、依赖关系和历史风险,推导出最小且充分的测试范围时,使用此技能。
- 需要审查现有计划、结果或证据集并提出可执行的改进建议时,使用此技能。
- 上下文不完整,但仍值得进行有限范围的初步分析时,使用此技能。
输出格式选项
- 默认使用 Markdown 进行审查、执行和渐进式完善。
- 用户要求使用表格、CSV、JSON 或工单字段时,保留风险、证据、优先级和边界信息。
- 输出供机器使用的内容时,先确认 schema、枚举值和必填字段。
使用方法
- 阅读并遵循
prompts/pr-test-impact-analysis.md,包括其中的输入约定、执行规则、最低覆盖要求和输出顺序。 - 只补充会影响决策的上下文:范围、环境、版本、约束、证据和成功标准。
- 审查输入,然后区分已确认事实、工作假设和未决问题。
- 根据风险和证据强度排序,并生成可直接执行或审查的产物。
- 如果信息不完整,请提供范围有限的初步分析,并说明哪些结论缺乏依据。
参考文件
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校准领域结果、有效控制项或证据缺口时,请阅读 references/domain-decision-example.md,了解脱敏输入、逐项判断依据和可复现的计算。
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始终阅读
prompts/pr-test-impact-analysis.md;它是此技能的完整执行规范。 -
用于评估或回归时,请阅读
evals/eval.yaml和evals/cases/下的相关案例。 -
仅当这些目录存在且任务需要时,才加载
references/、examples/、scripts/或output-formats.md。
领域执行要点
- 确定仓库、base 和 head 的 SHA,以及差异范围。源文件、符号、schema 或配置的变更才是依据;仅凭名称无法证明影响,不同 HEAD 的结果也不能合并。
- 映射变更的符号→直接/传递使用方→义务→测试 ID/层级/执行版本。将边标记为已确认/候选/未知;只有在有证据的隔离边界处才停止追踪。
- 对已删除或被弱化的测试,检查其覆盖的义务是否仍有独立保护。仅从剩余测试清单中选择测试,可能会掩盖已消失的覆盖。
- 未知的动态依赖/映射应触发保守的契约/集成测试候选,并明确列出缺口。区分范围候选、已执行的测试和已满足的义务;列出扩展/升级处理的触发条件。
核心约束
- 不要仅根据文件名推断。
- 为测试选择提供证据。
- 风险高且证据薄弱时,扩大范围。
- 绝不捏造证据中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
- 重要结论须关联证据;缺乏支持的结论须标记为假设,并说明验证方法。
- 使用业务影响、可能性或可检测性说明优先级。
交付检查清单
- 已覆盖:变更意图、直接和传递影响、公共接口、数据变更、配置、安全、回滚和测试缺口。
- 已区分事实、假设、缺口和建议。
- 已为高风险事项指定优先级、证据依据、负责人或后续行动。
- 已定义可验证的决策标准,而非泛泛建议。
- 未执行任何未经授权的生产环境写入或破坏性操作。
常见陷阱
- 列出检查项,却未注明前置条件、预期结果或证据。
- 将所有事项都标为高优先级,回避权衡。
- 用工具名称或泛泛而谈的理论代替领域推理。
- 因输入不完整而拒绝处理,或假装不完整的证据足以支撑确定结论。
最佳实践
- 优先检查最可能导致业务损失、安全问题或发布受阻的路径。
- 通过最小且可验证的实验降低不确定性,并记录复现条件。
- 确保产物可执行,且另一位工程师能够独立审查。
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