关于 pypict-skill
用于在穷举组合成本过高时生成成对测试矩阵的技能,强调验证有效值对覆盖情况,并将行转为带预期行为的测试;不附带生成器。
主要功能
- 01定义因素与允许值
- 02生成成对候选行
- 03验证有效值对覆盖
- 04明确保留无效组合
- 05补充边界与失败测试
适用场景
- 01缩减大型组合测试矩阵
- 02测试配置值之间的交互
- 03检查生成用例的成对覆盖
- 04规划独立的边界与失败测试
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ sickn33/ agentic-awesome-skills --skill pypict-skill安装后在 Claude Code 中输入/pypict-skill确认已加载。
详细介绍
Pypict Skill
概述
成对测试生成
适用场景
当穷举所有组合的成本过高,且适合采用成对覆盖时,设计一个小型测试矩阵,覆盖离散因子值的每一对组合。
流程
- 定义因子、允许的值以及实际存在的无效组合约束。
- 检查实际安装的成对生成器及其支持的输入格式;此入口不附带 Python 包或可执行文件。
- 生成候选行,并独立枚举已覆盖的有效值对。必须明确显示缺失的值对;不得虚构约束来掩盖它们。
- 将各行转换为包含预期行为的测试,而不只是输入组合。
对于三个二元因子,下面这个示例矩阵覆盖了所有两因子值对:
[[0,0,0],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,0]]
成对覆盖不等于正确性,也不代表覆盖了三因子交互。请另外添加已知的边界、授权和失败场景。
示例
用户请求:
请在此任务中使用 @pypict-skill:成对测试生成。
限制
- 仅当任务明确符合上述范围时,才使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准,请停止并请求澄清。
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