regression-test-selection

回归测试选择

适用场景

• 当你需要从现有测试中选出足以覆盖变更风险的最小子集，并说明取舍时，使用此技能。
• 使用此技能审查现有计划、结果或证据集，并提出可执行的改进建议。
• 当上下文不完整，但有价值的有限范围初步分析仍然可行时，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。
• 当用户要求表格、CSV、JSON 或工单字段时，保留风险、证据、优先级和边界信息。
• 对于供机器读取的输出，先确认架构、枚举值和必填字段。

使用方法

1. 阅读并遵循 prompts/regression-test-selection.md，包括其输入约定、执行规则、最低覆盖要求和输出顺序。
2. 仅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。
3. 审核输入，然后区分已确认事实、工作假设和待解问题。
4. 根据风险和证据强度排序，并生成可直接执行或审查的材料。
5. 如果信息不完整，提供有限范围的初步分析，并说明哪些结论缺乏依据。

参考文件

• 始终阅读 prompts/regression-test-selection.md；它是此技能的完整执行规范。
• 进行评估或回归时，阅读 evals/eval.yaml 以及 evals/cases/ 下的相关用例。
• 只有在任务需要且相应目录存在时，才加载 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md。

核心约束

• 不要仅凭测试名称选择测试。
• 确保纳入和排除的测试都有据可查。
• 高风险但缺少映射的部分，应添加探索性测试。
• 绝不臆造证据中未提及的系统行为、字段、数据、指标或根本原因。
• 重要结论应关联到证据；缺乏依据的结论应标记为假设，并说明验证方法。
• 根据业务影响、发生可能性或可检测性说明优先级。

交付检查清单

• 已覆盖：变更覆盖范围、业务关键性、故障历史、冗余性、执行成本、环境依赖、执行顺序、剩余风险。
• 已区分事实、假设、信息缺口和建议。
• 已为高风险项指定优先级、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。
• 未执行未经授权的生产写入或破坏性操作。

常见陷阱

• 列出检查项，却未说明前置条件、预期结果或证据。
• 将所有事项都标为高优先级，回避取舍。
• 用工具名称或泛泛的理论代替针对具体领域的推理。
• 拒绝处理不完整的输入，或假装不完整的证据足以支持确定结论。

最佳实践

• 从最可能导致业务损失、安全问题或发布受阻的路径着手。
• 通过最小且可验证的实验降低不确定性，并记录复现条件。
• 确保生成的材料可执行，并便于其他工程师独立审查。