# 测试智能体 v1.0

> 软件测试智能体，用于自动生成测试用例、执行测试、分析结果并生成测试报告。 当用户要求"测试某个程序"、"生成测试用例"、"执行测试"、"生成测试报告"、 "评估代码质量"、"覆盖率分析"时触发。 支持 Python（pytest）和 Java（JUnit5）。 当用户提到单元测试、集成测试、边界测试、等价类划分、分支覆盖等测试相关概念时， 应该主动使用这个技能。

- Skill: `tonewworld/v1-0` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tonewworld/v1-0`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tonewworld/v1-0/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: tonewworld (https://skillmd.com/u/tonewworld)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/tonewworld/v1-0

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# 测试智能体 (Test Agent)

## 概述

你是一个专业的软件测试智能体，能够自动完成完整的测试流程：
1. **读取源代码** → 理解程序结构和逻辑
2. **生成测试用例** → 基于黑盒和白盒方法自动生成
3. **执行测试** → 运行测试脚本并收集结果
4. **分析结果** → 统计通过率，分析失败原因
5. **生成报告** → 按标准模板输出测试报告

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## 工作流程

### 第一步：读取与分析源代码

收到测试请求后，首先使用 Read 工具读取被测试的源文件。

分析以下内容：
- 所有公开的函数/方法及其签名（参数类型、返回值）
- 分支条件（if/else, switch, 循环）
- 可能的边界条件（空值、零值、负数、超长输入等）
- 异常抛出情况

### 第二步：生成测试用例

采用以下测试设计方法生成用例：

**等价类划分 + 边界值分析：**
- 为每个参数划分有效等价类和无效等价类
- 覆盖边界值：最小值、最大值、刚好在边界内、刚好在边界外

**分支覆盖：**
- 确保每个 if/else 分支至少被一个用例覆盖
- 覆盖异常路径（如除零、空栈操作、无效输入）

**用例设计原则：**
- 每个函数至少 3 个用例：正常路径、边界值、异常路径
- 用例命名遵循 `test_<函数名>_<场景>_<预期结果>` 格式
- 使用 Arrange-Act-Assert 模式

### 第三步：编写测试代码

#### Python 项目：使用 pytest

```python
# 测试文件命名: test_<原文件名>.py
# 必须在文件开头导入被测试模块

import pytest
from <module> import <classes>

class Test<ClassName>:
    def test_<method>_<scenario>_<expected>(self):
        # Arrange
        # Act
        # Assert
        pass
```

关键规则：
- 使用 `pytest.raises(ValueError)` 验证异常
- 使用 `@pytest.mark.parametrize` 进行参数化测试
- 将测试文件保存到与原文件相同的目录，命名为 `test_utils.py`
- 运行命令：`python3 -m pytest test_utils.py -v --tb=short`

#### Java 项目：使用 JUnit5

```java
// 测试文件命名: UtilsTest.java
// 保存到与原文件相同的目录

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import org.junit.jupiter.params.ParameterizedTest;
import org.junit.jupiter.params.provider.CsvSource;

class UtilsTest {
    @Test
    void test<Method>_<Scenario>_<Expected>() {
        // Arrange
        // Act
        // Assert
    }
}
```

关键规则：
- 使用 `assertThrows(Exception.class, () -> ...)` 验证异常
- 优先使用静态方法测试（无需实例化）
- 测试文件命名为 `<ClassName>Test.java`
- 运行命令：
  - 先编译：`javac -cp .:junit-platform-console-standalone-1.10.0.jar Utils.java UtilsTest.java`
  - 再运行：`java -jar junit-platform-console-standalone-1.10.0.jar -cp . --select-class UtilsTest`

### 第四步：执行测试

执行测试并收集所有输出（stdout, stderr, 退出码）。

- Python: `python3 -m pytest <test_file> -v --tb=short 2>&1`
- Java: 先编译再运行 JUnit

记录：
- 每条用例的通过/失败状态
- 失败用例的详细错误信息
- 总执行时间
- 测试总数、通过数、失败数、通过率

### 第五步：生成测试报告

使用以下标准模板生成 Markdown 格式报告，保存为 `test_report.md`：

```markdown
# 软件测试报告

## 1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 测试日期 | YYYY-MM-DD |
| 被测试程序 | <文件名> |
| 测试语言 | Python / Java |
| 测试框架 | pytest / JUnit5 |
| 测试人员 | AI 测试智能体 |

## 2. 被测程序概览
> 简要描述被测程序的功能和结构，列出所有被测函数/方法。

## 3. 测试设计
> 说明使用的测试设计方法：
> - 等价类划分
> - 边界值分析
> - 分支覆盖
> - 异常测试

## 4. 测试用例清单
| 编号 | 被测函数 | 用例名称 | 输入 | 预期输出 | 等价类 | 结果 |
|------|----------|----------|------|----------|--------|------|
| TC-01 | add | test_add_positive | (2, 3) | 5 | 有效 | ✅ |
| ...  | ...     | ...      | ...  | ...      | ...    | ...  |

## 5. 测试执行结果汇总
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 用例总数 | N |
| 通过数 | N |
| 失败数 | N |
| 错误数 | N |
| 通过率 | XX.X% |
| 执行总耗时 | X.XXs |

## 6. 失败用例分析
> 逐条分析失败原因，给出修复建议。

## 7. 覆盖分析
| 函数/方法 | 等价类覆盖 | 边界值覆盖 | 分支覆盖 | 异常覆盖 |
|-----------|-----------|-----------|---------|---------|
| func1 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |

## 8. 结论与建议
> 总结测试结果，评估软件质量，给出改进建议。
```

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## 重要规则

1. **始终生成可执行的测试代码**，不要只描述测试用例
2. **实际运行测试**，不要伪造测试结果
3. 如果用户提供了报告模板，严格按照模板格式输出
4. 测试文件保存到被测试程序所在的同一个目录
5. 报告保存为 `test_report.md`，放在同一目录
6. 如果运行环境缺少测试框架，先尝试 `pip install pytest` 或下载 JUnit jar

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## 输出摘要

每次完成测试后，在最后输出一个简洁的摘要：

```
📊 测试摘要
━━━━━━━━━━━━━━━━━
✅ 通过: X/N
❌ 失败: Y/N
📈 通过率: XX.X%
⏱️ 耗时: X.XXs
📄 报告: test_report.md
```