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TestKit.

面向 AI 编程的交付与验证工作流

可复用 Agent Skills 与确定性验证流程,将需求、TestSpec、执行、缺陷回归和验收证据关联起来。

方向
工程验证
实现重点
可复用 Agent Skills、测试规格、执行契约与确定性校验器。
可查看的内容
查看证据流转,以及哪些缺失条件会阻止验收通过。

可以逐步检查的验证流程。

选择一个阶段,查看输入、职责、产物与校验规则。

从需求到验收交互式流程说明

需求

testspec-new / testspec-update
输入
当前需求、产品答疑和验收规则。
Agent Skill 执行内容
建立产品基线、明确范围,并记录仍需人工回答的问题。
产物
需求文档与变更背景。
验证方式
检查需求标识、版本和权威来源;未解决的问题保持显式记录。
下一阶段依赖
TestSpec 以确认后的需求为输入,不自行推断实现目标。
查看源码契约

这里展示流程说明,不会执行真实测试。需要调查失败或修复时,才进入缺陷与回归验证阶段。

要解决的问题

AI 编程可以快速产出代码,但任务完成或测试通过,无法独自说明哪些需求在什么构建上得到了验证。验证层需要把这些关系明确记录下来。

模块如何协作

图中展示 TestKit 的证据流程,浏览器中并未执行真实测试。缺陷与回归环节适用于存在失败或需要验证修复的情况。

关键工程决策

把方法封装为可复用 Agent Skills

需求分析、TestSpec 设计、API 与跨平台执行共享可审阅契约,让编码 Agent 按任务加载合适流程。

执行前冻结范围

需求或用例来源、构建标识、环境和必需检查共同形成执行基线。结果保留每次尝试,避免重试抹去先前失败。

保持产品意图的权威性

当前需求与已确认产品答复决定 TestSpec。代码和历史用例用来校准,不会静默重定义验收标准。

从证据计算结论

确定性校验器检查覆盖率、来源标识与当前目标。缺陷复测通过与全范围重新验收是不同事实。

可靠性与失败处理

过期证据保留为历史

需求或构建变化后,旧证据对当前目标被标记为过期,受影响范围需要重新冻结并执行。

复现真正的缺陷

RED 必须呈现缺陷特征。DNS、安装或账号失败属于环境阻碍。GREEN 与 REGRESSION 需要可比较的条件。

让验证结论与范围一致

统一 Python 检查覆盖打包、契约、合成评测和单元测试。真机、外部 API 与完整验收需要各自的执行与证据。

证据与范围

源码链接固定到已阅读版本,便于逐项查看实现依据。

本案例的依据范围

面向编码 Agent 的交付验证能力层。设备、业务账号与运行工具由已授权宿主环境提供。

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