測試修復

使用智慧分組策略，系統性地識別並修復所有失敗的測試。

使用時機

• 明確要求修復測試（"fix these tests"、"make tests pass"）
• 報告測試失敗（"tests are failing"、"test suite is broken"）
• 完成實現後希望測試通過
• 提及因測試導致的 CI/CD 失敗

系統方法

1. 初次執行測試

執行 make test 以識別所有失敗的測試。

分析輸出，關注：

• 失敗總數
• 錯誤型別與模式
• 受影響的模組/檔案

2. 智慧錯誤分組

按以下維度對相似失敗進行分組：

• 錯誤型別：ImportError、AttributeError、AssertionError 等
• 模組/檔案：同一檔案導致多個測試失敗
• 根因：缺失依賴、API 變更、重構影響

按以下優先順序排序分組：

• 受影響測試數量（影響最大的優先）
• 依賴順序（先修復基礎設施，再修復功能）

3. 系統性修復流程

對每個分組（從影響最大的開始）：

1. 定位根因

   • 閱讀相關程式碼
   • 通過 git diff 檢視近期變更
   • 理解錯誤模式

2. 實施修復

   • 使用 Edit 工具進行程式碼變更
   • 遵循專案約定（參見 CLAUDE.md）
   • 做最小且聚焦的改動

3. 驗證修復

   • 執行該分組的測試子集
   • 使用 pytest 標記或檔案模式：

     uv run pytest tests/path/to/test_file.py -v
     uv run pytest -k "pattern" -v

   • 確認該分組通過後再繼續

4. 進入下一組

4. 修復順序策略

先基礎設施：

• 匯入錯誤
• 缺失依賴
• 配置問題

再 API 變更：

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• 函式簽名變更
• 模組重構
• 變數/函式重新命名

最後邏輯問題：

• 斷言失敗
• 業務邏輯缺陷
• 邊界情況處理

5. 最終驗證

所有分組修復完成後：

• 執行完整測試套件：make test
• 驗證無迴歸
• 檢查測試覆蓋率未被破壞

最佳實踐

• 一次只修復一個分組
• 每次修復後執行聚焦測試
• 使用 git diff 理解近期變更
• 在失敗中尋找模式
• 當前分組通過前不進入下一組
• 保持改動最小且聚焦

示例工作流

使用者："重構之後測試掛了"

1. 執行 make test → 發現 15 個失敗
2. 錯誤分組：
   • 8 個 ImportError（模組被重新命名）
   • 5 個 AttributeError（函式簽名變更）
   • 2 個 AssertionError（邏輯缺陷）
3. 先修復 ImportError → 執行子集 → 驗證
4. 修復 AttributeError → 執行子集 → 驗證
5. 修復 AssertionError → 執行子集 → 驗證
6. 執行完整套件 → 全部通過 ✓

這個 Skill 質量中等偏上。優點是思路清晰，教會你如何系統性地分析和批次修復測試問題，而不是逐個修改。提供了合理的修復順序和驗證流程。不足是內容偏理論化，缺少具體操作細節，普通使用者可能不知道具體該怎麼執行。對於有經驗的開發者來說是好方法論參考，但上手實操性還有提升空間。