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Fix Tests (Grade A)Compétence de développement testé en sécurité pour Claude AI. Niveau A. Flux de travail systématique pour diagnostiquer et corriger les tests échoués. Utiliser lorsque l'utilisateur rapporte des tests échoués ou demande de corriger les échecs de test.

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Daniel NikulshynÉvalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Aperçu

Fix Tests (Niveau A) est un flux de travail systématique pour diagnostiquer et corriger les tests échoués. Il guide les utilisateurs à travers un processus étape par étape pour identifier les tests échoués, analyser chaque échec, appliquer les modèles de correction courants et vérifier les correctifs. Cette compétence est conçue pour être utilisée lorsque l'utilisateur rapporte des tests échoués ou demande de corriger les échecs de test. Elle met l'accent en premier lieu sur la fixation d'un test à la fois, la vérification de chaque correctif, et l'assurance que pas de nouvelles échecs de test ne sont introduits. Le flux de travail inclut des prérequis tels qu'une commande de test fonctionnelle et un type de vérification. Il classe les échecs par type (affirmation, décalage, mock, type) et fournit des stratégies pour les problèmes courants tels que les problèmes de mock et les erreurs d'affirmation. Le processus implique l'exécution de suites de tests, la vérification des messages d'erreur, et la mise à jour des tests ou du code en fonction des besoins. L'objectif est d'assurer que tous les tests précédemment échoués passent, sans que de nouvelles échecs ne soient introduits, et que la couverture reste à ou au-dessus d'un minimum spécifié.

Fonctionnalités clés

  • Identifier les tests échoués avec les messages d'erreur
  • Classer les échecs par type (affirmation, décalage, mock, type)
  • Appliquer les modèles de correction courants pour les problèmes de mock et les erreurs d'affirmation
  • Fixer un test à la fois avec vérification
  • Vérifier la suite de tests complète et la couverture

Tarifs

Modèle
Free
Catégorie
Compétences
Note
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Cas d’usage

Diagnostic des tests échoués

Utiliser lorsqu'un utilisateur rapporte des tests échoués pour identifier et classifier systématiquement les échecs.

Corrigé les échecs de test

Appliquer les modèles de correction courants pour les problèmes tels que mock ne retournant pas les valeurs attendues ou les mauvais mappages.

Pour & contre

Pour

  • Approche systématique pour corriger les échecs de test
  • Insistant sur la vérification pour éviter l'introduction de nouvelles échecs
  • Couvre les problèmes courants tels que les problèmes de mock et les erreurs d'affirmation

Contre

  • Dépend de la configuration de la commande de test et de la vérification de type précises
  • N'est peut-être pas abordé tous les scénarios d'échecs de test possibles
  • Exige un effort manuel pour analyser et corriger chaque test

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Questions & réponses

Pourquoi devriez-vous utiliser cela ?

L'audience | Les avantages clés | | -------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | Individuel | Économies de jetons de 30%+, arrêt des répétitions de standards, garde de sécurité, scaffolding instantané | | Équipes | Comportement AI cohérent, onboarding instantané, modèles codifiés, économies de coûts en accumulation | | Organisations | Conformité en permanence, mêmes standards pour 1 000 projets, gouvernance centrale, ROI mesurable |

Asked by Jana Krejčí · May 28, 2026

Qu''est-ce que vous pouvez personnaliser ?

| Section | Qu''elle contrôle | Exemple | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | projet | Identité du projet | Nom, description, URL de l'archive | | technologie | Langage, framework, outils | TypeScript + Express ou Python + FastAPI | | chemins | Structure de répertoire | Où vivent les gestionnaires, les services et le code commun | | domaine | Entités commerciales | Commande, Produit, Client + états de cycle de vie | | modèles | Modèles de code | Flux de 7 étapes pour les gestionnaires, stratégie de gestion des erreurs | | test | Portes qualitatives | 90% de couverture, commandes test/lint/type-check | | base de données | Conventions de base de données | Champ de suppression douce, colonnes de timestamp, nommage | | paquets | Paquets internes | Échelle @votre-org, URL de l'enregistrement | | conventions | Git et workflow | Préfixes de branche, format de commit, modèles PR |

Asked by Naomi Suzuki · May 1, 2026

Qu''est-ce que cela détecte ?

| Catégorie | Signaux | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Langage | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, extensions de fichiers | | Framework | Dépendances dans package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Base de données | Configs ORM (prisma/, sequelize, typeorm), fichiers .sql, dossiers de migration | | Test | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, dépendances du SDK cloud | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Vasyl Kovalenko · Apr 12, 2026

Qu'y a-t-il à l'intérieur ?

| Couche | Nombre | Ce qu'il fait | Comment il est déclenché | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Règles | 47 | Applique les normes de codage sur chaque interaction AI | Automatique — toujours allumé | | Agents | 62 | Assistants spécialisés pour des tâches complexes | À la demande — /agent-name | | Compétences | 50 | Flux de travail guidé étape par étape avec liste de vérification | Contextuellement — lorsque les modèles correspondent | | Commandes | 37 | Actions légères, efficaces en jetons pour actions rapides | À la demande — /commande | | Hooks | 12 | Scripts d'automatisation dans le boucle AI | Événementiel — avant/après actions | | Modèles | 9 | Bascule de base pour les gestionnaires, les composants, les tests, etc. | Référencé par les compétences et les agents |

Asked by Wolfgang Krause · Mar 24, 2026

Comment fonctionne ça ?

Couche 1 — Pré-traitement : Les hooks injectent le contexte du projet et empêchent les commandes dangereuses avant que votre requête ne parvienne à l'IA. Couche 2 — Moteur de règles : 47 règles d'application continuelle assurent l'efficacité des jetons, la sécurité, l'architecture, les normes de code, les conventions des bases de données et les seuils de test. Couche 3 — Traitement spécialisé : La composante appropriée est activée — un agent, une compétence ou une commande — en fonction de votre requête. Couche 4 — Post-traitement : Les hooks valident le résultat, formatent automatiquement, scanne pour les secrets et vérifie la couverture.

Asked by Xiomara Delgado · Mar 15, 2026

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