
Fix Tests (Grade A)Apyrašytos technologijos vystymo gebėjimas Claude AI. Grade A. Sustromis struktūra, kurioje nustatoma ir išspręsama neveikiantys testai. Pasinaudooti tada, kai vartotojas raportuoja neveikiantus testus ar prašo išspręsti neveikiančių testų nepasitikėjimus.
Apžvalga
Pagrindinės funkcijos
- Nustatyti neveikiantis testas su klaidų pranešimais
- Rūšit nepasitikėjimus pagal tipą (priimtinis, laiko, mock, tipo)
- Taikyti savdvasinius išsprėsdymo šablonus neaiškumams su mock ir primestine klaidomis
- Spręsti vieną testą vienu kiekvieno kartos su verifikacija
- Verifikacija visų testų sąrašo ir nušalumas
Kainos
- Modelis
- Free
- Kategorija
- Garsai
- Įvertinimas
- Atsiliepimų nėra
Naudojimo atvejai
Nustatoma nepasitikėjimas testų
Pasinaudojimo tada, kai vartotojas raportuoja neveikiantus testus sistematiškai identifikuoti ir klasifikuoti nepasitikėjimus.
Sprendžiant Nepasitikėjimus Testų
Taikyti savdvasinis šablonai išsprĕdimo šablonų su klausimu 'Mock neatrukino įvados reikšmių' ar teisino atitikmenų nepasitikėjimus.
Privalumai ir trūkumai
Privalumai
- Stromis paseka nepasitikėjimo sprębimui
- Apmąstomis verifikacija paimti nepasitikėjimus
- Apima paprastas neišspręstas neaiškiumas su mock ir primestine neaiškiuma
Trūkumai
- Rūkojis precizus testų komandos ir tipų nustatymų konfigūracijai
- Gali netektas visų svarbių nepasitikėjimus scenarijus
- Nustatomas asmeninis kiekvienų nepasitikėjimų analizavimas ir spręstimui
Atsiliepimai
Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.
Atsiliepimų nėra. Būk pirmas!
Klausimai
Why You Should Use This?
| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |
Asked by Jana Krejčí · May 28, 2026
What You Can Customize?
| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7-step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type-check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your-org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |
Asked by Naomi Suzuki · May 1, 2026
What it detects?
| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |
Asked by Vasyl Kovalenko · Apr 12, 2026
What's Inside?
| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step-by-step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token-efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event-driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents |
Asked by Wolfgang Krause · Mar 24, 2026
How It Works?
Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always-on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto-format, scan for secrets, and verify coverage.
Asked by Xiomara Delgado · Mar 15, 2026
Užduoti klausimą
Garsai alternatyvos
Manage Headers (Grade A)
Garsai
Atestuota saugumo programavimo įgūdžių klasė Claude AI. A". "Greičiausias saugumas. Išpildo ir konfigūruoja saugumo headerius, kuriuos Power Pages svetainė transliuoja iki naršyklės - Content Security Policy, ploto ir klajokliokos apsauga, kryžmuo atitikimo dalos, keikiausius siuntimus ir susijusius svetainės nustatymus.
Using Git Worktrees (Grade A)
Garsai
Sąskaitomi bei apmokyti duomenų-ai skaičiavimo įgūnis Claude-ai. A. G. Išmokite, kai pradedate kūrybą, kuriai reikia išsiskyrimo nuo esamo darbų kūrybos arba perkeliaite išgyvendinimo planus – sukuria atsargų Git darbų šakas
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)
Garsai
Saugumu patikrinta duomenų - ai technine sritis, skirta Claude AI. Švyturys A. GA4 BigQuery Eksporto Schema Referencija - kompleksus laukų rodiklio sąrašas, rėmės strūkture, klausimų modeliai ir patikimumo nuorodos
Meta Capi (Grade A)
Garsai
Saugumai patikrintas duomenų-ai sąrašo paslankiems Claude AI. Rangos A. Meta apskaitos API (CAPI) Konfigūracijos Rodelė — architektūra, renginių tipai, konsultacinių duomenų šachojimas, priešpriešųjų apskaičiavimas, įgyvendinimo pavyzdžiai, AEM
Callees (Grade A)
Garsai
Saugos patikrintas vystymo sąmįstis Claude AI. Laipsnis A. Sąrašas, kas viena funkcija/metodas vadinama (prieiga tiesioginis grafikas)
Test Module Name (Grade A)
Garsai
Šio tyrimo užtikrintas duomenų-ai sistema Claude AI. B laipsniu. Pavadinkite Haskelio testinę modulį pagal testuojamą modulį Spec pavadinimų pavidalu tam pačioje namespaceje.
Board Of Directors (Grade A)
Garsai
Raidą testuotas duomenų-ai mokslinių galimybių kompetencija Claude AI. A. Simuliuoti 5 narių specialistų reikalingų sprendimų komiteto diskusiją. Naudoti kad įvertintų planus, architektūros pasirinkimus, prietaiso dizainus, ar bet ką kitą sprendimą, kuris reikalauja daugiakampio specialistų analizės.
Advpl Mvc Avancado (Grade A)
Garsai
Sekuringas tobulas sistema reikšmė su Claude AI. A klasė. MVC avansas per PE (Priedangų Taškų) – priedangų nuoseklumo gridų papildymas į standardinius MVC ekranus (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 per *STRU)
Trending now
Reducto AI
Intelektualiosioms Agentųsių Plataformos sukurimo
Documentų inteligentijos API, kuris skaidrysta, skaido, OCR-a ir ištrina išsiaugstiną duomenų medžiagą iš kompleksinių PDF, presentacijų ir lentelių, kuris išsaugo sprendimus ir grafikai iš lentelių ir grafo duomenų.
AdCrier
Reklama & Rinkimai
Sponsoriai atsakymai, mokama už kliktą.
Biology AI
Mokymosi AI
Savitai Homelaida Pomoja su Pilnomisės Paaiškinimais
Beam AI
Intelektinio kompiuterio agentai
Lyderis platforma užsakinti agentų procesinį automatizavimą, naudojantis savanaudiškas intelekto agentus, kad pagerintų darbo srauto skersijas įvairiuose ūkių sektoriuose.




