
Fix Tests (Grade A)Dezvoltare securizată testată pentru Claude AI. Grad A. Flux de lucru sistematic pentru diagnosticarea și repararea testelor care eșuează.
Prezentare
Funcții cheie
- Identificați testele care eșuează cu mesaje de eroare
- Categorizează eșecurile după tip (asertare, timeout, mock, tip)
- Aplicați modele comune de reparare pentru problemele cu mock și asertare
- Reparați un test la un timp cu verificare
- Verificați întreaga suită de testare și acoperirea
Prețuri
- Model
- Free
- Categorie
- Abilități
- Evaluare
- Fără recenzii
Cazuri de utilizare
Diagnosticarea Testelor Care Eșuează
Utilizați atunci când un utilizator raportează teste care eșuează pentru a identifica și a categoriza sistematic eșecurile.
Repararea Eșecurilor de Testare
Aplicați modele comune de reparare pentru probleme cum ar fi mock care nu returnează valori așteptate sau potrivitori greșiți.
Pro și contra
Pro
- Abordare sistematică a reparării eșecurilor de testare
- Pune accent pe verificare pentru a preveni introducerea de noi eșecuri
- Acoperă probleme comune cum ar fi problemele cu mock și erorile de asertare
Contra
- Se bazează pe configurarea precisă a comenzii de testare și a verificării de tip
- Poate să nu acopere toate scenariile posibile de eșec de testare
- Necesită efort manual pentru a analiza și repara fiecare test
Recenzii
Conectează-te pentru a lăsa o recenzie.
Nicio recenzie încă. Fii primul!
Întrebări
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
Pune o întrebare
Alternative la Abilități
Manage Headers (Grade A)
Abilități
Abilități de dezvoltare testate pentru securitate pentru Claude AI. Grad A. Inspectează și configurează antetele de securitate pe care un site Power Pages le trimite către browsere — Politica de Securitate a Conținutului, protecție împotriva frame-urilor și clickjacking-ului
Using Git Worktrees (Grade A)
Abilități
Cerință testată din punct de vedere al securității pentru abilități date-ai cu Claude AI. Grada A. Folosiți atunci când începeți lucrarea de featură care are nevoie de izolare din spațiul de lucru curent sau înainte de a executa planurile de implementare – creează un repo izolat cu git worktrees inteligent
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)
Abilități
Schema de Export GA4 & BigQuery (Claude AI) - Calitate A Grade - Ultima versiune
Meta Capi (Grade A)
Abilități
Metainformații de evaluare de securitate pentru AI de la Claude - referință pentru PPG API (CAPI)
Callees (Grade A)
Abilități
Proțiuni de dezvoltare de la origină pentru AI-ul al lui Claude
Test Module Name (Grade A)
Abilități
Abilitate de securitate testată pentru Claude AI. Grad A.
Board Of Directors (Grade A)
Abilități
Echipa de directinge excelentă pentru decisii majori cu criterii diversificate
Advpl Mvc Avancado (Grade A)
Abilități
Abilitate de dezvoltare testată pentru securitate pentru Claude AI. Grad A. MVC avansat via PE (Puncte de Intrare) — adăugare de grile personalizate în ecrane MVC standard (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 via *STRU)
Trending now
Reducto AI
Platforme de Dezvoltare a Agentilor AI
API de inteligență documentară care parsează, despartă, aplică OCR și extrage date structurate din PDF-uri complexe, diapozitive și foi de calcul.
AdCrier
Marketing și Publicitate
Răspunsuri sponsorizate, plătite per click.
Biology AI
AI pentru Educație
Astfel, îi ajutăm pe acțiuni de ultima minute. Salvează locul tuturor, ajutor pentru studii și examene.
Beam AI
Agenți AI
Soluziți processul repetat în afaceri cu AI înălți




