OlympHill
Fix Tests (Grade A) logo

Fix Tests (Grade A)Dezvoltare securizată testată pentru Claude AI. Grad A. Flux de lucru sistematic pentru diagnosticarea și repararea testelor care eșuează.

(0)
Daniel NikulshynRecenzat de Daniel Nikulshyn·Actualizat iulie 2026

Prezentare

Fix Tests (Grade A) este un flux de lucru sistematic pentru diagnosticarea și repararea testelor care eșuează. Ghidează utilizatorii printr-un proces pas cu pas pentru a identifica testele care eșuează, a analiza fiecare eșec, a aplica modele comune de reparare și a verifica soluțiile. Această abilitate este concepută pentru a fi utilizată atunci când un utilizator raportează teste care eșuează sau solicită repararea eșecurilor de testare. Se pune accent pe repararea unui test la un timp, verificarea fiecărei soluții și asigurarea că nu sunt introduse noi eșecuri de testare. Fluxul de lucru include pre-rechizite cum ar fi existența unei comenzi de testare funcționale și a unei verificări de tip. Categorizează eșecurile după tip (asertare, timeout, mock, tip) și oferă strategii pentru probleme comune cum ar fi problemele cu mock și erorile de asertare. Procesul implică rularea suite-urilor de testare, verificarea mesajelor de eroare și actualizarea testelor sau a codului după cum este necesar. Obiectivul este de a asigura că toate testele care au eșuat anterior trec, fără noi eșecuri, și că acoperirea rămâne la sau peste un minim specificat.

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) logo

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

(0)
Free
Using Git Worktrees (Grade A) logo

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

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

Abilități

Schema de Export GA4 & BigQuery (Claude AI) - Calitate A Grade - Ultima versiune

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo

Meta Capi (Grade A)

Abilități

Metainformații de evaluare de securitate pentru AI de la Claude - referință pentru PPG API (CAPI)

(0)
Free
Callees (Grade A) logo

Callees (Grade A)

Abilități

Proțiuni de dezvoltare de la origină pentru AI-ul al lui Claude

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo

Test Module Name (Grade A)

Abilități

Abilitate de securitate testată pentru Claude AI. Grad A.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo

Board Of Directors (Grade A)

Abilități

Echipa de directinge excelentă pentru decisii majori cu criterii diversificate

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo

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)

(0)
Free