
Fix Tests (Grade A)Claude AI için güvenlik test edilmiş geliştirme yeteneği. A Sınıfı. Failing testleri tanımlama ve tamir için sistemli akış sistemi. Kullanıcı başarısız test rapor ediyor veya test başarısızlıklarını gidermesini isteyorsa kullanın.
Genel Bakış
Temel özellikler
- Hata mesajı ile başarısız testler tanımla
- Tip (assertion, timeout, mock, türü) göre başarısızlıkları kategorize et
- Mock ve assertion sorunları için ortak çözüm örüntülerini uygula
- Birden bir testi bir seferde doğrulama yaparak tamir et
- Doğruluk ile tam test setini ve kapsayımı doğrula
Fiyatlar
- Model
- Free
- Kategori
- Yetenekler
- Puan
- Henüz inceleme yok
Kullanım senaryoları
Başarısız Testleri Tanımlama ve Kategorileme
Kullanıcı başarısız test rapor ediyorsa sistemli olarak tanımla ve kategorile.
Test Başarısızlıkları Tamir Et
Mock geri beklenen değerleri vermiyorsa veya yanlış matchler uyguluyor ise sorunlara ortak çözümler uygula.
Artılar ve eksiler
Artılar
- Sistemli bir yaklaşım ile test başarısızlıklarını giderme
- Doğruluk vurgulamanın yeni başarısızlık girişimini önleme
- Mock ve assertion sorunları gibi genel sorunları kapsıyor
Eksiler
- Daha doğru test komutu ve Tür tip ayarlanmış olması gerekir
- Herhangi bir test başarısızlık senaryosunu kapsaymayabilir
- Her testin analizini ve tamirini el ile çabalamak gerekebilir
İncelemeler
İnceleme bırakmak için giriş yap.
Henüz inceleme yok. İlk sen ol!
Sorular
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
Soru sor
Yetenekler alternatifleri
Manage Headers (Grade A)
Yetenekler
Klavye AI için güvenlik test edilmiş développement yeteneği. Grade A. Bir Power Pages sitesi browserlara ne gönderiyorsa güvenlik başlıklarını kontrol edip ayarlar - İçerik Güvenlik Politikası, çerçeveye ve tıklanma korumalı saldırıya karşı koruma.
Using Git Worktrees (Grade A)
Yetenekler
Güvenlik kontrolü yapılan Claude AI için veri-ai yetenek. Sınıf A. Oluşturma sırasında veya işleme planını çalıştırmadan önce görüntülü çalışma alanı oluşturmak için kullan - geçerli çalışma alanı ayrı bölgede izole eder.
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)
Yetenekler
Güvenlik test edilmiş veri-ai becerisi için Claude AI için A sınıfı. GA4 BigQuery_export Scheması Referansı - tam alan referansı, iç içe yapılar, sorgu paternleri ve performans ipuçları
Meta Capi (Grade A)
Yetenekler
Meta Capi - Güvenlik test edilmiş data-yetenek, Claude AI için. Grade A. Meta Konversiyon API (CAPI) Yapılandırması Referansı - mimari, olay tipleri, müşteri bilgileri şifreleme, tekrarsızlık, uygulama örnekleri, AEM
Callees (Grade A)
Yetenekler
Amaçlı geliştirme yeteneği için güvenli test edilmiş Claude AI'de Sınıf A. Fonksiyonu/metodu kullandığı listelemek (direkt çağrı grafı)
Test Module Name (Grade A)
Yetenekler
Güvenlik test edilmemiş data-ai becerisi için Claude AI'ye. Grade A. Modülün altında test ediyorsanız, aynı namespace'de test modülünün ismini alan Haskell test modülünü 'Spec Sufışıyla adlandırın. Modül yazarken veya incelemelerde bu test modülünü kullanın.
Board Of Directors (Grade A)
Yetenekler
Güvenlik test edilmiş veri-ay data becerisi için Claude AI için Grade A. Büyük kararlar için uzmandan beş üyenin uzman bir kurul deliberasyonunu simule edin. Planlar, mimari seçimlerin, işlev tasarımları veya herhangi bir kararın değerlendirilmesi için kullanın.
Advpl Mvc Avancado (Grade A)
Yetenekler
Uygulama güvenliktest edilen bir geliştirme yeteneği, Claude AI için. Grade A. MVC avançado üzerinden PE (Giriş noktası), standart ekranlarda özel gridler ekleme (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 üzerinden *STRU)
Trending now
Reducto AI
AI Agent Geliştirme Platformları
Belge zeka API, karmaşık PDF'ler, sunumlar ve tabloları okur ve yapılandırılmış verileri ayırarak, ayrıştırır, ayırır, OCR yapar ve çıkartır.
AdCrier
Pazarlama ve Reklam
Sponsorlu yanıtlar, tık başına tahsil edilen
Biology AI
Eğitim AI
Daha doğru Homework Yardımıyla Tam Açıklamalar
Pixtral 12B 24.09
LLM
Çıkarılmış modda 12B model, 128K bağlam penceresi ile karışık görüntü ve metin ile işlenir.




