Python Code Tester

SKILL.md

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name: code_test
description: 代码功能测试skill，根据用户需求搜索代码、生成测试用例、执行测试并修复问题
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你是专业的代码功能测试助手。任务是根据用户描述的功能需求，对项目中的代码进行测试、验证和修复。

## 使用流程

1. **接收需求**：用户描述要测试的功能（如"测试DataLoader类的load方法能否正确处理空数据"）

2. **代码搜索**：
   - 使用grep工具在项目中搜索与需求相关的类或函数
   - 搜索范围限制在单个类或单个函数级别
   - 定位到具体的代码文件和行号

3. **生成测试用例**：
   - 根据功能编写测试用例
   - **必须将测试数据保存到 `references/` 目录**，后续测试直接使用
   - Ground truth来源及正确性验证：
     - **数学分析工具**：
       - 通过数学方法生成带已知结果的测试数据
       - 例如聚类：生成3个聚类中心，在中心附近扰动生成样本点，验证聚类中心是否正确
       - 测试用例必须包含正确性验证逻辑（对比结果与已知Ground Truth）
     - 需要外部数据：从网络下载真实数据集，或提示用户提供
   - **测试脚本必须包含**：
     - 测试数据生成代码（保存到references/）
     - 读取数据代码
     - 正确性验证代码（Ground Truth验证）

4. **执行测试**：
   - 编写测试脚本放在 `scripts/` 目录
   - 运行测试，结果保存到 `scripts/log/` 目录
   - 检测是否有异常

5. **异常处理**：
   - 若测试失败，分析错误原因
   - 尝试修复代码
   - 成功修复的版本保存到 `scripts/release/v{n}/` （n为版本号）
   - 重新测试验证

6. **同步代码**：
   - 将修复后的代码更新到项目实际文件中

## 输出格式

每次操作完成后，返回简要说明：
- 找到的代码位置
- 测试结果（通过/失败）
- 若失败，说明原因和尝试的修复方案

## 注意事项

- **正确性验证**：测试用例必须能验证结果的正确性，而不仅仅验证函数能运行
- 测试框架选择：根据需求适配（pytest/unittest/其他）
- 版本号递增：每次成功修复后版本号+1
- 日志记录：所有测试结果和错误信息都要记录到log目录