ai-regression-testing

ai-regression-testing 技能概览

ai-regression-testing 是用来做什么的

ai-regression-testing 技能帮助你抓住 AI 辅助编码里最容易漏掉的 bug：修复不完整、旧假设残留，以及在一条执行路径上正常、换一条路径就出错的改动。它最适合的场景是，AI agent 已经改过 API 路由、后端逻辑、feature flag 相关代码，或者一个绝不能回归的修复。

最适合这种工作流的场景

当你需要的是实用、可重复、并且基于应用真实运行模式的回归检查时，使用 ai-regression-testing 技能最合适。它很适合使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 的团队，尤其是在存在 sandbox 或 mock 模式、且你希望测试不依赖真实数据库时。

为什么它不同于通用 prompt

通用 prompt 也可以要求写测试，但 ai-regression-testing 技能针对的是 AI 特有的盲区：同一个模型往往既负责写改动，也负责审查改动。这意味着这个技能的重点不是只生成 happy-path 测试，而是验证被忽略的分支、production 和 sandbox 的差异，以及修复后 bug 是否会卷土重来。

如何使用 ai-regression-testing 技能

安装并定位核心说明

先按你当前正在使用的仓库或 agent 环境完成 ai-regression-testing 的安装流程，然后从 skills/ai-regression-testing 里的 SKILL.md 开始。如果你是手动浏览仓库，建议先读 SKILL.md，因为这个技能没有额外的 rules/、resources/ 或辅助脚本来提供更多引导。

给技能一个明确的回归目标

ai-regression-testing 的使用效果最好时，你会明确指出具体 bug、改动过的文件，以及之前出问题的执行路径。弱一些的请求是“给这个修复写测试”。更强的说法是：“为 /api/notifications 的修复创建回归检查，覆盖 sandbox 和 production 路径，并验证 notification_settings 在查询结果和 TypeScript 类型中都能返回。”

围绕模式和故障点来组织 prompt

ai-regression-testing 指南在你明确要求分支覆盖，而不是只验证一次成功运行时，效果最好。要说明应用是否有 sandbox 模式、mock 数据、feature flags 或备用路由，并要求技能验证每一条可能悄悄分叉的路径。如果某个 bug 之前已经修过一次，也要把原始症状以及可能再次引入它的条件写进去。

按这个顺序阅读仓库

使用这个技能时，先检查 SKILL.md，再沿着你想加固的代码路径往下追。如果项目里有测试文件，先打开离变更区域最近的现有测试文件，并在新增检查前尽量沿用它的设置风格。如果存在 sandbox 模式实现，要把它和 production 路径对比一下，避免回归测试只证明了其中一条分支没问题。

ai-regression-testing 技能 FAQ

ai-regression-testing 只适用于 AI 生成的代码吗？

不是。ai-regression-testing 这个名字是围绕 AI 辅助开发命名的，但真正的使用场景是：代码变更速度快、评审周期被压缩、细微遗漏又很常见的代码库中的回归防护。即使最初的 bugfix 是人写的，它也一样有帮助。

我需要 sandbox 或 mock 模式吗？

不需要，但有 sandbox 支持时，ai-regression-testing 的价值会大很多，因为它能在不依赖真实数据库的情况下验证行为。如果你的应用没有隔离的测试模式，这个技能仍然可以帮助你定义回归用例，只是检查可能会更慢，或者更依赖环境。

这比直接写一个普通测试 prompt 更好吗？

通常是的，尤其当风险来自隐藏假设，而不是单纯的覆盖率缺口时。普通 prompt 可能会产出范围很宽的测试，而用于 Regression Testing 的 ai-regression-testing 更擅长强制关注遗漏分支、过时 selector、schema 不匹配，以及 production/sandbox 的差异。

适合新手吗？

适合，只要你能说清楚 bug 是什么、改了哪个文件、期望行为是什么。要从 ai-regression-testing 技能中受益，不需要很深的测试架构知识，但你确实需要提供足够上下文，让技能锁定正确路径。

如何改进 ai-regression-testing 技能

提供完整而准确的故障故事

对 ai-regression-testing 来说，最有价值的改进，是一段清晰的 bug 叙述：哪里坏了、为什么坏了、怎么修的、什么情况算回归。把错误信息、路由或组件名称，以及像 sandbox vs production 这样的条件逻辑都写进去，这样技能才能围绕真实风险来构建测试。

要求找出最薄弱的一环，而不只是主路径

很多第一版测试只会确认显而易见的成功案例。想让 ai-regression-testing 的结果更好，可以要求它检查缺失字段、替代查询、生成的类型，以及分支特定行为。尤其当主修复看起来已经正确时，这一点更容易被忽略。

在第一轮之后继续迭代

如果第一版输出太宽泛，就让技能收窄到能捕捉原始 bug 的最小测试。如果它太窄，就再补一个针对最可能重新引入问题的回归用例。对 ai-regression-testing 来说，最好的迭代通常不是加更多测试，而是把失败条件定义得更精准。