一种针对编程智能体的技能,要求智能体在编码前生成测试计划(SPEC)并在编码后生成证据报告,而非人工阅读代码,通过一系列自动化检查("严酷考验")来验证代码。

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Fork 数

7

开放 Issue

0

开源协议

MIT

最近更新

2026-07-27

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

受Uncle Bob策略启发,颠覆传统代码审查流程,依靠自动化检查而非手动阅读代码;包含突变测试、属性测试、供应链扫描等高级检查。

适合谁使用

  • 使用编程智能体的开发者(如Claude Code、Codex CLI、Cursor、Aider等)
  • 希望信任AI生成代码而无需逐行审查的团队
  • 关注自动化测试与验证的质量保证工程师
  • 希望确保贡献符合质量标准的开源维护者

典型使用场景

  • 自动化审查AI生成代码,减少手动工作量
  • 在合并智能体生成的代码前确保质量和安全性
  • 降低审查智能体每行代码的认知负担
  • 通过全面检查验证代码严格符合规格说明

项目优势

  • 基于证据的方法,包含多种检查类型(测试、类型检查、代码风格、覆盖率、突变测试、属性测试、实际执行、供应链、测试套件健康度)
  • 智能体无关:适用于任何遵循纯Markdown指令的编程智能体
  • 附带速率限制器演示,该演示发现了测试遗漏的真实bug,展示了实用性
  • 开源,可通过npx或手动复制轻松安装,采用宽松的MIT许可

使用前须知

  • 依赖智能体诚实自我评分(虽有规则限制,但并非万无一失)
  • 无法证明规格说明(SPEC)覆盖所有重要方面;仍需人工确保规格完整性
  • 采用该技能需要设置技能文件和严酷考验工具;完整检查链对简单修复可能过于沉重

README 快速开始

Installation

项目描述

An old coder's strategy for the agent era: don't read the code — make it run the gauntlet. Evidence-first development skill for coding agents, inspired by Uncle Bob.

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