Um Procedimento Operacional Padrão (SOP) de desenvolvimento e teste disciplinado e multifásico para implementar alterações de código de alta qualidade.
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install dev-test
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o dev-test usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
A habilidade dev-test é um Procedimento Operacional Padrão abrangente projetado para agentes de AI e desenvolvedores para garantir a integridade do código por meio de um ciclo de vida estruturado. Ao priorizar a compreensão antes da implementação, este ativo do Openclaw Skills evita dívidas técnicas e garante que cada alteração de código — seja uma correção de bug, funcionalidade ou refatoração — seja intencional, testada e sustentável.
Esta habilidade preenche a lacuna entre a codificação bruta e a engenharia profissional, impondo melhores práticas, como alterações focadas mínimas, design de defesa em profundidade e o padrão de teste Arrange-Act-Assert. Ela fornece uma estrutura confiável para que os usuários do Openclaw Skills alcancem diffs limpos e revisáveis e uma cobertura de teste robusta em qualquer linguagem de programação ou framework.
Para integrar este fluxo de trabalho ao seu ambiente de agente de AI, certifique-se de ter seu test runner preferido instalado (ex: pytest, jest, go test). Siga estes passos para utilizar a lógica dev-test no Openclaw Skills:
# 1. Initialize the development environment
git checkout -b feature/your-feature-name
# 2. Study the codebase context
cat CONTRIBUTING.md
ls -R tests/
# 3. Run the progressive testing command after implementation
python -m pytest tests/test_new_feature.py -v --tb=short
A habilidade organiza seu fluxo de trabalho por meio de uma série de checkpoints e saídas estruturadas conforme detalhado abaixo:
| Fase | Saída Primária | Taxonomia/Padrão |
|---|---|---|
| Estudo | Modelo Mental | Compreensão contextual de arquivos, funções e fluxo de dados |
| Implementação | Código Fonte | Segue padrões existentes (snake_case vs camelCase) |
| Teste | Scripts de Teste | Padrão Arrange-Act-Assert (ex: test_feature_handles_null_input) |
| Revisão | Diff Limpo | Verificado via git diff --stat e git diff --cached |
| Commit | Git Commit | Formato Conventional Commits: {type}({scope}): {description} |
Carregamento
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