一個專門用於使用 pytest、時間跳躍和確定性驗證來測試 Temporal workflow 和 activity 的工具包。
安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install fix-build-agentops-temporal-python-testing
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 fix-build-agentops-temporal-python-testing。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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什麼是 Temporal Python 測試？
Temporal Python 測試是一個全面的框架，旨在確保長期運行的 workflow 的可靠性和確定性。透過在開發流水線中利用 Openclaw Skills，您可以實施複雜的測試策略，範圍從隔離的單元測試到涉及模擬外部依賴的複雜集成場景。
該技能專注於漸進式披露的核心理念，允許開發人員存取特定的資源進行單元測試、activity 模擬和重放測試。這確保了長達數月的 workflow 可以在幾秒鐘內完成驗證，同時嚴格遵守 Temporal 的確定性要求，最終目標是實現 80% 或更高的生產就緒覆蓋率。
Temporal Python 測試 應用場景
- 使用高級時間跳躍對 workflow 進行單元測試，以實現對長期運行邏輯的近乎即時的回饋。
- 透過模擬外部服務來驗證複雜的多 activity 編排的集成測試。
- 重放測試以防止非確定性更改破壞現有的生產 workflow 歷史記錄。
- 使用 Docker 和 pytest 設置本地開發環境以實現快速迭代。
- 自動化 CI/CD 流水線集成以強制執行品質門禁和邏輯覆蓋率。
Temporal Python 測試 運作原理
- 初始化 WorkflowEnvironment，使用時間跳躍在執行期間繞過現實世界的延遲。
- 配置 pytest fixtures 以管理 Temporal 測試伺服器和客戶端 worker 的生命週期。
- 在隔離狀態下或透過模擬 activity 執行 workflow，以驗證特定的邏輯路徑和邊界情況。
- 利用 ActivityEnvironment 來測試單個 activity 函數，而無需完整的 workflow 開銷。
- 針對匯出的生產 JSON 歷史記錄運行重放測試，以確保新代碼與現有狀態保持兼容。
Temporal Python 測試 設定指南
要將其集成到您的 workflow 中，請確保已安裝 Temporal Python SDK 和 pytest。這些 Openclaw Skills 需要一個功能正常的 Python 環境。
pip install temporalio pytest pytest-asyncio
配置您的 conftest.py 以包含標準的 Temporal 測試 fixtures 以進行環境管理。
Temporal Python 測試 資料結構與分類體系
該技能將其測試資源組織成一個用於漸進式披露的結構化分類法：
| 資源 | 檔案路徑 | 重點領域 |
|---|---|---|
| 單元測試 | resources/unit-testing.md |
時間跳躍、WorkflowEnvironment 和隔離測試 |
| 集成 | resources/integration-testing.md |
Activity 模擬、錯誤注入和訊號/查詢驗證 |
| 重放 | resources/replay-testing.md |
確定性檢查和生產歷史記錄驗證 |
| 本地設置 | resources/local-setup.md |
Docker Compose 和環境配置 |
Temporal Python 測試 進階特性
- 用於對時間邏輯進行細粒度控制的手動時間推進模式。
- 模擬網路故障或下游服務逾時的錯誤注入模式。
- 用於防止分散式系統中破壞性更改的生產歷史記錄重放。
- 用於模擬併發 workflow 之間複雜的訊號/查詢互動的多智慧體支援。
SKILL.md
加載中
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