一個面向 Go 開發者的專業程式碼審查技能，強制執行表驅動測試、子測試和並發安全測試的最佳實踐。
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 go-testing-code-review
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 go-testing-code-review。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
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取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 Go Testing Code Review？
Go Testing Code Review 技能是 Openclaw Skills 生態系統中的專用工具，旨在自動化對 Go 測試檔案的嚴格檢查。它確保開發者遵循道地的 Go 模式，例如版本門控模糊測試（Go 1.18+）和現代迴圈變數擷取（Go 1.22+）。透過嚴格遵循多階段工作流，該技能針對測試結構、命名規範和資源清理提供可操作的反饋。
該技能超越了簡單的 linting，它透過分析 *_test.go 檔案中更改的上下文進行分析。它強制使用表驅動結構、帶有 got/want 對比的正確錯誤報告以及安全的並行執行。無論您是在管理複雜的 mocks 還是高效能基準測試，該技能都充當自動化資深審查者的角色，以維持程式碼庫測試品質的高標準。
Go Testing Code Review 應用場景
- 審查包含新增或修改的 Go 測試檔案的提取請求，以確保符合道地模式。
- 現代化遺留的 Go 測試套件，以利用表驅動結構和 t.Cleanup。
- 驗證並行測試是否已正確隔離且不共享可變狀態。
- 強制執行一致的錯誤訊息格式和描述性子測試命名。
- 檢查效能關鍵程式碼中 Fuzz 測試和 Benchmarks 的正確實作。
Go Testing Code Review 運作原理
- 該技能透過讀取 go.mod 檔案識別 Go 版本，以提供適合版本的建議。
- 它讀取與程式碼更改相關的測試函數（Test、Benchmark 或 Fuzz）的完整上下文。
- 根據程式碼特性（如 HTTP 處理程序或 golden 檔案）確定特定檢查清單的範圍。
- 該技能參考專門的文檔來處理複雜主題，如 mocking 或檔案結構。
- 執行預報告驗證協議，以確保發現結果能區分錯誤和風格偏好。
- 報告最終發現結果，包括嚴重層級和每個問題為何重要的清晰描述。
Go Testing Code Review 設定指南
要將此功能整合到您的工作流程中，請確保 Openclaw Skills 配置中存在以下目錄結構：
# Navigate to your skill directory
cd skills/go-testing-code-review
# Ensure reference docs are available
mkdir -p references
touch references/structure.md references/mocking.md
確保在父目錄中也可以存取 review-verification-protocol，以便在審查過程中進行嚴格把關。
Go Testing Code Review 資料結構與分類體系
該技能利用結構化的輸出格式來顯示發現結果，並依賴特定的參考檔案進行深入分析。
| Data Type | Format | Description |
|---|---|---|
| Findings | Text | [FILE:LINE] ISSUE_TITLE 包含 Severity 和 Description。 |
| References | Markdown | 使用 references/structure.md 和 references/mocking.md。 |
| Versioning | SemVer | 從 go.mod 中提取 go X.YY 進行特性門控。 |
| Checklists | Boolean | 追蹤表驅動、並行和清理檢查的完成情況。 |
Go Testing Code Review 進階特性
- 版本感知分析：根據模組中檢測到的 Go 版本自動調整建議。
- Golden File 支援：檢測並審查用於 testdata 回歸測試的
-update標誌模式。 - Fuzzing & Benchmarking：為 Fuzz 測試（1.18+）和基準測試記憶體使用提供專門驗證。
- 深度上下文讀取：與標準 diff 工具不同，它在報告問題前讀取整個函數以理解測試邏輯。
- 嚴重程度分級：將問題從 Informational 分類到 Critical，幫助開發者確定修復優先級。
SKILL.md
加載中
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一個由本地 API 驅動的工具，使 AI 代理能夠使用無頭瀏覽器自動化從 Bilibili 進行即時搜尋和數據提取。
Bamdra Memory Upgrade Operator
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精選*
