Skill脚本测试实战指南：从基础到进阶的完整解决方案

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新手在测试 skill 脚本时往往面临以下挑战：

环境复杂 ：不同平台和工具的兼容性问题导致测试环境难以搭建
测试方法缺失 ：缺乏系统化的测试方法论，仅依赖手动测试
性能评估困难 ：难以量化脚本执行效率，无法发现潜在瓶颈
异常处理不足 ：对边界条件和异常场景的测试覆盖不全面

PyTest
优点：简单易用，支持参数化测试，丰富的插件生态
缺点：对异步测试支持较弱
unittest
优点：Python 标准库内置，结构化强
缺点：语法繁琐，扩展性差
Robot Framework
优点：关键字驱动，适合验收测试
缺点：学习曲线陡峭

对于 skill 脚本测试，建议采用：

基础测试：PyTest + pytest-cov
性能测试：locust
持续集成：GitHub Actions

创建虚拟环境

python -m venv test_env
source test_env/bin/activate

安装依赖
```
pip install pytest pytest-cov locust
```

# test_skill_utils.py
import pytest
from skill_utils import format_response

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [("hello", "HELLO"),  # 大小写转换
    ("",""),            # 空字符串
    (None, "")           # None 处理
])
def test_format_response(input, expected):
    assert format_response(input) == expected

# test_skill_integration.py
from skill_main import SkillEngine

class TestSkillIntegration:
    def setup_method(self):
        self.engine = SkillEngine()

    def test_handle_request(self):
        response = self.engine.handle_request("time")
        assert "当前时间" in response

# test_performance.py
def test_response_time(benchmark):
    result = benchmark(skill_processor, "test input")
    assert result is not None

创建 locustfile.py：

from locust import HttpUser, task

class SkillUser(HttpUser):
    @task
    def test_skill(self):
        self.client.post("/skill", json={"query":"test"})

执行命令：