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description
| description |
|---|
| Enforce test-driven development workflow. Scaffold interfaces, generate tests FIRST, then implement minimal code to pass. Ensure 80%+ coverage. |
TDD 命令
此命令调用 tdd-guide 智能体(Agent)来强制执行测试驱动开发(TDD)方法论。
此命令的作用
- 搭建接口(Scaffold Interfaces) - 首先定义类型/接口
- 先生成测试 - 编写失败的测试(红/RED)
- 编写最小化实现代码 - 只编写刚好能通过测试的代码(绿/GREEN)
- 重构(Refactor) - 在保持测试通过的前提下优化代码(重构/REFACTOR)
- 验证覆盖率 - 确保测试覆盖率达到 80% 以上
适用场景
在以下情况下使用 /tdd:
- 实现新功能
- 添加新的函数/组件
- 修复 Bug(先编写重现该 Bug 的测试)
- 重构现有代码
- 构建核心业务逻辑
工作原理
tdd-guide 智能体将:
- 为输入/输出定义接口
- 编写会失败(FAIL)的测试(因为代码尚未存在)
- 运行测试并验证它们因预期的原因而失败
- 编写最小化实现以使测试通过
- 运行测试并验证它们通过
- 在保持测试通过的前提下重构代码
- 检查覆盖率,如果低于 80% 则添加更多测试
TDD 循环
红 (RED) → 绿 (GREEN) → 重构 (REFACTOR) → 重复 (REPEAT)
红 (RED): 编写一个失败的测试
绿 (GREEN): 编写最小化代码以通过测试
重构 (REFACTOR): 改进代码,保持测试通过
重复 (REPEAT): 下一个功能/场景
使用示例
User: /tdd 我需要一个计算市场流动性评分(market liquidity score)的函数
Agent (tdd-guide):
# TDD 会话:市场流动性评分计算器
## 步骤 1:定义接口 (SCAFFOLD)
```typescript
// lib/liquidity.ts
export interface MarketData {
totalVolume: number
bidAskSpread: number
activeTraders: number
lastTradeTime: Date
}
export function calculateLiquidityScore(market: MarketData): number {
// TODO: 待实现
throw new Error('Not implemented')
}
步骤 2:编写失败的测试 (RED)
// lib/liquidity.test.ts
import { calculateLiquidityScore } from './liquidity'
describe('calculateLiquidityScore', () => {
it('should return high score for liquid market', () => {
const market = {
totalVolume: 100000,
bidAskSpread: 0.01,
activeTraders: 500,
lastTradeTime: new Date()
}
const score = calculateLiquidityScore(market)
expect(score).toBeGreaterThan(80)
expect(score).toBeLessThanOrEqual(100)
})
it('should return low score for illiquid market', () => {
const market = {
totalVolume: 100,
bidAskSpread: 0.5,
activeTraders: 2,
lastTradeTime: new Date(Date.now() - 86400000) // 1 天前
}
const score = calculateLiquidityScore(market)
expect(score).toBeLessThan(30)
expect(score).toBeGreaterThanOrEqual(0)
})
it('should handle edge case: zero volume', () => {
const market = {
totalVolume: 0,
bidAskSpread: 0,
activeTraders: 0,
lastTradeTime: new Date()
}
const score = calculateLiquidityScore(market)
expect(score).toBe(0)
})
})
步骤 3:运行测试 - 验证失败 (FAIL)
npm test lib/liquidity.test.ts
FAIL lib/liquidity.test.ts
✕ should return high score for liquid market (2 ms)
Error: Not implemented
1 test failed, 0 passed
✅ 测试如预期般失败。准备开始实现。
步骤 4:编写最小化实现代码 (GREEN)
// lib/liquidity.ts
export function calculateLiquidityScore(market: MarketData): number {
// 处理零交易量的边缘情况
if (market.totalVolume === 0) {
return 0
}
// 计算各项评分(0-100 刻度)
const volumeScore = Math.min(market.totalVolume / 1000, 100)
const spreadScore = Math.max(100 - (market.bidAskSpread * 1000), 0)
const traderScore = Math.min(market.activeTraders / 10, 100)
// 最近活跃度奖励
const hoursSinceLastTrade = (Date.now() - market.lastTradeTime.getTime()) / (1000 * 60 * 60)
const recencyScore = Math.max(100 - (hoursSinceLastTrade * 10), 0)
// 加权平均
const score = (
volumeScore * 0.4 +
spreadScore * 0.3 +
traderScore * 0.2 +
recencyScore * 0.1
)
return Math.min(Math.max(score, 0), 100) // 限制在 0-100 之间
}
步骤 5:运行测试 - 验证通过 (PASS)
npm test lib/liquidity.test.ts
PASS lib/liquidity.test.ts
✓ should return high score for liquid market (3 ms)
✓ should return low score for illiquid market (2 ms)
✓ should handle edge case: zero volume (1 ms)
3 tests passed
✅ 所有测试均已通过!
步骤 6:重构 (IMPROVE)
// lib/liquidity.ts - 使用常量重构以提高可读性
const WEIGHTS = {
VOLUME: 0.4,
SPREAD: 0.3,
TRADERS: 0.2,
RECENCY: 0.1,
} as const
const SCALE_FACTORS = {
VOLUME: 1000,
SPREAD: 1000,
TRADERS: 10,
RECENCY_PENALTY: 10,
} as const
function clamp(value: number, min: number, max: number): number {
return Math.min(Math.max(value, min), max)
}
export function calculateLiquidityScore(market: MarketData): number {
if (market.totalVolume === 0) return 0
const volumeScore = Math.min(market.totalVolume / SCALE_FACTORS.VOLUME, 100)
const spreadScore = clamp(100 - (market.bidAskSpread * SCALE_FACTORS.SPREAD), 0, 100)
const traderScore = Math.min(market.activeTraders / SCALE_FACTORS.TRADERS, 100)
const hoursSinceLastTrade = (Date.now() - market.lastTradeTime.getTime()) / (1000 * 60 * 60)
const recencyScore = clamp(100 - (hoursSinceLastTrade * SCALE_FACTORS.RECENCY_PENALTY), 0, 100)
const weightedScore =
volumeScore * WEIGHTS.VOLUME +
spreadScore * WEIGHTS.SPREAD +
traderScore * WEIGHTS.TRADERS +
recencyScore * WEIGHTS.RECENCY
return clamp(weightedScore, 0, 100)
}
步骤 7:验证测试依然通过
npm test lib/liquidity.test.ts
PASS lib/liquidity.test.ts
✓ should return high score for liquid market (3 ms)
✓ should return low score for illiquid market (2 ms)
✓ should handle edge case: zero volume (1 ms)
3 tests passed
✅ 重构完成,测试依然通过!
步骤 8:检查覆盖率
npm test -- --coverage lib/liquidity.test.ts
File | % Stmts | % Branch | % Funcs | % Lines
---------------|---------|----------|---------|--------
liquidity.ts | 100 | 100 | 100 | 100
Coverage: 100% ✅ (目标: 80%)
✅ TDD 会话完成!
## TDD 最佳实践
**建议做法:**
- ✅ **先**编写测试,在进行任何实现之前
- ✅ 在编写实现之前,先运行测试并验证它们**失败**
- ✅ 编写最小化代码以使测试通过
- ✅ 仅在测试通过(绿色)后才进行重构
- ✅ 涵盖边缘情况和错误场景
- ✅ 目标是 80% 以上的覆盖率(核心代码要求 100%)
**避免做法:**
- ❌ 在测试之前编写实现
- ❌ 每次更改后跳过运行测试
- ❌ 一次性编写过多代码
- ❌ 忽略失败的测试
- ❌ 测试实现细节(应测试行为)
- ❌ 模拟(Mock)一切(更推荐集成测试)
## 应包含的测试类型
**单元测试** (函数级别):
- 核心流程(Happy path)场景
- 边缘情况(空值、null、最大值)
- 错误条件
- 边界值
**集成测试** (组件级别):
- API 端点
- 数据库操作
- 外部服务调用
- 带有 Hooks 的 React 组件
**E2E 测试** (使用 `/e2e` 命令):
- 关键用户流程
- 多步骤流程
- 全栈集成
## 覆盖率要求
- 所有代码**最低 80%**
- 以下内容**要求 100%**:
- 财务计算
- 身份验证逻辑
- 关键安全代码
- 核心业务逻辑
## 重要提示
**强制性**:必须在实现之前编写测试。TDD 循环是:
1. **红 (RED)** - 编写失败的测试
2. **绿 (GREEN)** - 实现代码以通过测试
3. **重构 (REFACTOR)** - 优化代码
切勿跳过红色(RED)阶段。切勿在测试之前编写代码。
## 与其他命令的集成
- 首先使用 `/plan` 了解要构建的内容
- 使用 `/tdd` 进行带测试的实现
- 如果出现构建错误,使用 `/build-and-fix`
- 使用 `/code-review` 审查实现
- 使用 `/test-coverage` 验证覆盖率
## 相关智能体(Agents)
此命令调用位于以下位置的 `tdd-guide` 智能体:
`~/.claude/agents/tdd-guide.md`
并可以参考位于以下位置的 `tdd-workflow` 技能(Skill):
`~/.claude/skills/tdd-workflow/`