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closed-loop-testing	Quality gates, test automation, and feedback loops for AI-generated code. Use when generating tests, running validation pipelines, setting up quality gates, or implementing auto-fix loops for test failures. Covers L1-L5 quality gates, mutation testing, coverage strategies, and failure analysis.

闭环测试 — 质量门禁与反馈循环

没有门禁的 Agent 是不受控的。每层门禁捕获特定类型的问题。

🚪 五层质量门禁

门禁	时间	范围	失败处理
L1 编译检查	<30 秒	语法、类型、导入	Agent 自行修复
L2 静态分析	<2 分钟	代码风格、复杂度、安全	Agent 修复
L3 单元测试	<5 分钟	功能正确性、边界条件	自动修复或上报
L4 集成测试	<15 分钟	模块间交互、数据流	上报人工
L5 生产验证	持续	监控、告警、性能	自动回滚

🔄 反馈循环机制

测试失败
  → 分析失败原因（编译/逻辑/边界/依赖）
  → 提取可行动的反馈（文件:行号:错误类型:修复方向）
  → Agent 修复
  → 重测
  → 若持续失败（3次）→ 上报人类

反馈格式规范

文件路径:行号 错误类型 错误描述 | 修复建议
示例:
src/payment/applepay_processor.py:42 TypeError amount must be int | 添加类型转换 str → int

🧪 测试生成策略

策略优先级

1. 边界值分析 — 测试空值、越界、特殊值
2. 等价类划分 — 覆盖每个分支路径
3. 错误猜测 — 基于经验预测常见错误
4. 组合测试 — 参数组合爆炸场景

覆盖率目标

unit_test_coverage: 90%      # 行覆盖率
mutation_score: 80%          # 变异测试通过率
branch_coverage: 85%         # 分支覆盖率

📊 失败原因分析（基于项目数据）

类型	占比	典型表现	捕获门禁
架构错误	35%	接口不匹配、依赖错乱	L1 编译
业务逻辑	25%	条件判断错误、数据流断裂	L3 单元测试
创造性偏差	20%	过度设计、不必要的抽象	L3 + L5
Debug 残留	15%	print、临时变量未清理	L2 静态分析
其他	5%	环境、工具问题	L5

⚙️ 本项目测试命令

# L1 编译检查（Java）
cd /root/.openclaw/workspace/his-repo/openhis-server-new
mvn compile -pl openhis-application -am

# L1 语法检查（Python）
python3 -c "import py_compile; py_compile.compile('strategy.py', doraise=True)"

# L2 全链路验证
# 检查 AGENTS.md 中的铁律清单：录入 → 保存 → 查询 → 修改 → 删除 → 关联

⚠️ 常见陷阱

陷阱	表现	解决
测试滞后	Agent 写完代码再补测试	测试先行或并行生成
覆盖幻觉	覆盖率数字达标但逻辑没测	引入变异测试
反馈过载	同时报太多错误	按优先级逐层暴露
Mock 泛滥	过度 Mock 导致测试失真	优先写集成测试