Diseña, revisa y diagnostica pruebas y fixtures de DeepSeek Harness que pueden fallar de forma no determinista bajo concurrencia de CI, recursos compartidos del host, relojes, estado global del proceso, subprocesos, escuchas de red o teardown asíncrono. Úsalo al agregar o modificar pruebas con esos riesgos, investigar CI intermitente o revisar el aislamiento de pruebas; usa dsh-pre-push-checks por separado para seleccionar los comandos salientes.
QUÉ INCLUYE
Archivos, etiquetas y la instalación en tres pasos
Consejo: Lee la documentación y el código antes del primer uso para saber qué hace y qué permisos necesita.
SIGUIENTES GUIONES
Recomendado según etiquetas y categoría
Patrones de diseño de API REST que incluyen nomenclatura de recursos, códigos de estado, paginación, filtrado, respuestas de error, versionado y limitación de velocidad para APIs de producción. Úsalo al diseñar o revisar endpoints REST, nombres de recursos, códigos de estado, paginación o versionado.
Skill integrada para la creación de automatización de APIs en el proyecto test-automation, ubicada físicamente en `.claude/skills/api-test-E10/`. Se utiliza en `\test-automation\E10自动化\接口自动化测试` para añadir, mantener, completar y migrar métodos de prueba de interfaz y casos pytest. Los escenarios de activación incluyen añadir métodos o casos de interfaz, completar APIs no cubiertas a partir del código fuente de Java Controller o reportes Jacoco, mantener métodos y casos existentes, completar parametrización, corregir aserciones de interfaz, insertar código en posiciones indicadas, buscar implementaciones duplicadas por URL, manejar codificación china UTF-8, y ejecutar pytest reparando iterativamente según errores reales hasta que pasen. Los artefactos de ejecución se colocan en el directorio raíz del proyecto `api_test_dwp_temp/`.
Pipeline de revisión automática: lee del disco las habilidades de revisión CEO, design, eng y DX completas y las ejecuta secuencialmente con decisiones automáticas usando 6 principios de decisión. (gstack)
Flujo de trabajo estructurado de autodepuración para fallos de agentes de IA mediante captura, diagnóstico, recuperación contenida e informes de introspección. Úsalo cuando falle una ejecución de agente y necesites un diagnóstico reproducible en lugar de un reintento.