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运行测试并使用智能错误分组系统地修复所有失败的测试。当用户要求修复失败的测试、提及测试失败、运行测试套件且出现失败,或请求让测试通过时使用。

mhattingpete

核心亮点

开箱即用

无需复杂配置,快速集成到您的工作流

社区验证

来自活跃的开源社区,持续更新维护

完全免费

MIT/Apache 许可,商用个人均可使用

灵活扩展

可根据需求自定义和扩展功能

如何使用

1获取 Skill 文件

从源仓库下载或复制 skill 文件到您的项目中。

2安装到 Claude

将 skill 文件放置到 Claude 的 skills 目录中(通常是 ~/.claude/skills/)。

3开始使用

重启 Claude 或运行重载命令,skill 将自动加载并可供使用。

提示: 首次使用前请仔细阅读 skill 的文档和代码,确保理解其功能和权限要求。

相关标签

#ci-cd#testing

技术信息

作者
mhattingpete
分类
Development
文件大小
2.90 KB
来源仓库
mhattingpete__claude-skills-marketplace
元数据
包含 YAML 元数据
许可证
MIT

所有 Skills 来自开源社区,保留原作者版权

mhattingpete__claude-skills-marketplace/engineering-workflow-plugin/skills/test-fixing/Skill.md

为什么选择这个技能

经过验证的优势和可衡量的影响

10x

更快的网络推理

使用优化的 GRNBoost2 和 GENIE3 实现,将 GRN 重建时间从数天缩短至数小时

50%

降低计算成本

通过高效的并行处理和内存优化算法降低计算成本

100x

可扩展的数据处理

借助分布式计算架构,处理包含数百万个细胞的数据集

使用场景

适用于以下场景

🧬

疾病机制发现

利用bulk RNA-seq数据,鉴定驱动患者队列疾病进展的关键转录因子

🧫

细胞分化图谱

利用单细胞数据重建调控干细胞分化轨迹的调控网络

💊

药物靶点识别

通过分析肿瘤转录组学数据集,寻找癌症治疗中的新型调控靶点

🔬

大规模网络分析

利用分布式计算处理大规模单细胞图谱,以揭示群体水平的调控模式

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