test-deep
Über
Die `test-deep`-Skill orchestriert kontextbewusstes Testen, indem er relevante Tests intelligent auswählt und ausführt, Fehleranalyse durchführt und Ergebnisse untersucht. Er gibt einen kombinierten Bericht der Testergebnisse, Analysebefunde und empfohlene Korrekturmaßnahmen aus. Verwenden Sie ihn für intelligente Testauswahl und Fehleranalyse, nicht zum Schreiben, Überprüfen oder Generieren neuer Tests.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add sd0xdev/sd0x-dev-flow -a claude-code/plugin add https://github.com/sd0xdev/sd0x-dev-flowgit clone https://github.com/sd0xdev/sd0x-dev-flow.git ~/.claude/skills/test-deepKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the test-deep skill?
test-deep is a Claude Skill by sd0xdev. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform test-deep-related tasks without extra prompting.
How do I install test-deep?
Use the install commands on this page: add test-deep to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does test-deep belong to?
test-deep is in the Meta category, tagged ai and testing.
Is test-deep free to use?
Yes. test-deep is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.