property-based-testing
О программе
Этот навык пишет, проверяет и отлаживает параметризованные тесты для таких фреймворков, как Hypothesis и fast-check, генерируя широкие области входных данных вместо отдельных примеров. Он идеально подходит для тестирования сериализации, структур данных, валидаторов и инвариантов смарт-контрактов, а также для анализа уменьшенных контрпримеров. Он не предназначен для бинарного фаззинга, мутационного тестирования или тестирования пользовательского интерфейса.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add trailofbits/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/trailofbits/skillsgit clone https://github.com/trailofbits/skills.git ~/.claude/skills/property-based-testingСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Property-Based Testing
An example test asserts one point. A property asserts a rule over the whole input domain and lets the generator hunt for the counterexample. That trade is worth making when the code has an algebraic shape — an inverse, an invariant, an oracle — and not otherwise. Code with no such shape gets example tests; saying so is a valid outcome.
Check first whether the shape is missing or merely buried. A calculation wrapped in I/O, a string built by concatenation, an in-place mutation — each has a property and no seam to assert it through. See references/refactoring.md before concluding there is nothing to assert.
Property catalog
| Property | Formula | Where it applies |
|---|---|---|
| Roundtrip | decode(encode(x)) == x | Serialization, conversion pairs |
| Inverse | f(g(x)) == x | encrypt/decrypt, compress/decompress |
| Oracle | new(x) == reference(x) | Optimization, refactoring, reimplementation |
| Idempotence | f(f(x)) == f(x) | Normalization, formatting, sorting |
| Invariant | Holds before and after | Any transformation, contract state |
| Easy to verify | is_sorted(sort(x)) | Complex algorithms with cheap checkers |
| Commutativity | f(a, b) == f(b, a) | Binary and set operations |
| Associativity | f(f(a,b), c) == f(a, f(b,c)) | Combining operations |
| Identity | f(x, e) == x | Operations with a neutral element |
Strength ordering, weakest to strongest:
no crash → type preservation → invariant → idempotence → roundtrip / oracle.
Assert the strongest property the code supports. "No crash" alone rarely justifies the dependency — if that is all you can find, either a small rearrangement exposes something stronger, or the honest report is that this code is a poor PBT candidate. Rule out the first before settling for the second.
The two ways a property test asserts nothing
- Tautology.
assert add(a, b) == a + brestates the implementation; no bug they share can fail it. Pick a property that constrains the function without recomputing it. Note the exception:f(x) == f(x)is a genuine determinism property whenfis not obviously pure — serializers over dicts or sets, hashing, anything reading the clock. - Vacuity.
assume()that filters out nearly every input passes without exercising anything, and self-contradictoryassume()passes having run zero cases. Push constraints into the strategy so the generator produces valid inputs directly.
Where to look next
Load the one that matches the task in front of you:
| Task | File |
|---|---|
| Writing new tests, designing strategies | references/generating.md |
| The code has no property to assert yet | references/refactoring.md |
| Reviewing existing property tests | references/reviewing.md |
| A property test just failed | references/interpreting-failures.md |
| Library choice, Echidna and Medusa | references/libraries.md |
Introducing PBT to a project that lacks it
If the project already uses a PBT library, just write the tests in it. If it does not, adding one is a dependency decision that belongs to the user — offer it once with the specific property you would write, and take the answer either way.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill property-based-testing?
property-based-testing — это Claude Skill от trailofbits. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с property-based-testing, без дополнительных запросов.
Как установить property-based-testing?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте property-based-testing в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится property-based-testing?
property-based-testing относится к категории Мета.
Можно ли использовать property-based-testing бесплатно?
Да. property-based-testing размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
