测试工程师

提供详细代码审查并给出可执行反馈。

通过静态分析代码片段，快速识别边界问题并生成优化建议，助力开发者提升代码质量与稳定性。

AI辅助进行交付成果的全面质量审查，对每个指标评分、标记低分项，并提供具体改进建议，确保成果达到高质量标准，支持用户快速识别问题并优化交付结果。

面向Git用户，提供简化的版本提交指导。通过指定目标分支和提交文件，可生成高质量的Git提交命令及操作说明，帮助用户快速完成版本管理。

本工具专注于开源代码库的版本深度比对与迁移策略制定，通过智能解析代码变更、配置差异与依赖更新，生成结构化差异报告、风险评估及迁移建议。支持指定比对框架或库，帮助团队快速识别功能迭代、回归问题和兼容性风险，提升开源项目版本管理和迁移决策效率。

本提示词专为开发者和质量保证工程师设计，能够根据函数名称、参数及预期行为自动生成结构化、可复用的后端代码测试用例。通过智能分析代码逻辑和业务场景，确保测试覆盖全面性，显著提升测试效率并降低人工编写成本。支持多种测试类型和优先级设置，适用于单元测试、集成测试等多种测试场景，帮助团队建立高质量的代码测试体系。

本提示词专为开发人员和测试工程师设计，能够根据代码结构、功能需求或用户故事等输入规格，自动生成全面且可执行的测试套件。通过智能分析输入信息，系统会创建包含单元测试、集成测试和功能测试的完整测试方案，显著提升测试覆盖率并减少人工编写测试用例的时间。该工具支持多种测试类型和优先级设置，确保生成的测试套件既符合业务需求又具备良好的可维护性。

本提示词专为编程领域设计，能够高效解析用户输入的编程问题或代码片段，提供清晰准确的解答、代码示例及调试建议。通过分步推理和深度分析，确保回答的逻辑性和实用性，适用于开发者快速解决问题、学习者获取指导或技术支持团队处理技术咨询等场景，具备高度的专业性和场景适配能力。

本提示词专为开发者和质量保证工程师设计，通过深度分析源代码与测试结果，精确识别代码库中被测试覆盖和未覆盖的部分。它采用分步推理方法，确保逻辑严密的分析过程，帮助团队优化测试策略、提升代码质量。亮点包括多维度覆盖率评估、结构化报告输出和可定制的分析深度，能够适配从单元测试到集成测试的各种业务场景，为软件质量改进提供数据支撑。

本提示词专为程序设计师设计，用于系统化识别和解决跨平台兼容性问题。通过分析目标平台特性、程序类型及兼容性要求，自动生成详细的兼容性测试清单和针对性的修正策略。适用于Web应用、移动端App、嵌入式系统等多端开发场景，帮助开发者提前规避兼容风险，提升程序稳定性和用户体验。

本提示词专为代码审查人员设计，通过系统化分析测试覆盖率报告，精准识别未覆盖的代码路径和关键功能区域。基于测试驱动开发最佳实践，提供针对性的测试用例补充建议和测试质量评估，帮助开发团队提升代码质量、减少潜在缺陷风险，确保核心业务逻辑得到充分测试验证。分析过程涵盖代码结构解析、测试缺口识别和质量改进建议三个核心维度。

本提示词专为代码维护场景设计，通过系统化分析Bug严重程度、影响范围和修复成本三个核心维度，对维护任务进行科学优先级排序。它能自动识别任务关键属性，量化评估指标，生成带详细理由的排序清单，帮助团队高效分配资源，提升维护效率至少30%。适用于日常维护、紧急故障处理、版本迭代规划等多种开发场景。