Synthèse automatique
Cette compétence enseigne les tests basés sur les propriétés avec fast-check pour valider les invariants de la logique métier.
Points forts
- Couverture exhaustive des entrées possibles
- Détection d'effets de bord et de cas limites
- Vérification d'invariants métier critiques
- Intégration facile avec Vitest
Limites
- Courbe d'apprentissage pour définir des propriétés pertinentes
- Ne remplace pas les tests unitaires classiques pour la logique déterministe simple
- Peut être plus lent que les tests par exemples
Lorsque vous devez vérifier qu'un invariant métier se maintient pour toutes les entrées valides.
Pour des transformations simples sans invariant à garantir, préférez des tests unitaires classiques.
Analyse de sécurité
SûrThis skill is a purely instructional guide to property-based testing with fast-check. It contains no executable commands, destructive operations, exfiltration, or obfuscation.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Write a property-based test for the FCR calculation function that takes feed and weight gain as inputs. The property should ensure that for any positive feed and weight gain, the FCR is positive and finite.Write a property-based test to verify the inventory invariant: current quantity equals initial quantity minus sum of mortalities minus sum of sales. Use fast-check to generate random initial quantities, mortalities, and sales, and ensure the calculated current quantity is non-negative and does not exceed the initial quantity.name: Property Testing description: Property-based testing with fast-check for business logic validation
Property Testing
LivestockAI uses property-based testing (PBT) with fast-check to validate business logic invariants.
What is Property Testing?
Instead of testing specific examples, property tests verify that properties hold for ALL possible inputs:
// Example-based test
it('calculates FCR correctly', () => {
expect(calculateFCR(150, 100)).toBe(1.5)
})
// Property-based test
it('FCR is always positive when inputs are positive', () => {
fc.assert(
fc.property(
fc.float({ min: 0.1, max: 10000 }),
fc.float({ min: 0.1, max: 10000 }),
(feed, weight) => {
const fcr = calculateFCR(feed, weight)
return fcr === null || fcr > 0
},
),
)
})
fast-check Basics
import { describe, it, expect } from 'vitest'
import * as fc from 'fast-check'
describe('Property Tests', () => {
it('property holds for all inputs', () => {
fc.assert(
fc.property(fc.integer({ min: 1, max: 100000 }), (quantity) => {
// Property must return true or throw
return quantity > 0
}),
{ numRuns: 100 },
)
})
})
Common Arbitraries
// Integers
fc.integer({ min: 1, max: 100000 })
fc.nat() // Non-negative integer
// Floats
fc.float({ min: 0, max: 10000 })
// Strings
fc.string()
fc.uuid()
// Arrays
fc.array(fc.integer(), { minLength: 0, maxLength: 20 })
// Objects
fc.record({
quantity: fc.integer({ min: 1, max: 1000 }),
price: fc.float({ min: 0, max: 10000 }),
})
Inventory Invariant Example
From tests/features/batches/batches.property.test.ts:
/**
* Property 4: Inventory Invariant
* For any batch, current_quantity SHALL always equal:
* initial_quantity - sum(mortality) - sum(sales)
*/
describe('Property 4: Inventory Invariant', () => {
it('current_quantity equals initial - mortalities - sales', () => {
fc.assert(
fc.property(
fc.integer({ min: 1, max: 100000 }),
fc.array(fc.integer({ min: 1, max: 1000 })),
fc.array(fc.integer({ min: 1, max: 1000 })),
(initial, mortalities, sales) => {
const { constrained } = constrainQuantities(
initial,
mortalities,
sales,
)
const current = calculateCurrentQuantity(initial, constrained)
expect(current).toBeGreaterThanOrEqual(0)
expect(current).toBeLessThanOrEqual(initial)
},
),
{ numRuns: 100 },
)
})
})
Linking to Requirements
Annotate tests with requirement links:
/**
* **Validates: Requirements 3.2, 4.2, 8.2**
*/
it('inventory invariant holds', () => {
// ...
})
When to Use Property Testing
- Mathematical calculations (FCR, mortality rate, profit)
- Invariants (quantity never negative, totals match)
- State transitions (batch status changes)
- Data transformations (currency conversion)
Related Skills
vitest-patterns- Unit testing basicsthree-layer-architecture- Service layer testing
Du fichier au premier essai
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Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/property-based-testing-mm5t8a3s/download' --output '.skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s/SKILL.md.part' '.skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/property-based-testing-mm5t8a3s/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Comparaison de performances ClickHouse
Testing
Évaluez les résultats de tests de performance ClickHouse, analysez les régressions de PR, comparez avec l'historique et vérifiez la fiabilité des mesures.
Analyse des rapports de performance CI
Testing
Analyse les rapports de comparaison de performance CI pour une PR ClickHouse. Recoupe l'historique master pour distinguer les vraies régressions des tests instables.
Méthode Santa
Testing
Vérification adversarial multi-agents avec deux réviseurs indépendants. La sortie est vérifiée deux fois et corrigée itérativement jusqu'à ce que les deux acceptent avant publication.