Thử nghiệm PyPict
Thiết kế các trường hợp thử nghiệm bằng nguyên tắc thử nghiệm theo cặp để tạo ra các bộ thử nghiệm tối thiểu.
SKILL.md Definition
PICT Test Designer
This skill enables systematic test case design using PICT (Pairwise Independent Combinatorial Testing). Given requirements or code, it analyzes the system to identify test parameters, generates a PICT model with appropriate constraints, executes the model to generate pairwise test cases, and formats the results with expected outputs.
When to Use This Skill
Use this skill when:
- Designing test cases for a feature, function, or system with multiple input parameters
- Creating test suites for configurations with many combinations
- Needing comprehensive coverage with minimal test cases
- Analyzing requirements to identify test scenarios
- Working with code that has multiple conditional paths
- Building test matrices for API endpoints, web forms, or system configurations
Workflow
Follow this process for test design:
1. Analyze Requirements or Code
From the user's requirements or code, identify:
- Parameters: Input variables, configuration options, environmental factors
- Values: Possible values for each parameter (using equivalence partitioning)
- Constraints: Business rules, technical limitations, dependencies between parameters
- Expected Outcomes: What should happen for different combinations
Example Analysis:
For a login function with requirements:
- Users can login with username/password
- Supports 2FA (on/off)
- Remembers login on trusted devices
- Rate limits after 3 failed attempts
Identified parameters:
- Credentials: Valid, Invalid
- TwoFactorAuth: Enabled, Disabled
- RememberMe: Checked, Unchecked
- PreviousFailures: 0, 1, 2, 3, 4
2. Generate PICT Model
Create a PICT model with:
- Clear parameter names
- Well-defined value sets (using equivalence partitioning and boundary values)
- Constraints for invalid combinations
- Comments explaining business rules
Model Structure:
# Parameter definitions
ParameterName: Value1, Value2, Value3
# Constraints (if any)
IF [Parameter1] = "Value" THEN [Parameter2] <> "OtherValue";
Refer to references/pict_syntax.md for:
- Complete syntax reference
- Constraint grammar and operators
- Advanced features (sub-models, aliasing, negative testing)
- Command-line options
- Detailed constraint patterns
Refer to references/examples.md for:
- Complete real-world examples by domain
- Software function testing examples
- Web application, API, and mobile testing examples
- Database and configuration testing patterns
- Common patterns for authentication, resource access, error handling
3. Execute PICT Model
Generate the PICT model text and format it for the user. You can use Python code directly to work with the model:
# Define parameters and constraints
parameters = {
"OS": ["Windows", "Linux", "MacOS"],
"Browser": ["Chrome", "Firefox", "Safari"],
"Memory": ["4GB", "8GB", "16GB"]
}
constraints = [
'IF [OS] = "MacOS" THEN [Browser] IN {Safari, Chrome}',
'IF [Memory] = "4GB" THEN [OS] <> "MacOS"'
]
# Generate model text
model_lines = []
for param_name, values in parameters.items():
values_str = ", ".join(values)
model_lines.append(f"{param_name}: {values_str}")
if constraints:
model_lines.append("")
for constraint in constraints:
if not constraint.endswith(';'):
constraint += ';'
model_lines.append(constraint)
model_text = "\n".join(model_lines)
print(model_text)
Using the helper script (optional):
The scripts/pict_helper.py script provides utilities for model generation and output formatting:
# Generate model from JSON config
python scripts/pict_helper.py generate config.json
# Format PICT tool output as markdown table
python scripts/pict_helper.py format output.txt
# Parse PICT output to JSON
python scripts/pict_helper.py parse output.txt
To generate actual test cases, the user can:
- Save the PICT model to a file (e.g.,
model.txt) - Use online PICT tools like:
- Or install PICT locally (see references/pict_syntax.md)
4. Determine Expected Outputs
For each generated test case, determine the expected outcome based on:
- Business requirements
- Code logic
- Valid/invalid combinations
Create a list of expected outputs corresponding to each test case.
5. Format Complete Test Suite
Provide the user with:
- PICT Model - The complete model with parameters and constraints
- Markdown Table - Test cases in table format with test numbers
- Expected Outputs - Expected result for each test case
Output Format
Present results in this structure:
## PICT Model
```
# Parameters
Parameter1: Value1, Value2, Value3
Parameter2: ValueA, ValueB
# Constraints
IF [Parameter1] = "Value1" THEN [Parameter2] = "ValueA";
```
## Generated Test Cases
| Test # | Parameter1 | Parameter2 | Expected Output |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | Value1 | ValueA | Success |
| 2 | Value2 | ValueB | Success |
| 3 | Value1 | ValueB | Error: Invalid combination |
...
## Test Case Summary
- Total test cases: N
- Coverage: Pairwise (all 2-way combinations)
- Constraints applied: N
Best Practices
Parameter Identification
Good:
- Use descriptive names:
AuthMethod,UserRole,PaymentType - Apply equivalence partitioning:
FileSize: Small, Medium, Largeinstead ofFileSize: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 - Include boundary values:
Age: 0, 17, 18, 65, 66 - Add negative values for error testing:
Amount: ~-1, 0, 100, ~999999
Avoid:
- Generic names:
Param1,Value1,V1 - Too many values without partitioning
- Missing edge cases
Constraint Writing
Good:
- Document rationale:
# Safari only available on MacOS - Start simple, add incrementally
- Test constraints work as expected
Avoid:
- Over-constraining (eliminates too many valid combinations)
- Under-constraining (generates invalid test cases)
- Complex nested logic without clear documentation
Expected Output Definition
Be specific:
- "Login succeeds, user redirected to dashboard"
- "HTTP 400: Invalid credentials error"
- "2FA prompt displayed"
Not vague:
- "Works"
- "Error"
- "Success"
Scalability
For large parameter sets:
- Use sub-models to group related parameters with different orders
- Consider separate test suites for unrelated features
- Start with order 2 (pairwise), increase for critical combinations
- Typical pairwise testing reduces test cases by 80-90% vs exhaustive
Common Patterns
Web Form Testing
parameters = {
"Name": ["Valid", "Empty", "TooLong"],
"Email": ["Valid", "Invalid", "Empty"],
"Password": ["Strong", "Weak", "Empty"],
"Terms": ["Accepted", "NotAccepted"]
}
constraints = [
'IF [Terms] = "NotAccepted" THEN [Name] = "Valid"', # Test validation even if terms not accepted
]
API Endpoint Testing
parameters = {
"HTTPMethod": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
"Authentication": ["Valid", "Invalid", "Missing"],
"ContentType": ["JSON", "XML", "FormData"],
"PayloadSize": ["Empty", "Small", "Large"]
}
constraints = [
'IF [HTTPMethod] = "GET" THEN [PayloadSize] = "Empty"',
'IF [Authentication] = "Missing" THEN [HTTPMethod] IN {GET, POST}'
]
Configuration Testing
parameters = {
"Environment": ["Dev", "Staging", "Production"],
"CacheEnabled": ["True", "False"],
"LogLevel": ["Debug", "Info", "Error"],
"Database": ["SQLite", "PostgreSQL", "MySQL"]
}
constraints = [
'IF [Environment] = "Production" THEN [LogLevel] <> "Debug"',
'IF [Database] = "SQLite" THEN [Environment] = "Dev"'
]
Troubleshooting
No Test Cases Generated
- Check constraints aren't over-restrictive
- Verify constraint syntax (must end with
;) - Ensure parameter names in constraints match definitions (use
[ParameterName])
Too Many Test Cases
- Verify using order 2 (pairwise) not higher order
- Consider breaking into sub-models
- Check if parameters can be separated into independent test suites
Invalid Combinations in Output
- Add missing constraints
- Verify constraint logic is correct
- Check if you need to use
NOTor<>operators
Script Errors
- Ensure pypict is installed:
pip install pypict --break-system-packages - Check Python version (3.7+)
- Verify model syntax is valid
References
- references/pict_syntax.md - Complete PICT syntax reference with grammar and operators
- references/examples.md - Comprehensive real-world examples across different domains
- scripts/pict_helper.py - Python utilities for model generation and output formatting
- PICT GitHub Repository - Official PICT documentation
- pypict Documentation - Python binding documentation
- Online PICT Tools - Web-based PICT generator
Examples
Example 1: Simple Function Testing
User Request: "Design tests for a divide function that takes two numbers and returns the result."
Analysis:
- Parameters: dividend (number), divisor (number)
- Values: Using equivalence partitioning and boundaries
- Numbers: negative, zero, positive, large values
- Constraints: Division by zero is invalid
- Expected outputs: Result or error
PICT Model:
Dividend: -10, 0, 10, 1000
Divisor: ~0, -5, 1, 5, 100
IF [Divisor] = "0" THEN [Dividend] = "10";
Test Cases:
| Test # | Dividend | Divisor | Expected Output |
|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 0 | Error: Division by zero |
| 2 | -10 | 1 | -10.0 |
| 3 | 0 | -5 | 0.0 |
| 4 | 1000 | 5 | 200.0 |
| 5 | 10 | 100 | 0.1 |
Example 2: E-commerce Checkout
User Request: "Design tests for checkout flow with payment methods, shipping options, and user types."
Analysis:
- Payment: Credit Card, PayPal, Bank Transfer (limited by user type)
- Shipping: Standard, Express, Overnight
- User: Guest, Registered, Premium
- Constraints: Guests can't use Bank Transfer, Premium users get free Express
PICT Model:
PaymentMethod: CreditCard, PayPal, BankTransfer
ShippingMethod: Standard, Express, Overnight
UserType: Guest, Registered, Premium
IF [UserType] = "Guest" THEN [PaymentMethod] <> "BankTransfer";
IF [UserType] = "Premium" AND [ShippingMethod] = "Express" THEN [PaymentMethod] IN {CreditCard, PayPal};
Output: 12-15 test cases covering all valid payment/shipping/user combinations with expected costs and outcomes.
Kỹ năng nổi bật
"Tìm các 'agent skills' hoàn hảo cho dự án của bạn"
Cơ sở dữ liệu ZINC
Cơ sở dữ liệu được chọn lọc về các hợp chất thương mại để sàng lọc ảo.
Zarr Python
Bản thực thi Python của các mảng N chiều được nén, chia nhỏ cho dữ liệu khoa học.
Cơ sở dữ liệu USPTO
Truy cập cơ sở dữ liệu của Văn phòng Sáng chế và Nhãn hiệu Hoa Kỳ.
Cơ sở dữ liệu UniProt
Nguồn tài nguyên toàn diện, chất lượng cao và miễn phí cho trình tự protein và thông tin chức năng.
Agent Skills mạnh mẽ
Nâng cao hiệu suất AI của bạn bằng bộ sưu tập các kỹ năng chuyên nghiệp của chúng tôi.
Sẵn sàng sử dụng
Sao chép và dán vào bất kỳ hệ thống tác nhân nào hỗ trợ kỹ năng.
Thiết kế mô-đun
Kết hợp các 'code skills' để tạo ra các hành vi phức tạp của tác nhân.
Được tối ưu hóa
Mỗi 'agent skill' đều được tinh chỉnh để đạt năng suất và độ chính xác cao.
Nguồn mở
Tất cả các 'code skills' đều mở cho việc đóng góp và tùy chỉnh.
Đa nền tảng
Hoạt động với nhiều loại LLM và khung công tác tác nhân khác nhau.
An toàn và Bảo mật
Các kỹ năng đã được kiểm tra tuân theo các quy trình an toàn AI tốt nhất.
Tăng sức mạnh cho các tác nhân
Bắt đầu sử dụng Agiskills ngay hôm nay và thấy sự khác biệt.
Khám phá ngayCách thức hoạt động
Bắt đầu với các agent skills qua ba bước đơn giản.
Chọn một Kỹ năng
Tìm kỹ năng bạn cần trong bộ sưu tập của chúng tôi.
Đọc Tài liệu
Hiểu cách kỹ năng hoạt động và các ràng buộc của nó.
Sao chép & Sử dụng
Dán định nghĩa vào cấu hình tác nhân của bạn.
Kiểm tra
Xác minh các kết quả và tinh chỉnh nếu cần thiết.
Triển khai
Khởi chạy tác nhân AI chuyên biệt của bạn.
Các nhà phát triển nói gì
Tìm hiểu lý do tại sao các nhà phát triển trên khắp thế giới chọn Agiskills.
Alex Smith
Kỹ sư AI
"Agiskills đã thay đổi hoàn toàn cách tôi xây dựng các tác nhân AI."
Maria Garcia
Quản lý sản phẩm
"Kỹ năng PDF Specialist đã giải quyết các vấn đề phân tích cú pháp tài liệu phức tạp cho chúng tôi."
John Doe
Nhà phát triển
"Các kỹ năng chuyên nghiệp và được biên soạn đầy đủ. Rất khuyến khích!"
Sarah Lee
Nghệ sĩ
"Kỹ năng Nghệ thuật thuật toán tạo ra mã đẹp đến khó tin."
Chen Wei
Chuyên gia Frontend
"Các chủ đề được tạo ra bởi Theme Factory luôn hoàn hảo đến từng điểm ảnh."
Robert T.
CTO
"Chúng tôi hiện đang sử dụng Agiskills như một tiêu chuẩn cho nhóm AI của mình."
Câu hỏi thường gặp
Mọi thứ bạn cần biết về Agiskills.
Có, tất cả các kỹ năng công khai đều có thể được sao chép và sử dụng miễn phí.