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Agent Skill · 研究检索

hypothesis-testing(假设检验)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

hypothesis-testing 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 37,691。

总安装 1,689周安装 69GitHub Stars 28下载 541核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:hypothesis-testing(假设检验)
来源仓库:https://github.com/laurigates/claude-plugins
仓库路径:skills/hypothesis-testing
安装命令:
npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill hypothesis-testing
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill hypothesis-testing

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

hypothesis-testing 用于辅助测试设计、自动化测试和用例整理,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中编写单元测试或端到端测试。使用时需确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

它可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。当前顶部介绍为空,需参考原始 SKILL.md 进一步了解功能细节。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/hypothesis-testing

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill hypothesis-t…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

hypothesis-testing 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill hypothesis-testing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hypothesis-testing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

hypothesis-testing 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

hypothesis-testing 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

hypothesis-testing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,689 次,近一周安装 69 次,下载 541 次,GitHub 28 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

hypothesis-testing 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
hypothesis-testing

假设检验 · 本页

1,68928需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Hypothesis Property-Based Testing

Automatically generate test cases to find edge cases and validate properties of your code.

When to Use This Skill

Use this skill when...Use property-based-testing instead when...
Writing Python property-based tests with HypothesisWorking in a non-Python language (TS, Rust, etc.)
Generating test data for serialization round-tripsWriting example-based tests (use python-testing)
Validating mathematical invariants (commutative, associative)Running an existing test suite (use test-run)
Using NumPy or Django strategy extensionsDesigning the overall test strategy (use test-consult)

When to Use Hypothesis vs Example-Based Tests

Use Hypothesis when...Use example-based tests when...
Testing mathematical properties (commutative, associative)Testing specific known edge cases
Many valid inputs need testingExact business logic with known values
Verifying serialization round-tripsTesting specific error messages
Finding edge cases you can't predictIntegration with external systems
Testing APIs with many parametersTesting UI behavior

Installation

uv add --dev hypothesis pytest

# Optional extensions
uv add --dev hypothesis[numpy]   # NumPy strategies
uv add --dev hypothesis[django]  # Django model strategies

Configuration

# pyproject.toml
[tool.hypothesis]
max_examples = 200
deadline = 1000

[tool.hypothesis.profiles.dev]
max_examples = 50
deadline = 1000

[tool.hypothesis.profiles.ci]
max_examples = 500
deadline = 5000
verbosity = "verbose"
# Activate profile
from hypothesis import settings, Phase
settings.load_profile("ci")  # Use in conftest.py

Basic Usage

from hypothesis import given, example, assume
import hypothesis.strategies as st

# Test a property
@given(st.integers(), st.integers())
def test_addition_commutative(a, b):
    assert a + b == b + a

# Add explicit edge cases
@given(st.integers())
@example(0)
@example(-1)
@example(2**31 - 1)
def test_with_explicit_examples(x):
    assert process(x) is not None

# Skip invalid inputs
@given(st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False),
       st.floats(allow_nan=False, allow_infinity=False))
def test_safe_divide(a, b):
    assume(b != 0)
    result = a / b
    assert isinstance(result, float)

Essential Strategies

import hypothesis.strategies as st

# Primitives
st.integers()                          # Any integer
st.integers(min_value=0, max_value=100)  # Bounded
st.floats(allow_nan=False)             # Floats without NaN
st.booleans()                          # True/False
st.text()                              # Unicode strings
st.text(min_size=1, max_size=50)       # Bounded strings
st.binary()                            # Bytes

# Collections
st.lists(st.integers())                # List of ints
st.lists(st.text(), min_size=1)        # Non-empty list
st.dictionaries(st.text(), st.integers())  # Dict
st.tuples(st.integers(), st.text())    # Fixed tuple

# Special types
st.emails()                            # Valid emails
st.uuids()                             # UUID objects
st.datetimes()                         # datetime objects

# Choices
st.sampled_from(["a", "b", "c"])       # Pick from list
st.one_of(st.integers(), st.text())    # Union type
st.none() | st.integers()              # Optional int

Custom Composite Strategies

from hypothesis.strategies import composite

@composite
def users(draw):
    return {
        "id": draw(st.integers(min_value=1)),
        "name": draw(st.text(min_size=1, max_size=50)),
        "email": draw(st.emails()),
        "active": draw(st.booleans())
    }

@given(users())
def test_user_validation(user):
    assert user["id"] > 0
    assert "@" in user["email"]

From Type Annotations

from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import from_type
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Config:
    name: str
    port: int
    debug: bool

@given(from_type(Config))
def test_config(config: Config):
    assert isinstance(config.name, str)
    assert isinstance(config.port, int)

Common Property Patterns

# 1. Round-trip (encode/decode)
@given(st.text())
def test_json_roundtrip(data):
    assert json.loads(json.dumps(data)) == data

# 2. Idempotency (applying twice = applying once)
@given(st.lists(st.integers()))
def test_sort_idempotent(items):
    assert sorted(sorted(items)) == sorted(items)

# 3. Invariant preservation
@given(st.lists(st.integers()))
def test_sort_preserves_length(items):
    assert len(sorted(items)) == len(items)

# 4. Oracle (compare implementations)
@given(st.integers(min_value=0, max_value=20))
def test_fibonacci(n):
    assert fast_fib(n) == slow_fib(n)

CI Integration

# .github/workflows/test.yml
- name: Run hypothesis tests
  run: |
    uv run pytest \
      --hypothesis-show-statistics \
      --hypothesis-profile=ci \
      --hypothesis-seed=${{ github.run_number }}

- name: Upload hypothesis database
  uses: actions/upload-artifact@v4
  if: failure()
  with:
    name: hypothesis-examples
    path: .hypothesis/

Agentic Optimizations

ContextCommand
Quick checkpytest -x --hypothesis-seed=0 -q
Fail fastpytest --hypothesis-profile=dev -x --tb=short
CI modepytest --hypothesis-profile=ci --hypothesis-show-statistics
Reproduciblepytest --hypothesis-seed=42
Debug failingpytest -x -s --hypothesis-verbosity=debug
No shrinkingAdd phases=[Phase.generate] to @settings

Quick Reference

# Core decorators
@given(strategy)              # Generate test inputs
@example(value)               # Add explicit test case
@settings(max_examples=500)   # Configure behavior

# Key settings
assume(condition)             # Skip invalid inputs
note(message)                 # Add debug info to failure
target(value)                 # Guide generation toward value

For advanced patterns (stateful testing, recursive data, settings), best practices, and debugging guides, see REFERENCE.md.

平台分布

Codex

37.32%
按下载量换算202

Claude

29.39%
按下载量换算159

Cursor

19.24%
按下载量换算104

Gemini CLI

10.05%
按下载量换算54

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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