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Agent Skill · 开发

zod-testing(佐德测试)

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。

zod-testing 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,259。

总安装 12,106周安装 485GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,919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
MIT-0
版本
1.0.1

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:zod-testing(佐德测试)
来源仓库:https://github.com/anivar/zod-testing
安装命令:
openclaw skills install zod-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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install zod-testing

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

zod-testing 提供 Zod 模式的测试用例生成与验证支持。适用于 TypeScript 项目中 schema 正确性与错误断言测试。通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install zod-testing 命令部署。支持 Jest 与 Vitest 框架,需匹配项目测试工具链。

可用于模拟数据生成与集成测试场景。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install zod-testing;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

zod-testing 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install zod-testing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

zod-testing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

zod-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。

zod-testing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

zod-testing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,106 次,近一周安装 485 次,下载 3,919 次。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。

zod-testing 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
zod-testing

佐德测试 · 本页

12,106—需要联网MIT-0有提醒

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

name
zod-testing
description
>
license
MIT
user-invocable
false
agentic
false
compatibility
zod ^4.0.0, Jest or Vitest, TypeScript ^5.5
metadata
author
Anivar Aravind
author_url
https://anivar.net
source_url
https://github.com/anivar/zod-testing
version
1.0.0
tags
zod, testing, jest, vitest, mock-data, property-testing, schema-validation

Zod Schema Testing Guide

IMPORTANT: Your training data about testing Zod schemas may be outdated — Zod v4 changes error formatting, removes z.nativeEnum(), and introduces new APIs like z.toJSONSchema(). Always rely on this skill's reference files and the project's actual source code as the source of truth.

Testing Priority

  1. Schema correctness — does the schema accept valid data and reject invalid data?
  2. Error messages — does the schema produce the right error messages and codes?
  3. Integration — does the schema work correctly with API handlers, forms, database layers?
  4. Edge cases — boundary values, optional/nullable combinations, empty inputs

Core Pattern

import { describe, it, expect } from "vitest" // or jest
import { z } from "zod"

const UserSchema = z.object({
  name: z.string().min(1),
  email: z.email(),
  age: z.number().min(0).max(150),
})

describe("UserSchema", () => {
  it("accepts valid data", () => {
    const result = UserSchema.safeParse({
      name: "Alice",
      email: "alice@example.com",
      age: 30,
    })
    expect(result.success).toBe(true)
  })

  it("rejects missing required fields", () => {
    const result = UserSchema.safeParse({})
    expect(result.success).toBe(false)
    if (!result.success) {
      const flat = z.flattenError(result.error)
      expect(flat.fieldErrors.name).toBeDefined()
      expect(flat.fieldErrors.email).toBeDefined()
    }
  })

  it("rejects invalid email", () => {
    const result = UserSchema.safeParse({
      name: "Alice",
      email: "not-an-email",
      age: 30,
    })
    expect(result.success).toBe(false)
  })

  it("rejects negative age", () => {
    const result = UserSchema.safeParse({
      name: "Alice",
      email: "alice@example.com",
      age: -1,
    })
    expect(result.success).toBe(false)
  })
})

Testing Approaches

ApproachPurposeUse When
safeParse() result checkingSchema correctnessDefault — always use safeParse in tests
z.flattenError() assertionsError message testingVerifying specific field errors
z.toJSONSchema() snapshotsSchema shape testingDetecting unintended schema changes
Mock data generationFixture creationNeed valid/randomized test data
Property-based testingFuzz testingSchemas must handle arbitrary valid inputs
Structural testingArchitectureVerify schemas are only imported at boundaries
Drift detectionRegressionCatch unintended schema changes via JSON Schema snapshots

Schema Correctness Testing

Always Use safeParse() in Tests

// GOOD: test doesn't crash — asserts on result
const result = schema.safeParse(invalidData)
expect(result.success).toBe(false)

// BAD: test crashes instead of failing
expect(() => schema.parse(invalidData)).toThrow()
// If schema changes and starts accepting, this still passes

Test Both Accept and Reject

describe("EmailSchema", () => {
  const valid = ["user@example.com", "a@b.co", "user+tag@domain.org"]
  const invalid = ["", "not-email", "@missing.com", "user@", "user @space.com"]

  it.each(valid)("accepts %s", (email) => {
    expect(z.email().safeParse(email).success).toBe(true)
  })

  it.each(invalid)("rejects %s", (email) => {
    expect(z.email().safeParse(email).success).toBe(false)
  })
})

Test Boundary Values

const AgeSchema = z.number().min(0).max(150)

it("accepts minimum boundary", () => {
  expect(AgeSchema.safeParse(0).success).toBe(true)
})

it("accepts maximum boundary", () => {
  expect(AgeSchema.safeParse(150).success).toBe(true)
})

it("rejects below minimum", () => {
  expect(AgeSchema.safeParse(-1).success).toBe(false)
})

it("rejects above maximum", () => {
  expect(AgeSchema.safeParse(151).success).toBe(false)
})

Error Assertion Patterns

Assert Specific Field Errors

it("shows correct error for invalid email", () => {
  const result = UserSchema.safeParse({ name: "Alice", email: "bad", age: 30 })
  expect(result.success).toBe(false)
  if (!result.success) {
    const flat = z.flattenError(result.error)
    expect(flat.fieldErrors.email).toBeDefined()
    expect(flat.fieldErrors.email![0]).toContain("email")
  }
})

Assert Error Codes

it("produces correct error code", () => {
  const result = z.number().safeParse("not a number")
  expect(result.success).toBe(false)
  if (!result.success) {
    expect(result.error.issues[0].code).toBe("invalid_type")
  }
})

Assert Custom Error Messages

const Schema = z.string({ error: "Name is required" }).min(1, "Name cannot be empty")

it("shows custom error for missing field", () => {
  const result = Schema.safeParse(undefined)
  expect(result.success).toBe(false)
  if (!result.success) {
    expect(result.error.issues[0].message).toBe("Name is required")
  }
})

Mock Data Generation

Using zod-schema-faker

import { install, fake } from "zod-schema-faker"
import { z } from "zod"

install(z) // call once in test setup

const UserSchema = z.object({
  name: z.string().min(1),
  email: z.email(),
  age: z.number().min(0).max(150),
})

it("schema accepts generated data", () => {
  const mockUser = fake(UserSchema)
  expect(UserSchema.safeParse(mockUser).success).toBe(true)
})

Seeding for Deterministic Tests

import { seed, fake } from "zod-schema-faker"

beforeEach(() => {
  seed(12345) // deterministic output
})

it("generates consistent mock data", () => {
  const user = fake(UserSchema)
  expect(user.name).toBeDefined()
})

Snapshot Testing with JSON Schema

it("schema shape has not changed", () => {
  const jsonSchema = z.toJSONSchema(UserSchema)
  expect(jsonSchema).toMatchSnapshot()
})

This catches unintended schema changes in code review. The snapshot shows the JSON Schema representation of your Zod schema.

Integration Testing

API Handler Testing

it("API rejects invalid request body", async () => {
  const response = await request(app)
    .post("/api/users")
    .send({ name: "", email: "invalid" })
    .expect(400)

  expect(response.body.errors).toBeDefined()
  expect(response.body.errors.fieldErrors.email).toBeDefined()
})

Form Validation Testing

it("form shows validation errors", () => {
  const result = FormSchema.safeParse(formData)
  if (!result.success) {
    const errors = z.flattenError(result.error)
    // Pass errors to form library
    expect(errors.fieldErrors).toHaveProperty("email")
  }
})

Property-Based Testing

import fc from "fast-check"
import { fake } from "zod-schema-faker"

it("schema always accepts its own generated data", () => {
  fc.assert(
    fc.property(fc.constant(null), () => {
      const data = fake(UserSchema)
      expect(UserSchema.safeParse(data).success).toBe(true)
    }),
    { numRuns: 100 }
  )
})

Rules

  1. Always use safeParse() in tests — parse() crashes the test instead of failing it
  2. Test both valid and invalid — don't only test the happy path
  3. Test boundary values — min, max, min-1, max+1 for numeric constraints
  4. Test optional/nullable combinations — undefined, null, missing key
  5. Assert specific error fields — use z.flattenError() to check which field failed
  6. Don't test schema internals — test parse results, not .shape or ._def
  7. Use z.toJSONSchema() snapshots — catch unintended schema changes
  8. Seed random generators — non-deterministic tests are flaky tests
  9. Test transforms separately — verify input validation AND output conversion
  10. Don't duplicate schema logic in assertions — test behavior, not implementation

Anti-Patterns

See references/anti-patterns.md for BAD/GOOD examples of:

  • Testing schema internals instead of behavior
  • Not testing error paths
  • Using parse() in tests (crashes instead of failing)
  • Not testing boundary values
  • Hardcoding mock data instead of generating
  • Snapshot testing raw ZodError instead of formatted output
  • Not testing at boundaries (schema tests pass but handler doesn't validate)
  • No snapshot regression testing (field removal goes unnoticed)
  • Testing schema shape but not error observability (never assert on flattenError)
  • No drift detection workflow (schema changes land without mechanical review)

References

平台分布

OpenClaw

90.75%
按下载量换算3,556

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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