proxycast/docs/test

Lime 测试体系

面向 Lime 当前桌面端产品形态的测试入口与索引

概述

Lime 当前是一个本地优先的 Tauri 桌面应用，而不是单一前端项目或单一 API 服务。

测试体系需要同时覆盖：

• 前端界面与工作台交互
• Tauri 命令边界
• Rust 服务层与业务逻辑
• 数据库、文件系统与工作区状态
• Provider、协议转换与本地 HTTP Server
• 浏览器运行时、终端、OpenClaw 等桌面能力
• Agent Runtime 与真实模型行为
• macOS / Windows 平台差异

测试分层

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Lime 测试金字塔                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                  │
│                        ┌─────────┐                              │
│                        │  E2E    │  端到端测试                   │
│                        │  测试   │  (Tauri + 前端)               │
│                       ─┴─────────┴─                             │
│                      ┌─────────────┐                            │
│                      │   集成测试   │  API 服务器、凭证池         │
│                     ─┴─────────────┴─                           │
│                    ┌─────────────────┐                          │
│                    │     单元测试     │  转换器、Provider、工具   │
│                   ─┴─────────────────┴─                         │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

目录结构

docs/test/
├── README.md                    # 本文件 - 测试体系概览
├── testing-strategy-2026.md     # 当前 Lime 主测试策略
├── unit-tests.md               # 单元测试指南
├── integration-tests.md        # 集成测试指南
├── e2e-tests.md               # 浏览器续测与 E2E 总览
├── agent-evaluation.md        # Agent 评估指南（核心文档）
├── harness-evals.md           # Harness eval 任务集与 runner 入口
└── test-cases/                # 测试用例模板
    ├── converter-tests.md     # 协议转换器测试用例
    ├── provider-tests.md      # Provider 测试用例
    └── agent-tests.md         # Agent 测试用例

文档索引

文档	说明	适用场景
testing-strategy-2026.md	当前 Lime 测试体系建设建议	建立分层门禁、规划演进
unit-tests.md	单元测试指南	独立模块测试
integration-tests.md	集成测试指南	模块间协作测试
e2e-tests.md	当前浏览器续测与 E2E 入口	Playwright MCP / DevBridge 主路径验证
../aiprompts/playwright-e2e.md	浏览器续测详细事实源	继续测试、复现、控制台与 Bridge 排障
agent-evaluation.md	Agent 评估指南	AI Agent 行为评估
harness-evals.md	Harness eval 任务集与 runner	Replay 样本、grader、nightly 摘要
test-cases/converter-tests.md	转换器测试用例	OpenAI ↔ Claude 转换
test-cases/provider-tests.md	Provider 测试用例	OAuth 和 API 调用
test-cases/agent-tests.md	Agent 测试用例	Aster Agent 集成

快速开始

运行 Rust 测试

cd src-tauri && cargo test

运行前端测试

npm test

运行本地智能校验

npm run verify:local

运行本地全量校验

npm run verify:local:full

浏览器模式桥接检查

npm run bridge:health -- --timeout-ms 120000

运行自包含 smoke

npm run smoke:workspace-ready
npm run smoke:browser-runtime
npm run smoke:site-adapters

运行 Harness eval 摘要

npm run harness:eval

提升工作区 Replay 为仓库样本

npm run harness:eval:promote -- --session-id "session-123" --slug "pending-request-runtime"

运行 Harness eval 趋势报告

npm run harness:eval:trend

记录 Harness eval 历史窗口

npm run harness:eval:history:record

默认会把完整 artifact 套件写到 ./.lime/harness/reports/：

• harness-eval-summary.json
• harness-eval-summary.md
• harness-eval-trend.json
• harness-eval-trend.md
• harness-cleanup-report.json
• harness-cleanup-report.md
• harness-dashboard.html

运行 Harness cleanup / slop 报告

npm run harness:cleanup-report

当前浏览器续测入口

当前仓库的浏览器模式 E2E / 续测文档分两层：

• docs/test/e2e-tests.md：总览、命令矩阵、适用边界
• docs/aiprompts/playwright-e2e.md：详细操作流程与 Playwright MCP 续测事实源

运行代码检查

# Rust
cd src-tauri && cargo clippy

# 前端
npm run lint

核心测试模块

模块	测试重点	文档
协议转换	OpenAI ↔ Claude 转换正确性	converter-tests.md
Provider 系统	OAuth 刷新、API 调用	provider-tests.md
凭证池	轮询、健康检查、负载均衡	integration-tests.md
Aster Agent	流式响应、工具调用	agent-tests.md

测试原则

基于 Anthropic AI Agent 评估指南 和 Orchids Bridge 项目实践：

1. 评估结果，而非路径 - Agent 可能找到更好的方法，不要过度约束执行路径
2. 平衡问题集 - 测试"应该做"和"不应该做"两种情况
3. 隔离测试环境 - 每个测试独立状态，避免测试间污染
4. 从 Bug 到测试 - 每个修复的 Bug 都应该有对应测试用例
5. 处理非确定性 - 使用 pass@k 和 pass^k 指标评估 Agent 行为
6. 多层防护 - 结合自动评估、监控、人工审查

评分器类型

类型	适用场景	优点	缺点
代码评分器	确定性验证	快速、可复现	对有效变体脆弱
模型评分器	语义评估	灵活、可扩展	非确定性、需校准
人工评分器	复杂判断	金标准质量	昂贵、慢

评估指标

pass@k = P(至少 1 次成功 | k 次尝试) = 1 - (1 - p)^k
pass^k = P(全部成功 | k 次尝试) = p^k

• pass@k：适用于"找到一个解决方案就行"的场景
• pass^k：适用于"每次都必须成功"的场景