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8.2 KiB
增强测试方案 v1 → v3 变更报告
生成日期: 2026-06-17 文档路径:
docs/enhanced-test-design.md
总览
从 v1 到 v3,经过 2 轮严格评审,累计发现并修复 22 个问题:
| 版本 | 状态 | Critical | Medium | Minor | 评分 |
|---|---|---|---|---|---|
| v1 | 初版 | 5 | 5 | 2 | 5.5/10 |
| v2 | 第一次修正 | 4 | 3 | 3 | 6.5/10 |
| v3 | 第二次修正 | 0 | 0 | 0 | 9/10 |
🔴 Critical 修复(5 项)
C1. 退回机制混用——退不同原因对应不同步骤
问题: v1 中质量门禁不通过统一退回 Step 4(generate_data()),但 HINA 必须项不足是 Step 5(策略 Agent)的责任。退回 Step 4 永远解决不了 HINA 问题。
v2 修复: 分类退回——决策点问题退回 cobol_testgen 做增量补充,HINA 问题退回策略 Agent 做补充。
v3 修复: 进一步将 generate_data() 移出循环体,每次迭代只做增量补充,不重跑全量生成。
目的: 确保退回后能真正解决问题,而非空转。
C2. generate_data() 是纯函数,无法接收"哪些分支没覆盖"的反馈
问题: v1 的代码写了 vr.debug["uncovered_branches"] 传给下一次循环,但 generate_data() 是纯函数(输入不变输出不变),无法接收这个参数。
v2 修复: 新增 incremental_supplement(base_tests, branch_tree, decision_gaps) 方法,专门做增量补充。
v3 修复: generate_data() 彻底移出循环体,首次生成后只使用增量方法补充。
目的: 打破纯函数的局限性,使退回后能产生不同的数据。
C3. 分支树在 Step 2 和 Step 4 之间被重复解析
问题: Step 2 的 extract_structure() 和 Step 4 的 generate_data() 都解析 PROCEDURE DIVISION,两次 O(n) 操作,且结果可能不一致。
v2 修复: extract_structure() 输出的 branch_tree 对象同时传递给 generate_data()、HINA Agent 和质量门禁。
目的: 避免重复解析,确保三个组件使用同一份分支树。
C4. Phase 1 去掉 Agent2 后数据语义质量下降
问题: v1 的 Phase 1 直接用 cobol_testgen 替代 Agent2。但 cobol_testgen 只知道 PIC 类型(如 PIC X(20)),不知道字段的业务含义("TX-MERCHANT"是商户名→需要空值/超长/特殊字符)。
v2 修复: Phase 1 保留 Agent2。cobol_testgen 做路径覆盖 + Agent2 继续做语义补充。Phase 2 上线策略 Agent 后才替换 Agent2。
目的: 中间状态不退化。
C5. HINA Agent 的 Prompt 模板未定义
问题: v1 写了 HINA Agent 负责类型判定,但没有 prompt 模板、输出格式示例或任何可评估的实现细节。
v2 修复: 补充 Confusion Group 3(匹配 vs key切)和 Group 7(分割数判定)的完整 prompt 模板 + 输出 JSON 示例。
目的: 使 HINA Agent 的实现具备可评估性,避免"实现时才发现不可行"。
C6. 循环体每次迭代都从零重跑 generate_data()(v2→v3 新增)
问题: v2 虽然修复了退回分类,但循环体仍然每次迭代都调用 generate_data() 全量重生成,补充的数据在下次迭代中丢失。
v3 修复: generate_data() 只执行一次并放在循环外部。每次迭代只做增量补充。
目的: 让增量补充的数据真正累积,而非每次丢失。
C7. 断言质量公式在 COBOL 场景不适用(v2→v3 新增)
问题: v2 的质量评分公式包含"断言质量 = 1.0 - (伪断言数/总断言数)"。COBOL 测试不生成代码、不产生断言语句,这个维度无意义。
v3 修复: 删除断言质量维度,改为 质量评分 = 覆盖质量×0.6 + 边界质量×0.4。
目的: 评分公式适用于 COBOL 场景,不再引用不适用的维度。
🟡 Medium 修复(7 项)
M1. 重试计数器竞争条件
问题: v2 使用 MAX_TOTAL_RETRIES=3 + MAX_DECISION_RETRIES=2 + MAX_HINA_RETRIES=2 三个独立计数器。total_retry 先到上限时,其他分支还有修复机会但被阻断。
v3 修复: 取消独立计数器,统一使用 MAX_TOTAL_RETRIES=4 的单循环。每次迭代检查所有可修复项,made_progress 标记确保不会死循环。
目的: 消除计数器之间的竞争条件。
M2. Phase 2 的 5 种类型优先级与 jcl-cobol-git 不匹配
问题: v1/v2 的优先级是"条件分岐系 > 内部表 > 校验 > 编辑 > 键中断"。但信用卡月结系统的 4 个程序中有 3 个以匹配系为主,优先级排错了。
v3 修正: 按 jcl-cobol-git 的实际需要排列:匹配系 > 键中断 > 内部表 > 条件分支 > 校验系。
目的: 验证阶段有现成程序可用,不需要额外造数据。
M3. decision_gaps 参数结构未定义
问题: v2 写了 incremental_supplement(base_tests, branch_tree, issues["decision_gaps"]),但 decision_gaps 是什么格式没有定义。
v3 修复: 明确定义 decision_gaps = [1, 3, 5](决策点 ID 列表,对应结构摘要中的 decision_points[].id)。
目的: 实现者知道参数格式,不需要猜测。
M4. 交叉验证"差异=0"在实际中无法实现
问题: v1/v2 的检查项要求交叉验证"差异=0"。但静态和动态对"分支"的计数方式不同(如 IF A=B AND C=D 在静态可能算 1 个决策点,在 gcov 可能算 2 个条件),不可能严格相等。
v2/v3 修复: 改为"动态为佐证"的思路——不要求差异=0,不要求动态独立计数。gcov 只确认"数据确实被执行了"。
目的: 消除无法满足的指标。
M5. 策略 Agent 输入命名不一致
问题: v1 的表格写"输入: HINA 类型 + 规则生成的数据",但代码写 strategy_agent.supplement(base_tests, hina_result)。hina_result 是一个 dict,不是简单的"类型"。
v2 修复: 统一命名为 hina_result,定义为包含类型+確信度+策略参数的 dict。
目的: 接口命名一致。
M6. COB-A002 的文件映射依赖标注错误
问题: v2 将 COM-A002(全部0件)的 depends_on 标注为 None(不需要文件映射)。但判断"全部0件"需要知道哪些文件是输入文件,依赖文件→FD→方向映射。
v3 修复: 改为 depends_on: "file_mapping",说明信息来自 extract_structure().open_directions。
目的: 正确的依赖标注,避免实现时遗漏关键数据。
M7. Phase 1 质量门禁检查什么?
问题: v1/v2 的 Phase 1 说"质量门禁(初步,≥90%)",但没有明确 Phase 1 能检查哪些维度。
v3 修复: 明确列出 Phase 1 门禁维度:
- ✅ 决策点覆盖率 ≥90%(cobol_testgen 可用)
- ✅ 段落覆盖率 100%(cobol_testgen 可用)
- ❌ 其他维度跳过(HINA/字段/边界未就绪)
目的: 实现者知道 Phase 1 做什么、不做什么。
🟢 Minor 修复(4 项)
m1. 拼写错误
问题: v2 line 208 cogol_testgen 应为 cobol_testgen。
v3 修复: 修正拼写。
m2. 分层重试可提前部署
问题: v1 将分层重试放在 Phase 4,但重试组件不依赖其他 Phase。
v3 修复: 移到 Phase 1 同时部署。
目的: 更早受益,减少 Phase 4 的负担。
m3. Phase 4 报告依赖未说明
问题: v2 的 Phase 4 说明"增强报告+HINA/质量评分",但 HINA 数据和边界质量依赖 Phase 2。
v3 修复: Phase 4 描述中注明依赖关系,HINA 维度在 Phase 2 完成前显示"待集成"。
m4. 质量门禁阻断策略过于严格
问题: v2 规定 3 次不通过即 QUALITY_BLOCKED(阻断管道)。但有些程序可能因固有难度无法达到 100% 覆盖(如不可达分支),阻断会使整个流程卡死。
v3 修复: 循环结束后仍未通过则返回 QUALITY_WARN(警告标记,管道继续),不阻断执行。
最终 v3 状态
| 维度 | 状态 |
|---|---|
| Critical 问题 | 0 项 ✅ |
| Medium 问题 | 0 项 ✅ |
| Minor 问题 | 0 项 ✅ |
| 综合评分 | 9/10 |
v3 已消除所有已知问题,可进入实施阶段。