AI 生成测试评审（中文版）

审查 AI 生成的测试是否能证明真实行为，而不是只增加覆盖率或制造“全绿”的假象。

何时使用

• 需要合入、修改或评估 AI 生成的单元、功能、API 或 E2E 测试。
• 测试看似通过，但断言、隔离、数据或覆盖价值值得怀疑。

工作方式

1. 先盘点当前范围内实际存在的测试类型与文件：单元、功能（functional testing）、API、E2E 或其组合；只审查已发现或用户明确指定的类型。
2. 再明确被测行为、风险和可用的需求或实现证据；缺失时列为待确认，不虚构结论。
3. 阅读 prompts/review-test.md，按严重度输出可行动的发现；每项关联具体测试、风险和修正方向。
4. 仅加载已发现层级的规则：单元测试、功能测试（functional testing）、API 或 E2E；跨层问题可加载多份。不要因存在多个规则文件而直接全局审查。
5. 将“阻断合入”的错误与可接受的改进分开；不要因风格偏好把有效测试判为问题。

核心约束