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qa-test-env-data

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当测试环境不稳定、环境不够用、或者需要准备测试数据时使用此技能。覆盖环境部署与配置管理、环境监控与问题排查(环境问题 vs 代码问题的快速区分)、多环境管理策略(开发/测试/预发)和日常测试数据准备。环境问题是最容易浪费测试时间的事——一个稳定的环境比一百个测试用例更有价值。输出环境健康度检查和数据准备 checklist。 ⚠️ 本技能含环境清理步骤,执行前请确认非生产环境。 触发场景:测试环境、环境搭建、环境配置、造数、测试数据、数据准备、环境部署、需要准备测试数据时。 Use when the user asks about: test environment setup and stability troubleshooting, multi-environment strategy, and day-to-day test data preparation.

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SKILL.md

⚠️ 本技能单独使用效果有限,建议配合完整技能集(12 步工作流)使用。安装:npx skills add Kokxi/qa-test-skills

测试环境与数据管理

核心原则

环境挂了、数据不对是测试最常见的阻塞——需要系统性管理。

⚠️ 安全警告:使用本技能前必须确认以下条件

环境确认: 执行任何环境变更(重启、修复、清理)前,必须先确认目标环境确切标识(名称/地址),并验证该环境为已授权的非生产环境。严禁对生产环境执行未经审批的操作。

数据备份: 任何数据清理操作(删除、归档、重置)前,必须先备份或确认已有备份可用。建议先在低风险环境进行试运行(dry-run)。

审批要求: 涉及数据修改、环境重启、配置变更的操作,必须获得相关团队负责人的明确审批,并记录操作日志。

爆炸半径: 批量操作前先在小范围验证,确认不影响其他团队。涉及共享环境时需与相关团队协调时间窗口。

禁止场景: 禁止在未确认环境身份的情况下执行变更操作、禁止在无备份的情况下执行数据清理、禁止在未通知相关团队的情况下重启共享环境。

测试环境管理

环境分层

环境层级:
├─ 开发环境(DEV)
│   ├─ 用途:开发自测
│   ├─ 数据:开发造数
│   └─ 稳定性:不稳定
│
├─ 集成环境(SIT)
│   ├─ 用途:集成测试
│   ├─ 数据:测试数据
│   └─ 稳定性:较稳定
│
├─ 预发环境(UAT)
│   ├─ 用途:用户验收
│   ├─ 数据:准生产数据
│   └─ 稳定性:稳定
│
└─ 生产环境(PROD)
    ├─ 用途:线上运行
    ├─ 数据:真实数据
    └─ 稳定性:高稳定

环境健康检查

检查清单:
├─ 服务状态
│   ├─ 应用服务是否正常?
│   ├─ 数据库是否正常?
│   ├─ 缓存是否正常?
│   └─ 消息队列是否正常?
│
├─ 依赖服务
│   ├─ 第三方服务是否可用?
│   ├─ 内部服务是否可用?
│   └─ 网络是否通畅?
│
├─ 配置检查
│   ├─ 配置是否正确?
│   ├─ 环境变量是否设置?
│   └─ 功能开关是否正确?
│
└─ 数据检查
    ├─ 数据是否完整?
    ├─ 数据是否一致?
    └─ 测试数据是否就绪?

环境问题处理

常见问题:
├─ 服务不可用
│   ├─ 检查:服务日志、端口、进程
│   ├─ 处理:重启服务、检查配置
│   └─ 预防:健康检查、监控告警
│
├─ 网络不通
│   ├─ 检查:ping、telnet、防火墙
│   ├─ 处理:检查网络配置、开放端口
│   └─ 预防:网络监控、冗余设计
│
├─ 配置错误
│   ├─ 检查:配置文件、环境变量
│   ├─ 处理:修正配置、重启服务
│   └─ 预防:配置管理、版本控制
│
└─ 数据异常
    ├─ 检查:数据完整性、一致性
    ├─ 处理:数据修复、数据恢复
    └─ 预防:数据备份、数据监控

加载时机

什么时候读读哪个
准备、脱敏、清理测试数据时references/data-management.md

测试数据管理的完整内容已下沉至 references/data-management.md,避免每次触发都占用上下文。

输出示例

测试环境频繁出现"数据库连接失败" → 环境健康检查:数据库服务是否正常→连接池是否耗尽→网络是否通畅 → 环境分层:开发环境→测试环境→Staging→生产,各环境配置独立

测试数据准备:需要测试支付流程的100种订单状态 → 数据准备:通过API批量创建各状态订单,输出订单列表供测试使用 → 数据清理:测试完成后按策略自动清理(标记/归档/删除)

检查清单

环境与数据管理完成后检查:

  • 环境分层是否清晰?
  • 环境健康检查是否执行?
  • 数据准备是否充分?
  • 数据脱敏是否处理?
  • 数据清理是否安排?
  • 问题处理是否有预案?

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