这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 JoshuaC215/agent-service-toolkit 仓库内 .claude/skills/smoke-test/SKILL.md 描述的技能，配套 scripts/smoke_test.sh。该脚本把单元测试和默认 CI 覆盖不到的可选集成（Postgres、MongoDB 检查点器、AG-UI 端点、LangFuse 追踪）逐个拉起：依赖跑在 Docker 容器里，服务经 uv 在宿主机运行，最后做端到端验证并清理。它的核心设计是“依赖身份校验”——不仅验证 API 测试通过，还直接查询依赖本身，确认本次运行的数据真的写入了目标后端，防止静默回退到 SQLite 这类假绿。技能同时明确指导何时不应运行，避免为无关改动浪费几分钟和大量 token。
- 按目标（postgres / mongo / agui / langfuse / all）在 Docker 中启动真实依赖，并在宿主机以 uv 启动服务
- 运行 API 级持久化检查，并直接查询依赖（用每次运行唯一的 SMOKE_THREAD_ID）确认数据确实写入该后端
- langfuse 目标会拉起 LangFuse 完整 6 服务自托管栈（约 5GB 镜像），故默认排除，需单独或随 all 运行
- 端口 :8080 已被占用时拒绝启动，防止健康检查误判到无关进程；服务启动即挂时会快速失败并输出服务日志
- 提供 Claude Code 云端沙箱的已知坑位指引（dockerd 启动、cgr.dev 白名单、pkill 自杀问题、后台运行等）
- 测试位于 tests/smoke/ 并标记 @pytest.mark.docker，不在 CI 的 docker 任务范围内
- 改动了 src/memory/*、checkpointer 接线或 saver/store 类的开发者，想确认 Postgres/MongoDB 检查点器仍真实可用
- 升级了 langgraph-checkpoint-postgres/-mongodb、psycopg 或 pymongo 版本后，验证集成未被破坏
- 修改了 src/service/agui.py 或 ag-ui-* 依赖，需要确认 AG-UI 流式端点正常
- 调整了 LangFuse CallbackHandler 接线或 langfuse 依赖，想在完整 CI 之外快速验证追踪链路
- 负责发版前检查的维护者或代理，需要一次可选依赖的整体信心检查（运行 all）
- 在 Claude Code 云端沙箱中工作的代理，需要按技能内置的沙箱规避经验顺利跑通脚本
- 纯前端、文档、提示词或 agent 图改动：技能明确说多数改动不需要跑它，此时运行纯属浪费时间和 token
- 无法访问 Docker 或容器镜像拉取（如受限网络未放行 cgr.dev）的环境：脚本依赖在 Docker 中启动真实基础设施
- 想要穷尽式集成测试覆盖的团队：冒烟测试只是“是否明显坏了”的快速信心检查，不是完整验证
如何安装这个 Skill？
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
DockeruvPostgreSQL/MongoDB/LangFuse images via docker compose
本技能随 agent-service-toolkit 仓库分发，需先克隆仓库：
git clone https://github.com/JoshuaC215/agent-service-toolkit.git
cd agent-service-toolkit
uv sync --frozen
源材料未说明将 .claude/skills/ 内技能安装到其他平台的专门步骤；可直接把 .claude/skills/smoke-test/ 目录复制到你自己的技能目录。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/JoshuaC215/agent-service-toolkit.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/.claude/skills/smoke-test" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 我刚改了 src/memory/ 里的 checkpointer 接线，帮我跑 postgres 和 mongo 的冒烟测试并解读结果
- 升级了 pymongo 版本，用冒烟测试确认 MongoDB 检查点器没有静默回退
- 改动只涉及 Streamlit 界面，判断一下有没有必要跑 smoke_test.sh
- 发版前做一次完整的可选依赖信心检查，包括 langfuse
技能由模型在改动命中相关路径时按需触发，或由用户显式要求运行冒烟测试。核心是运行 scripts/smoke_test.sh 并选择最窄的覆盖目标：
./scripts/smoke_test.sh # 默认：postgres, mongo, agui
./scripts/smoke_test.sh mongo # 单个目标
./scripts/smoke_test.sh postgres agui # 子集
./scripts/smoke_test.sh langfuse # 重量级：约 5GB 栈，单独运行
./scripts/smoke_test.sh all # 全部，含 langfuse
全绿以 “--- All smoke tests passed ---” 结束；任何失败或未知目标返回非零。解读结果时信任 “✓ verified: N …” 这类依赖身份校验行；出现 “✗ FAIL: … was NOT exercised as intended” 应视为真实失败而非偶发。LangFuse 摄取是异步的，脚本会轮询 traces API 几秒再判定。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 依赖身份校验设计能抓到“API 测试通过但根本没用目标依赖”的静默回退
- 可选目标粒度细，可只跑命中的那一两个，成本可控
- 内置大量沙箱/云端环境的实战坑位指引，适合代理自动执行
- 端口占用、启动即挂、异步摄取等失败模式都有明确防护
- langfuse 目标需拉取约 5GB 的 6 服务栈，运行沉重
- 强依赖 Docker 和宿主机 uv 环境；容器内构建在受限代理下不可行
- 只是冒烟级检查，不等于完整集成测试覆盖
- 仅在 agent-service-toolkit 仓库语境下设计，复用到其他项目需按其扩展指引改写
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 可选依赖冒烟测试技能（agent-service-toolkit） 本页 | 64 · 推荐 | ★ 4.5k | 21 天前 | MIT |
| 模型目录刷新技能（agent-service-toolkit） | 60 · 推荐 | ★ 4.5k | 21 天前 | MIT |
| VS Code 冒烟测试助手 ✓ Microsoft · 官方 | 53 · 谨慎使用 | ★ 194k | 11 天前 | MIT |
| NV-Reason-CXR 胸部X光推理测试技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 52 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 11 天前 | Apache-2.0 |
| Jetson BSP 镜像验证器 ✓ NVIDIA · 官方 | 50 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 11 天前 | Apache-2.0 |
源材料将本脚本与常规 uv run pytest / 默认 CI 的 test-docker 任务对照：后者跑 tests/integration/，不覆盖需要真实基础设施的可选依赖；本技能专门补上这块，且不在 CI 中默认运行。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
项目自身的可选依赖冒烟测试技能，明确说明「先判断要不要跑」而不是无脑执行，考虑了成本效益。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
本条评估按 FSRS 1.0 标准完成，维度分不做换算，已进入按 FSRS 2.0 重新评估的复核队列。
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