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SprocketLab/slop-code-bench
GitHub用于审查招聘任务的技术规范，识别冗余信息、架构暗示和过度引导，确保候选人需基于合理设计决策解题而非依赖隐藏细节或试错。
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Skills in Collection (9)
用于审查招聘任务的技术规范，识别冗余信息、架构暗示和过度引导，确保候选人需基于合理设计决策解题而非依赖隐藏细节或试错。
需要审查技术规范文档的真实性与设计合理性
发现规范中存在过多细节暴露或隐含陷阱
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill audit-spec -g -y
分析测试用例规格与现有测试，识别缺失的边界、空值、异常等边缘情况，并生成带TODO的骨架测试代码。
编写测试后检查覆盖率
审查测试覆盖度
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill edge-cases -g -y
用于持续测试并修复基准问题的解决方案，直到所有测试通过。当解决方案存在失败测试时触发，通过分析错误、修改代码并迭代验证来确保功能正确性。
解决方案测试失败
需要修复代码缺陷
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill fix-solution -g -y
分析Checkpoint的规范与测试文件，识别未在示例中明确演示的测试用例，为其添加@ pytest.mark.functionality标记。确保核心测试仅覆盖显式行为，提升评估公平性。
需要重新分类测试用例时
检查测试是否超出规范显式示例范围时
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill reclassify-tests -g -y
在Docker环境中使用eval-snapshot运行基准测试，评估解决方案并通过结构化JSON输出测试结果与代码质量指标。
用户请求运行测试或验证解决方案
需要评估特定checkpoint的测试通过率
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill run-tests -g -y
分析测试用例与规范的差异，识别测试中未由规范明确定义的假设行为。通过对比规范和需求，发现测试断言、实现细节或错误处理中的歧义，评估风险并提供澄清规范或调整测试的建议。
需要验证测试用例是否严格遵循规范
检查测试是否存在过度推断或假设
审查测试对未定义行为的依赖
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill test-ambiguity-detector -g -y
并行验证Agent运行目录中的所有检查点，通过启动测试验证器代理收集结果，并强制人工复核以确保结论准确。
需要批量验证Agent运行输出的正确性
/validate-run命令调用
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill validate-run -g -y
审查Checkpoint规范与测试，识别将模糊解读强加为显式要求的测试用例。通过对比规范明确性与测试断言，标记输出顺序、边界处理等歧义点，并提供修复建议或规范澄清方案。
检查 checkpoint_N.md 与 test_checkpoint_N.py
审计测试中的歧义性
审查快照评估失败的解释性问题
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill checkpoint-ambiguity-review -g -y
分析检查点规范与现有测试，识别并补充缺失的边界用例（如空值、极值、格式异常等），确保测试覆盖完整且符合规范定义。
编写测试后检查覆盖率
审查测试用例完整性
npx skills add SprocketLab/slop-code-bench --skill edge-cases -g -y
