OpenClaw 刪掉 40 萬行自家測試碼，程式覆蓋率幾乎沒變
開源 AI 代理專案 OpenClaw 的創建者 Peter Steinberger 9 月 24 日表示，該專案刪掉了自己大約 40 萬行測試程式碼，而程式碼覆蓋率沒有太大變化。他的解釋是：「現在的模型很愛為每一個小改動寫測試，即使那些測試沒什麼用。」
加測試之前要先回答四個問題
Steinberger 公開了做這件事所用的 skill 檔案，放在 OpenClaw 的 GitHub 儲存庫裡。這份檔案定義了三種模式共用同一條價值標準：撰寫模式在寫入當下就對每一個新增或修改的測試把關，稽核模式則掃描既有的低價值測試，第三種是針對整個子系統測試面的全面修剪。
把關的方式是四個問題，任何一題答不出來就先別加這個測試：這個測試保護的是哪一個可觀察的行為、不變量或獨立契約；什麼樣的可信退化會讓它失敗；為什麼現有的覆蓋沒辦法抓到那個失敗；以及它是否需要一個生產環境的接縫（匯出、旗標、包裝或注入掛鉤）而那是沒有任何生產端呼叫者需要的。最後一題如果答「是」，這份文件要求把測試搬到真正的邊界去，而不是為測試開一個口。
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文件還寫了一條判準：一個在不改變行為的重構下就會壞掉的測試，斷言的是實作而不是行為，應該先在它該屬於的邊界重寫再合併。
被列為垃圾模式的十幾種寫法
這份 skill 列出一串會被稽核掃掉的模式，包括沒有斷言的覆蓋率探針、自我比較與身分複製、複製貼上的固定資料與清單、對原始碼或字串做精確比對、在真實邊界已有重複的私有述詞測試、同一契約的重複呼叫、只是為了保住測試專用匯出或全域變數而存在的測試，以及唯一呼叫者是測試的死程式碼。
還有幾條指向假陽性的檢查：用受測的產生器自己算出期望值、由模擬物件實作被斷言的行為、因為不相關的理由而通過的負面控制，以及名字承諾的東西比輸入實際涵蓋的更多。
文件也提醒稽核不是刪愈多愈好，寫的是「為信心最佳化，不是為刪除數最佳化」；並要求在判斷一個候選測試之前，要先讀完整個測試與它的生產端擁有者、進入點、呼叫者與被呼叫者。
他的操作心得：不要只叫代理去清理
Steinberger 另外分享了執行面的一個細節。他說：「如果你只是叫代理去清理，它會太早收手。給它一個有企圖心的目標。試試看『在程式碼覆蓋率變動 2% 以內，移除 20% 最沒用的測試』。」
換句話說，同一件工作，指令從「清理一下」換成帶有量化邊界的目標，代理願意走的距離就不一樣。
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