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Pipeline QA sous forme de 10 skills d'agent : analyse des exigences, stratégie de test, rédaction et revue de cas, automatisation E2E (Playwright) et API, exploratoire, périmètre de régression et analyse de bugs, soutenu par une base de connaissances partagée avec règles de format, modèle de risque et validateurs de schéma.

Apprentissage de l’expérience fondé sur des preuves pour DeepSeek Harness.

Outils de stabilité des tests : exécutez en boucle les suites vitest/jest/pytest/node:test, classez les cas instables, conservez l'historique, maintenez un manifeste de quarantaine et un auto-contrôle de santé.

Outil de lancement de tests structuré (test_run) : détection automatique de Vitest/Jest/pytest/node:test, exécution des tests, analyse des résumés d'échec pour le modèle.

ai-code-quality (cq) tools for DeepSeek Harness (dsh): deterministic code-quality pipeline — doctor/scan/triage/baseline/diff/gate/waiver/spec-drift — aggregating ruff, mypy, radon, vulture, pytest-cov, import-linter and DeepSec. Read-only scanning plus a

DSH 测试自动修复：给 agent 一个 run_tests 工具，跑测试并把结构化失败（文件/行号/断言）直接交给它修复。自动识别 pytest / jest / vitest / cargo / go / npm，Windows 中文断言不乱码，同一失败反复出现时自动停止。

DSH plugin: deterministic, offline Python/Django production-report diagnostics — traceback root cause, pytest summaries, unapplied migrations, N+1 SQL, manage.py check --deploy and Celery backlog. Does not execute Python, start subprocesses or touch the n