Claude Code minimal-test-data：缩小真实模型调用的测试数据
EnglishClaude Code 安装步骤
- 打开 GitHub 固定提交的 `.claude/skills/minimal-test-data/SKILL.md`，核对内容与使用条件。
- 在自己的项目中创建 `.claude/skills/minimal-test-data/`，把核对后的文件保存为 `.claude/skills/minimal-test-data/SKILL.md`。
- 在该项目根目录启动 Claude Code，在斜杠菜单中选择 `/minimal-test-data`。
中文摘要
用少量代表性输入验证提取、翻译或检索流程，减少试跑的处理范围，便于复查失败。
SKILL.md 中文导读
可复现示例
测试样例 small-17 要确认新闻标题能否保留原有日期。测试输入只选 1 篇文章，原句是“Garden walk moved to Friday”。工作步骤
- 挑选能触发目标行为的最小文本和可观察输出。
- 记录输入范围、断言和结果，常规测试采用合适的模拟数据。
验收方法
测试记录 {processedArticles: 1, expectedDay: 'Friday'}，检查日期保留情况。常规持续集成可接入模拟回应来复用断言。
GitHub 原文 · 更新日期
适用环境
在 Claude Code 中打开 Refinery 或采用相同方式的测试项目。需要实际调用时使用项目已配置的模型环境，示例可先用模拟输入。
常见问题
大量数据能更全面，为什么先用短样例？
试跑先用能覆盖行为的最少材料，以便定位提取或翻译的差异。正式的大样本评估可另外安排。