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performance-test-generator

基于NFR性能要求，生成性能测试场景和关键性能指标（KPI）。L3级别专用，当性能需求明确后使用。

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SKILL.md

performance-test-generator: 性能测试生成器

描述

基于CRAFT L3的NFR性能要求，生成性能测试场景、性能指标定义和验收条件。确保应用性能达到需求。

适用场景

  • WORKFLOW_STEP_5 Task S5-2: 创建test_suites.md中的性能测试章节（L3专用）
  • WORKFLOW_STEP_5 Task S5-3: Self-Reflection分析性能测试覆盖
  • L3项目: 有明确性能需求的系统（响应时间、吞吐量、并发等）

输入

  • requirements/（特别是NFR中的性能需求）
  • goal_breakdown.md（关键业务GOAL）
  • design/architecture.md（架构设计，含可扩展性考虑）
  • design/technology.md（技术栈，数据库/缓存等性能相关）
  • 业务量预测（日活用户/并发数/数据量等）

输出

  • 性能测试计划报告（markdown）
  • KPI定义（响应时间/吞吐量/并发数/资源使用等）
  • 性能测试场景（Given-When-Then格式）
  • 性能验收条件（P99响应时间≤200ms等）
  • 测试工具建议（JMeter/Gatling/LoadRunner等）

执行策略

第1步: 提取性能NFR 从requirements/NFR中识别性能需求，分类为：

  • 响应时间: P50/P95/P99百分位数（如P99<200ms）
  • 吞吐量: QPS/TPS（如1000 QPS）
  • 并发: 最大并发用户数（如10000并发）
  • 资源: CPU/内存/磁盘使用限制
  • 可用性: 可用性要求（如99.9%）

第2步: 性能指标映射 根据应用类型定义关键KPI：

应用类型 关键指标 基准值 压力值
Web应用 页面加载时间 <1s <3s
API 响应时间(P99) <200ms <500ms
数据库 查询时间 <100ms <300ms
缓存 命中率 >90% >80%

第3步: 业务量预测 根据需求确定测试规模：

  • 日活用户(DAU) → 并发用户数 = DAU × 峰值系数 / 3600
  • 业务操作 → QPS = 日操作数 / 86400 × 峰值系数
  • 数据量 → 存储/查询性能影响

第4步: 关键路径KPI定义 为核心业务流程定义KPI：

  • 登录: P99响应时间 ≤ 500ms
  • 查询: P99响应时间 ≤ 200ms
  • 下单: P99响应时间 ≤ 1000ms
  • 支付: P99响应时间 ≤ 2000ms

第5步: 性能测试场景

  • 基准测试: 正常负载（50%峰值）
  • 压力测试: 突增负载（100%峰值）
  • 耐久性测试: 长时间运行（8小时）
  • 尖峰测试: 瞬间峰值（150%峰值）

第6步: L1/L2/L3分级

  • L1: 仅基准测试，关键路径KPI
  • L2: 基准+压力测试，主要路径KPI
  • L3: 完整测试（基准/压力/耐久/尖峰），所有路径KPI

第7步: 测试工具选择

工具 适用场景 特点
JMeter 通用性能测试 开源、支持多协议
Gatling API性能测试 高吞吐、实时报告
LoadRunner 企业级测试 功能完整、成本高
Locust Python脚本测试 灵活、易扩展

价值

  • SPEC组织: 将性能需求转化为可量化的测试目标
  • DevOps/QA: 系统化的性能测试覆盖和持续监控
  • Dev: 明确的性能约束，指导优化方向

验收标准（L3）

  • 覆盖所有NFR性能要求
  • 关键路径KPI明确定义
  • 给定-当-那 格式清晰规范
  • 验收条件可量化可自动化
  • 包含基准/压力/耐久性测试

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