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修正测试用例错误，记录陷阱到 TEST_SPEC，并判断是否为 skill 级系统性问题——若是则定位并更新对应 skill
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | test-fix |
| description | 修正测试用例错误，记录陷阱到 TEST_SPEC，并判断是否为 skill 级系统性问题——若是则定位并更新对应 skill |
| when_to_use | 当用户发现测试用例有错误（评审发现或执行失败），需要修正用例并记录经验时 |
| argument-hint | <case_id> <error_description> [suite_file] |
| arguments | ["case_id","error_description","suite_file"] |
| user-invocable | true |
| allowed-tools | Read Glob Grep Write Edit |
| effort | high |
修正用例 $case_id，错误描述：$error_description。如果提供 $suite_file，优先只在该 suite 中定位；如果未提供且同一 case_id 匹配多处，停止并要求用户指定 suite。
读 aitest_config/aitest.yaml，获取 workspace.paths.*、target/module registry 和 codegen 配置。
$case_id 中提取模块缩写（如 TC-ROUTE-013 → ROUTE）{paths.test_spec} 的模块缩写对照表，确定模块名$suite_file 指定的 suite 及其 case_filessuite.yaml 声明的 case_filestest_workspace/suites/ 中绑定该 module 的 suite$case_id 匹配多个 suite，停止并要求用户指定 $suite_file在 {paths.test_spec} 的"已知陷阱"章节追加一条记录：
### 陷阱-{序号}：{一句话描述错误模式}
- **错误写法**：原来怎么写的（具体到可对照）
- **正确做法**：应该怎么写
- **原因**：为什么原来的写法是错的
- **适用范围**：哪类用例需要注意这个问题
陷阱序号从已有最大序号 +1 开始。
修完用例后，判断这个错误是用例本身的问题还是skill 指令导致的系统性问题：
用例本身的问题（到此为止，不需要额外动作）：
Skill 级系统性问题（需要更新 skill）：
定位并更新对应 skill：
{paths.refs_dir}/ 下对应文件向用户输出：
## 用例修正摘要
修正用例：$case_id
错误类型：（预期结果错误 / 前置条件不可行 / ...）
修正内容：（改了什么）
新增陷阱：陷阱-{序号}（一句话描述）
Skill 更新：（无 / 更新了 {skill名} — 具体改动描述）
Refs 更新：（无 / 更新了 {refs文件名} — 具体改动描述）
从 target-aware case suite、task manifest 或 target/module/all selector 生成 pytest，执行 profile gate、Case IR、freshness check，并处理少量 UNPARSED 补写
构建模块级 fixture/module profile 或用例级 suite profile，把 Markdown 用例接入 test-codegen 管线
从已验证 pytest、Case IR 和 profile 中识别可沉淀模式，评估是否晋升为 assertion_rules、case_flows、fixture helper 或 emitter 规则
基于测试知识库和测试规范，为指定模块或需求 suite 生成 Markdown 用例和 mismatch 记录
测试资产维护分诊台：诊断项目当前状态，定位管线断裂层，路由到正确的 skill 或 CLI 命令
将外部/历史/公司测试平台用例迁移为 AITest Markdown suite 用例，并保留语义追溯、阻塞分类和人工 review 清单