using-tide

name	using-tide
description	初始化 Tide 环境 — 智能项目分类、深度扫描/行业调研、方案推荐、脚手架生成。触发方式：首次运行、/using-tide、'初始化 tide'。
argument-hint	[--force]
user-invocable	true
allowed-tools	Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, Agent, AskUserQuestion, WebSearch, WebFetch, TaskCreate, TaskUpdate, TaskList

Tide 初始化

重要：除非必要，否则不要改动已有项目中的测试配置或脚本。如需修改，先用 AskUserQuestion 向用户报告改动原因和改动范围，确认后方可执行。

为新项目或已有项目引导安装 Tide 测试框架。

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第零步：自更新

在开始之前检查 Tide 插件是否有更新。

# 检查并自动更新插件（无网络时静默跳过）
bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../scripts/self-update.sh"

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任务初始化

创建 6 个任务（同现有格式）：

1. 环境检测 + 智能分类
2. 项目分析（根据分类更新主题）
3. 确认与选择（根据分类更新主题）
4. 源码仓库配置
5. 连接配置
6. 脚手架生成 + 配置验证

ID 记为 <task_1_id> 到 <task_6_id>。

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第零步：环境检测 + 智能分类

Task 1 → in_progress

1. Tide 运行环境检查：python3 --version（>= 3.12，Tide 自身需要）/ uv --version / git --version
2. 项目 Python 版本检测：依次检查 .python-version / pyproject.toml → requires-python / setup.py或setup.cfg → python_requires / Pipfile → python_version，输出项目要求的 Python 版本（此版本仅作为上下文记录，不影响 Tide 运行）
3. 依赖检测：jinja2 / pydantic / pyyaml（若有缺失自动安装）
4. 重初始化检测：若 tide-config.yaml 已存在，询问使用/更新/重来
5. 智能分类：检测测试文件数、conftest、pytest 配置、HTTP 客户端、allure、CI

判定规则：TEST_FILE_COUNT >= 3 AND (CONFTEST 存在 OR PYTEST_CONFIG 存在) → existing_auto

Task 1 完成。根据 project_type 更新 Task 2/3 主题。

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分支 A：已有自动项目

深度扫描

Task 2 → in_progress

1. 读取 agents/project-scanner.md 作为 prompt，启动 project-scanner Agent（opus）
2. 读取 .tide/project-profile.json
3. 规范指纹生成：运行 convention_scanner.py 生成惯例指纹 uv run python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/../../scripts/convention_scanner.py --project-root .
4. 读取指纹：读取 .tide/convention-scout.json，等待 project-scanner 将其转换为 convention-fingerprint.yaml
5. 复杂度评估：
   • 读取 .tide/convention-scout.json 输出，评估：
     • 模块数 > 3 → complexity = complex
     • 有 config/env/*.ini → complexity = complex
     • 有 run_demo.py → complexity = moderate
     • 否则 → complexity = simple
   • 将 complexity 存入上下文（供后续步骤使用）

Task 2 完成。Task 3 → in_progress

7 维度确认

逐项展示 project-profile.json 的 7 个维度（架构/代码风格/鉴权/工具链/Allure/数据管理/行业），每个维度用户确认或修正。修正结果写入 _confirmed_profile。

新维度确认

8. 多环境检测确认（仅 complexity=moderate/complex）：

   • 展示检测到的环境列表
   • 询问：是否配置多环境？当前默认环境是哪个？
   • 若确认，写入 environments 节到 tide-config.yaml

9. 测试运行器检测（仅 complexity=complex）：

   • 若检测到 run_demo.py 等自定义 runner：
     • 展示检测到的运行参数（并行数、重试次数）
     • 展示模块级运行入口
     • 确认写入 tide-config.yaml

10. 认证流程确认（如有认证类）：

    • 展示检测到的认证方式 + 认证类 + 步骤链
    • 确认凭证来源

Task 3 完成。跳转至第三步。

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分支 B：新项目

行业画像收集

Task 2 → in_progress

5 个问题逐一收集：行业领域 / 系统类型 / 团队规模 / 特殊需求 / 鉴权复杂度。结果存为 _industry_profile。

AI 调研

1. 读取 agents/industry-researcher.md 作为 prompt，启动 industry-researcher Agent（sonnet）
2. 读取 .tide/research-report.json

Task 2 完成。Task 3 → in_progress

方案推荐与试运行

展示 2-3 个方案 → 用户选择 → 生成最小示例测试文件 → 确认风格 → 存为 _selected_solution

Task 3 完成。

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第三步：源码仓库配置（共用）

Task 4 → in_progress

注意：当前项目已在工作目录中，无需再配置。此步骤仅管理额外源码仓库（被测服务等），存储在 .tide/repos/ 下。

1. 检查已有仓库：ls -d .tide/repos/*/*/ 2>/dev/null，仅检测 .tide/repos/ 下的仓库，不要读取当前项目的 git 信息。
   • 若已有仓库：读取每个仓库的 git remote get-url origin 和当前分支
   • 展示给用户确认（使用 AskUserQuestion）
   • 用户确认或修正后写入 repo-profiles.yaml
2. 首次配置（无 .tide/repos 时）：
   • 让用户提供需要关联的源码仓库 Git 地址
   • 使用 uv run python3 scripts/repo_sync.py clone <url> -b <branch> 进行克隆，自动按组名路径保存到 .tide/repos/<group>/<repo>
3. 配置 URL 前缀映射关系
4. 写入 repo-profiles.yaml

切换迭代分支时，可使用 uv run python3 scripts/repo_sync.py checkout <branch> 批量切换所有仓库。 3. 配置 URL 前缀映射关系 4. 写入 repo-profiles.yaml

Task 4 完成。

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第四步：连接配置（共用）

Task 5 → in_progress

1. Base URL → 认证方式（分支 A 可复用旧项目逻辑）→ 数据库（可选）→ Webhook（可选）
2. 写入 .env 或 .tide/config.yaml

Task 5 完成。

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第五步：脚手架生成 + 配置验证

Task 6 → in_progress

1. 渲染 tide-config.yaml（Jinja2）
2. 运行 scaffold.py（--mode new/existing）
3. smoke test：
   • URL 可达性 + 认证有效性 + 数据库连接（若配置）
   • 若 tide-config.yaml 中存在 test_runner.type == custom：
     • 展示：python {{ test_runner.entry }} 运行全部测试
     • 展示：python {{ test_runner.entry }} --module <name> 运行特定模块
   • 若没有自定义 runner：
     • 现有 pytest 命令逻辑

打印初始化摘要，Task 6 完成。