Plutus项目中的goldenBudget测试功能优化探讨
在Plutus项目的测试框架中,goldenBudget是一个用于验证智能合约执行成本预算的重要工具。然而,当前实现存在一个明显的功能缺失——它仅显示预算信息而忽略了执行结果的验证,这在测试实践中可能会带来潜在问题。
现状分析
目前,测试用例通常需要分别编写两个独立的测试函数来验证同一段代码:一个用于检查执行结果(如goldenEvalCekCatch),另一个用于验证预算(goldenBudget)。这种分离的测试方式导致了代码重复,增加了维护成本,更重要的是可能掩盖了测试逻辑中的潜在问题。
问题本质
预算验证的核心前提是执行结果的正确性。如果一段代码的执行结果本身就是错误的,那么讨论其执行成本预算就失去了意义。因此,将预算验证与结果验证分离的做法在逻辑上是不完整的。
技术解决方案
理想的解决方案是扩展goldenBudget的功能,使其能够同时验证执行结果和预算信息。这种改进可以通过以下几种方式实现:
-
组合函数方式:创建一个新的高阶测试函数,内部同时调用结果验证和预算验证函数。这种方式保持了原有函数的独立性,同时提供了便捷的组合使用方式。
-
集成验证方式:修改
goldenBudget的内部实现,使其在执行预算验证前先进行结果验证。这种方式提供了更强的逻辑保证,但可能降低测试的灵活性。 -
多模式支持:设计一个支持多种验证模式的通用函数,允许测试开发者根据需要选择仅验证预算、仅验证结果或两者都验证。
实现考量
在实现过程中,有几个关键点需要考虑:
-
测试失败诊断:当测试失败时,应该能够清晰地分辨是结果验证失败还是预算验证失败。这要求错误信息要有足够的区分度。
-
向后兼容:现有测试用例应该能够继续工作,不受新功能的影响。
-
性能影响:额外的验证步骤不应该显著增加测试执行时间。
最佳实践建议
基于讨论,我们可以得出以下测试实践建议:
-
在大多数情况下,应该同时验证执行结果和预算信息,以确保测试的完整性。
-
对于特殊场景(如专门测试评估器实现的场景),可以保留仅验证预算的能力。
-
测试框架应该提供清晰的错误报告,帮助开发者快速定位问题所在。
这项改进不仅能够减少测试代码的冗余,更重要的是能够提高测试的可靠性和开发者的工作效率。通过确保预算验证总是基于正确的执行结果,我们可以更有信心地评估智能合约的性能特征。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00