探索未来测试的利器:Stryker4s
开启您的变异测试之旅

在软件开发的世界中,我们总是追求更高质量的代码和更完善的测试。这就是为何我们引荐一个强大的工具——Stryker4s,它是一个专为Scala语言设计的变异测试框架。就像X教授的敌人威廉·斯特里克博士所说,“他们有他们的作用……只要能被控制。” Stryker4s就是那种可以控制并提升您测试质量的秘密武器。
简介
变异测试是一种创新的测试方法,通过临时引入代码错误(即“突变”)来检查测试套件的覆盖率,确保它们能够检测出这些错误。Stryker4s在此基础上为Scala开发者提供了一流的体验。想要了解更多关于变异测试和Stryker的功能,请访问stryker-mutator.io。
快速上手
要开始使用Stryker4s,只需简单几步:
对于基于sbt的项目,在你的plugins.sbt文件中添加以下依赖:
addSbtPlugin("io.stryker-mutator" % "sbt-stryker4s" % stryker4sVersion)
然后在命令行输入sbt stryker,Stryker4s将自动进行变异测试。
如果您是Maven用户,可以在pom.xml文件中加入以下插件配置,并执行mvn stryker4s:run启动测试。
多模块支持与预发布版本
虽然多模块项目的支持还在完善中,但已有解决策略。你可以通过设置base-dir配置项运行指定子模块的Stryker4s。此外,我们还提供了SNAPSHOT版本供您尝鲜,只需添加Sonatype snapshots仓库并更新版本号即可。
配置选项
想要定制Stryker4s的行为?查看官方配置文档,了解如何创建stryker4s.conf文件。
支持的突变器
Stryker4s提供了多种突变器以覆盖各种代码修改场景,详细的列表可在这里查看。如果找不到你需要的突变器,欢迎创建一个新的问题来提出建议!
变更日志与贡献
想要跟上最新动态?查看Stryker4s的发布页面。如果你愿意为这个项目贡献力量,查阅贡献指南了解更多详情。
项目特点
- 易用性:通过
sbt插件和Maven插件轻松集成到现有项目。 - 广泛支持:涵盖多种突变器,满足不同需求。
- 持续改进:活跃社区不断推出新功能和优化,及时修复问题。
- 可自定义:允许通过配置文件调整行为,以适应你的测试策略。
利用Stryker4s的力量,确保你的测试像X战警一样无懈可击。现在就加入,让变异测试成为你的常规武器,构建坚不可摧的代码!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00