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我制作了一个名为 Minish 的小型基于属性的测试框架，专为 Zig 语言设计。基于属性的测试是一种通过定义应始终成立的属性来测试软件的方法。
随着 AI 帮助生成代码的数量不断增加，软件测试变得愈发重要，同时也更加困难。Minish 是一个旨在以更系统的方式简化代码正确性测试的工具示例。
项目的 GitHub 仓库： [https://github.com/CogitatorTech/minish](https://github.com/CogitatorTech/minish)
大家好，
我正在开发一个工具，想在深入之前先了解一下大家的兴趣。
这个工具的构想是一个完全无服务器的服务，您可以：
- 从 REST、GraphQL、gRPC、Databricks、Snowflake、MongoDB、MySQL 等数据源导入数据
- 编写（或轻松创建）轻量级的 JavaScript 脚本
- 快速构建内部 API 或协调现有 API
无需管理基础设施，无需部署服务——只需连接数据源并开始使用。
核心用例：
1. 在现有数据源之上构建内部 API
2. API 协调（分发、拼接、转换）
当前状态：
- 处于预发布阶段
- 专注于速度和最小代码
- 私有测试版将在大约两周内提供访问
我希望能得到以下反馈：
- 您真的会使用这样的工具吗？
- 有什么是您无法接受的？
- 您认为这个工具对谁最有用？
我并不是在推销——只是想验证这个工具是否能解决实际问题。
一套高性能的Zig数据结构集合。