Habilidades unit-testing-test-generate
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unit-testing-test-generate

Seguro

Genera pruebas unitarias integrales automáticamente

Escribir pruebas unitarias manualmente lleva mucho tiempo y es propenso a errores. Esta habilidad automatiza la generación de pruebas en múltiples lenguajes y frameworks con cobertura de casos extremos y mocking apropiado.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
📊 71 Adecuado
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Pruébalo

Usando "unit-testing-test-generate". Genera pruebas pytest para un módulo calculadora con funciones add, subtract, multiply

Resultado esperado:

Archivo de prueba con clase TestCalculator que contiene pruebas parametrizadas para cada operación, casos extremos para cero y números negativos, y manejo de errores de tipo

Usando "unit-testing-test-generate". Crea pruebas Jest para un cliente API asíncrono con fetch mock

Resultado esperado:

Suite de pruebas con respuestas fetch mockeadas, pruebas para estados de éxito y error, patrones async/await apropiados, y manejo de timeouts

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 2/25/2026

Static analysis detected 31 patterns but all are false positives. The skill is documentation-only containing code examples in markdown format. The subprocess.run pattern is legitimate test coverage functionality. Cryptographic warnings are Jest describe() functions. No executable code poses security risks.

1
Archivos escaneados
322
Líneas analizadas
0
hallazgos
1
Auditorías totales
No se encontraron problemas de seguridad
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
33
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Creación rápida de suites de pruebas para proyectos nuevos

Inicializa rápidamente cobertura integral de pruebas al comenzar una nueva base de código o agregar pruebas a código legado sin pruebas existentes.

Mantener cobertura de pruebas durante el refactoramiento

Regenera pruebas después de cambios significativos en el código para garantizar que la cobertura se mantenga alta y los casos extremos sigan validándose.

Aprende mejores prácticas de pruebas mediante ejemplos

Estudia las pruebas generadas para entender estrategias apropiadas de mocking, patrones de aserción y organización de pruebas para tu framework.

Prueba estos prompts

Generación básica de pruebas Python 
Genera pruebas unitarias pytest para el módulo Python en ./src/utils.py. Incluye pruebas para todas las funciones públicas con casos felices y de error.
Suite de pruebas Jest para JavaScript 
Crea pruebas Jest para las funciones en ./helpers/validation.js. Usa mocking apropiado para llamadas a APIs externas e incluye casos extremos para entradas null y undefined.
Prueba de componentes React 
Genera pruebas de componentes React para ./components/UserProfile.tsx usando Testing Library. Prueba el renderizado, manejo de props e interacciones del usuario como clics de botones.
Análisis de brechas de cobertura y generación de pruebas 
Analiza el reporte de cobertura de ./coverage/coverage.json y genera pruebas específicas para todas las líneas no cubiertas en el directorio src/models/. Enfócate en condiciones límite y manejo de excepciones.

Mejores prácticas

  • Revisa siempre las pruebas generadas para garantizar que las aserciones validen el comportamiento esperado correcto
  • Agrega casos extremos específicos del dominio que el análisis automatizado puede no detectar
  • Ejecuta las pruebas generadas inmediatamente para verificar que pasen antes de hacer commit

Evitar

  • No hagas commit de pruebas generadas sin revisar y entender cada aserción
  • Evita generar pruebas para código que cambia rápidamente - espera la estabilidad
  • No confíes solo en pruebas generadas para cálculos críticos de seguridad o financieros

Preguntas frecuentes

¿Qué lenguajes de programación son compatibles?
Soporte principal para Python (pytest), JavaScript y TypeScript (Jest). También cubre Java (JUnit) y Go (paquete testing) con patrones específicos del framework.
¿Puede esta habilidad probar métodos privados?
La habilidad se enfoca en pruebas de API pública. Los métodos privados deben probarse indirectamente a través de pruebas de métodos públicos. Las pruebas directas de métodos privados generalmente no se recomiendan.
¿Cómo manejo las dependencias de base de datos en las pruebas generadas?
La habilidad genera fixtures mock para conexiones de base de datos. Para pruebas de integración que requieren bases de datos reales, necesitarás agregar configuración y limpieza de base de datos manualmente.
¿Las pruebas generadas funcionarán con mi pipeline de CI existente?
Sí, las pruebas generadas usan convenciones estándar del framework compatibles con herramientas comunes de CI como GitHub Actions, Jenkins y GitLab CI.
¿Cómo puedo verificar la calidad de las pruebas generadas?
Ejecuta tu herramienta de cobertura después de ejecutar las pruebas generadas. Busca alta cobertura de sentencias y ramas. Verifica que las aserciones verifiquen condiciones significativas.
¿Puede esta habilidad actualizar archivos de prueba existentes?
La habilidad genera código de prueba nuevo. Puedes fusionar manualmente las pruebas generadas con archivos existentes o crear módulos de prueba separados para nueva funcionalidad.

Detalles del desarrollador

Autor

sickn33

Licencia

MIT

Repositorio

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/unit-testing-test-generate

Ref.

main

Estructura de archivos

📄 SKILL.md