Навыки test-generator
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test-generator

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Gerar boilerplate de testes pytest

Также доступно от: CuriousLearner

Escrever testes do zero leva tempo e requer seguir as convenções do projeto. Esta habilidade gera automaticamente modelos de teste abrangentes com o padrão AAA adequado, type hints e casos de teste parametrizados adaptados aos padrões do seu projeto.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Адекватно
1

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3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «test-generator». generate tests for src/utils.py - function format_name(first: str, last: str) -> str

Ожидаемый результат:

  • Created: tests/test_utils.py
  • Test class: TestFormatName
  • Test cases: basic, valid input, invalid input, edge cases
  • All tests follow AAA pattern with type hints
  • Review TODO comments and add actual test data

Использование «test-generator». generate pytest fixture for database connection

Ожидаемый результат:

  • Created: conftest.py entry
  • Fixture name: db_connection
  • Provides Generator[Database, None, None] with proper setup and teardown
  • Add initialization parameters and cleanup logic

Аудит безопасности

Безопасно
v5 • 1/16/2026

This is a pure documentation skill containing only SKILL.md with usage instructions and 5 Jinja2-style templates for pytest test generation. No executable scripts, network calls, or file writes exist. All static findings are false positives: template variables like {module_name} were misidentified as cryptographic algorithms, markdown code block backticks were misidentified as shell execution, and documentation instructions like 'Read the source file' were misidentified as system reconnaissance.

7
Просканировано файлов
976
Проанализировано строк
3
находки
5
Всего аудитов

Оценка качества

38
Архитектура
100
Сопровождаемость
85
Контент
21
Сообщество
100
Безопасность
87
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Iniciar novos projetos TDD

Gerar modelos de teste antes de implementar novas funções ou classes

Impor padrões de teste

Criar padrões de teste consistentes entre repositórios da equipe

Construir cobertura de testes

Scaffold rapidamente arquivos de teste com modelos parametrizados e de casos extremos

Попробуйте эти промпты

Teste básico de função
generate tests for src/my_project/utils.py - function calculate_total(items: list[float]) -> float
Classe com métodos
generate tests for UserManager class with create_user and delete_user methods
Função de API assíncrona
generate async tests for fetch_user_data(user_id: str) -> dict function
Validador parametrizado
generate parametrized tests for validate_email function with various valid and invalid email formats

Лучшие практики

  • Sempre rode os testes gerados imediatamente para confirmar que falham (fase vermelha do TDD)
  • Substitua todos os comentários TODO com dados reais de teste antes da implementação
  • Use testes parametrizados para múltiplas combinações de entrada para maximizar a cobertura

Избегать

  • Evite mocker funções internas ou validadores - use código real quando possível
  • Não escreva testes que testem múltiplos comportamentos não relacionados em uma única função
  • Evite excesso de mock: faça mock apenas de HTTP, banco de dados, I/O de arquivos, tempo e valores aleatórios

Часто задаваемые вопросы

Quais versões do Python são suportadas?
A habilidade gera testes compatíveis com Python 3.9+ usando type hints modernos e anotações.
Quais frameworks de teste funcionam com os modelos?
Os modelos são desenhados para pytest, pytest-asyncio para testes assíncronos, e compatíveis com pytest-cov para cobertura.
Como integrar com suites de teste existentes?
Os modelos seguem convenções padrão do pytest e podem ser adicionados a qualquer estrutura de diretório tests/.
Algum dado é armazenado ou enviado externamente?
Não. Esta é uma habilidade baseada em prompt sem acesso à rede, escrita de arquivos ou transmissão de dados externos.
Por que os testes gerados falham inicialmente?
Os testes seguem metodologia TDD. Eles falham até você implementar o código real sendo testado. Este é o comportamento esperado.
Como isso se compara a outros geradores de testes?
Diferentemente de testes gerados por IA, estes modelos seguem convenções estritas do projeto com padrão AAA, type hints e docstrings.

Сведения для разработчиков

Автор

Atyantik

Лицензия

MIT

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