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Agent Skill · 开发

fix-build-agentops-testing-python(FIX 构建 agentops 测试 Python)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

fix-build-agentops-testing-python 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 10,267。

总安装 2,326周安装 95GitHub Stars 公开资料未说明下载 752核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fix-build-agentops-testing-python(FIX 构建 agentops 测试 Python)
来源仓库:https://github.com/wu-uk/fix-build-agentops-testing-python
安装命令:
openclaw skills install fix-build-agentops-testing-python
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install fix-build-agentops-testing-python

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

fix-build-agentops-testing-python 用于辅助 Python 测试编写。适用于评估测试有效性、调试失败和提高覆盖率。使用时需确认虚拟环境、依赖版本和测试入口。涉及脚本执行或文件操作时,应明确运行目录和输入输出范围。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install fix-build-agentops-testing-python;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

fix-build-agentops-testing-python 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install fix-build-agentops-testing-python。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fix-build-agentops-testing-python 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

fix-build-agentops-testing-python 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

fix-build-agentops-testing-python 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

fix-build-agentops-testing-python 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,326 次,近一周安装 95 次,下载 752 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

fix-build-agentops-testing-python 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

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内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
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纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
fix-build-agentops-testing-python

FIX 构建 agentops 测试 Python · 本页

2,326—调用外部服务MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
testing-python
description
Write and evaluate effective Python tests using pytest. Use when writing tests, reviewing test code, debugging test failures, or improving test coverage. Covers test design, fixtures, parameterization, mocking, and async testing.

Writing Effective Python Tests

Core Principles

Every test should be atomic, self-contained, and test single functionality. A test that tests multiple things is harder to debug and maintain.

Test Structure

Atomic unit tests

Each test should verify a single behavior. The test name should tell you what's broken when it fails. Multiple assertions are fine when they all verify the same behavior.

# Good: Name tells you what's broken
def test_user_creation_sets_defaults():
    user = User(name="Alice")
    assert user.role == "member"
    assert user.id is not None
    assert user.created_at is not None

# Bad: If this fails, what behavior is broken?
def test_user():
    user = User(name="Alice")
    assert user.role == "member"
    user.promote()
    assert user.role == "admin"
    assert user.can_delete_others()

Use parameterization for variations of the same concept

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("hello", "HELLO"),
    ("World", "WORLD"),
    ("", ""),
    ("123", "123"),
])
def test_uppercase_conversion(input, expected):
    assert input.upper() == expected

Use separate tests for different functionality

Don't parameterize unrelated behaviors. If the test logic differs, write separate tests.

Project-Specific Rules

No async markers needed

This project uses asyncio_mode = "auto" globally. Write async tests without decorators:

# Correct
async def test_async_operation():
    result = await some_async_function()
    assert result == expected

# Wrong - don't add this
@pytest.mark.asyncio
async def test_async_operation():
    ...

Imports at module level

Put ALL imports at the top of the file:

# Correct
import pytest
from fastmcp import FastMCP
from fastmcp.client import Client

async def test_something():
    mcp = FastMCP("test")
    ...

# Wrong - no local imports
async def test_something():
    from fastmcp import FastMCP  # Don't do this
    ...

Use in-memory transport for testing

Pass FastMCP servers directly to clients:

from fastmcp import FastMCP
from fastmcp.client import Client

mcp = FastMCP("TestServer")

@mcp.tool
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

async def test_greet_tool():
    async with Client(mcp) as client:
        result = await client.call_tool("greet", {"name": "World"})
        assert result[0].text == "Hello, World!"

Only use HTTP transport when explicitly testing network features.

Inline snapshots for complex data

Use inline-snapshot for testing JSON schemas and complex structures:

from inline_snapshot import snapshot

def test_schema_generation():
    schema = generate_schema(MyModel)
    assert schema == snapshot()  # Will auto-populate on first run

Commands:

  • pytest --inline-snapshot=create - populate empty snapshots
  • pytest --inline-snapshot=fix - update after intentional changes

Fixtures

Prefer function-scoped fixtures

@pytest.fixture
def client():
    return Client()

async def test_with_client(client):
    result = await client.ping()
    assert result is not None

Use tmp_path for file operations

def test_file_writing(tmp_path):
    file = tmp_path / "test.txt"
    file.write_text("content")
    assert file.read_text() == "content"

Mocking

Mock at the boundary

from unittest.mock import patch, AsyncMock

async def test_external_api_call():
    with patch("mymodule.external_client.fetch", new_callable=AsyncMock) as mock:
        mock.return_value = {"data": "test"}
        result = await my_function()
        assert result == {"data": "test"}

Don't mock what you own

Test your code with real implementations when possible. Mock external services, not internal classes.

Test Naming

Use descriptive names that explain the scenario:

# Good
def test_login_fails_with_invalid_password():
def test_user_can_update_own_profile():
def test_admin_can_delete_any_user():

# Bad
def test_login():
def test_update():
def test_delete():

Error Testing

import pytest

def test_raises_on_invalid_input():
    with pytest.raises(ValueError, match="must be positive"):
        calculate(-1)

async def test_async_raises():
    with pytest.raises(ConnectionError):
        await connect_to_invalid_host()

Running Tests

uv run pytest -n auto              # Run all tests in parallel
uv run pytest -n auto -x           # Stop on first failure
uv run pytest path/to/test.py      # Run specific file
uv run pytest -k "test_name"       # Run tests matching pattern
uv run pytest -m "not integration" # Exclude integration tests

Checklist

Before submitting tests:

  • [ ] Each test tests one thing
  • [ ] No @pytest.mark.asyncio decorators
  • [ ] Imports at module level
  • [ ] Descriptive test names
  • [ ] Using in-memory transport (not HTTP) unless testing networking
  • [ ] Parameterization for variations of same behavior
  • [ ] Separate tests for different behaviors

平台分布

OpenClaw

97.06%
按下载量换算730

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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