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Agent Skill · 开发

python-testing(Python 测试)

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。

python-testing 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 10,058。

总安装 2,423周安装 98GitHub Stars 28下载 760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
unknown

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:python-testing(Python 测试)
来源仓库:https://github.com/laurigates/claude-plugins
仓库路径:skills/python-testing
安装命令:
npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill python-testing
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill python-testing

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。

python-testing 用于辅助 Python 项目的测试设计和回归验证。适合编写测试用例、分析失败日志或整理测试计划。使用时需确认测试框架和运行命令。python-testing 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及外部服务时应区分本地模拟与生产环境。

确保测试逻辑真实有效,不为了通过而破坏功能。

来源仓库内路径:skills/python-testing

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill python-testi…;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

    它需要需要联网,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

python-testing 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/laurigates/claude-plugins --skill python-testing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-testing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

python-testing 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

python-testing 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

python-testing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,423 次,近一周安装 98 次,下载 760 次,GitHub 28 星。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。

python-testing 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

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

Python 测试 · 本页

2,42328需要联网未明确通过

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

Python Testing

Quick reference for Python testing with pytest, coverage, fixtures, and best practices.

When to Use This Skill

Use this skill when...Use pytest-advanced instead when...
Writing first pytest tests, learning fixtures and parametrization basicsDesigning reusable conftest.py fixture hierarchies or parallel-execution markers
Setting up coverage reporting and basic mocking with unittest.mockTuning pytest-xdist, custom markers, or hookimpl plugins
Following TDD red-green-refactor cycles on a single moduleBuilding shared fixture libraries across a multi-package test suite

When This Skill Applies

  • Writing unit tests and integration tests
  • Test-driven development (TDD)
  • Test fixtures and parametrization
  • Coverage analysis
  • Mocking and patching
  • Async testing

Quick Reference

Running Tests

# Basic test run
uv run pytest

# Verbose output
uv run pytest -v

# Show print statements
uv run pytest -s

# Stop at first failure
uv run pytest -x

# Run specific test
uv run pytest tests/test_module.py::test_function

# Run by keyword
uv run pytest -k "test_user"

Test Coverage

# Run with coverage
uv run pytest --cov

# HTML report
uv run pytest --cov --cov-report=html

# Show missing lines
uv run pytest --cov --cov-report=term-missing

# Coverage for specific module
uv run pytest --cov=mymodule tests/

Fixtures

import pytest

@pytest.fixture
def sample_data():
    return {"key": "value"}

@pytest.fixture(scope="module")
def db_connection():
    conn = create_connection()
    yield conn
    conn.close()

def test_with_fixture(sample_data):
    assert sample_data["key"] == "value"

Parametrize Tests

import pytest

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("hello", "HELLO"),
    ("world", "WORLD"),
    ("test", "TEST"),
])
def test_uppercase(input: str, expected: str):
    assert input.upper() == expected

@pytest.mark.parametrize("value,is_valid", [
    (1, True),
    (0, False),
    (-1, False),
])
def test_validation(value, is_valid):
    assert validate(value) == is_valid

Markers

import pytest

@pytest.mark.slow
def test_slow_operation():
    # Long-running test
    pass

@pytest.mark.skip(reason="Not implemented yet")
def test_future_feature():
    pass

@pytest.mark.skipif(sys.platform == "win32", reason="Unix only")
def test_unix_specific():
    pass

@pytest.mark.xfail
def test_known_issue():
    # Expected to fail
    pass
# Run only marked tests
uv run pytest -m slow
uv run pytest -m "not slow"

Async Testing

import pytest

@pytest.mark.asyncio
async def test_async_function():
    result = await async_operation()
    assert result == expected_value

@pytest.fixture
async def async_client():
    client = AsyncClient()
    await client.connect()
    yield client
    await client.disconnect()

Mocking

from unittest.mock import Mock, patch, MagicMock

def test_with_mock():
    mock_obj = Mock()
    mock_obj.method.return_value = "mocked"
    assert mock_obj.method() == "mocked"

@patch('module.external_api')
def test_with_patch(mock_api):
    mock_api.return_value = {"status": "success"}
    result = call_external_api()
    assert result["status"] == "success"

# pytest-mock (cleaner)
def test_with_mocker(mocker):
    mock = mocker.patch('module.function')
    mock.return_value = 42
    assert function() == 42

Test Organization

project/
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       └── module.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── conftest.py          # Shared fixtures
    ├── test_module.py
    └── integration/
        └── test_api.py

conftest.py

# tests/conftest.py
import pytest

@pytest.fixture(scope="session")
def app_config():
    return {"debug": True, "testing": True}

@pytest.fixture(autouse=True)
def reset_db():
    setup_database()
    yield
    teardown_database()

pyproject.toml Configuration

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
python_files = ["test_*.py", "*_test.py"]
python_classes = ["Test*"]
python_functions = ["test_*"]
addopts = [
    "-v",
    "--strict-markers",
    "--cov=src",
    "--cov-report=term-missing",
]
markers = [
    "slow: marks tests as slow",
    "integration: marks tests as integration tests",
]

[tool.coverage.run]
source = ["src"]
omit = ["*/tests/*", "*/test_*.py"]

[tool.coverage.report]
exclude_lines = [
    "pragma: no cover",
    "def __repr__",
    "raise AssertionError",
    "raise NotImplementedError",
    "if __name__ == .__main__.:",
]

Common Testing Patterns

Test Exceptions

import pytest

def test_raises_exception():
    with pytest.raises(ValueError):
        function_that_raises()

def test_raises_with_message():
    with pytest.raises(ValueError, match="Invalid input"):
        function_that_raises()

Test Warnings

import pytest

def test_deprecation_warning():
    with pytest.warns(DeprecationWarning):
        deprecated_function()

Temporary Files

def test_with_tmp_path(tmp_path):
    file_path = tmp_path / "test.txt"
    file_path.write_text("content")
    assert file_path.read_text() == "content"

TDD Workflow

# 1. RED: Write failing test
uv run pytest tests/test_new_feature.py
# FAILED

# 2. GREEN: Implement minimal code
uv run pytest tests/test_new_feature.py
# PASSED

# 3. REFACTOR: Improve code
uv run pytest  # All tests pass

See Also

  • uv-project-management - Adding pytest to projects
  • python-code-quality - Combining tests with linting
  • python-development - Core Python development patterns

References

平台分布

Codex

34.01%
按下载量换算258

Claude

29.12%
按下载量换算221

Cursor

18%
按下载量换算137

Gemini CLI

9.92%
按下载量换算75

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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