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Agent Skill · 待分类

pytest_cov(pytest 冠状病毒)

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。

pytest_cov 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 9,612。

总安装 235周安装 10GitHub Stars 公开资料未说明下载 82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:pytest_cov(pytest 冠状病毒)
来源仓库:https://github.com/davidcastagnetoa/skills
仓库路径:skills/pytest_cov
安装命令:
npx skills add https://github.com/davidcastagnetoa/skills --skill pytest_cov
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/davidcastagnetoa/skills --skill pytest_cov

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流,适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令或分析数据处理逻辑。适用于待分类场景,支持测试覆盖率相关功能。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口。

涉及执行脚本、读写文件或访问数据库时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。可结合原始 README 进一步核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/pytest_cov

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/davidcastagnetoa/skills --skill pytest_cov;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

pytest_cov 怎么安装?

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

pytest_cov 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。

pytest_cov 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

pytest_cov 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。

pytest_cov 用的人多吗?

公开数据是累计安装 235 次,近一周安装 10 次,下载 82 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。

pytest_cov 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
pytest_cov

pytest 冠状病毒 · 本页

235—只读未明确未收录

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

pytest_cov

Plugin de pytest que mide la cobertura de código de los tests del sistema de verificación. Permite establecer umbrales mínimos de cobertura que se verifican automáticamente en CI, asegurando que los módulos críticos como liveness y face_match mantengan una cobertura adecuada.

When to use

Usar en cada ejecución de tests del backend, tanto en desarrollo local como en CI/CD. Es obligatorio para validar que los módulos críticos del pipeline de verificación KYC mantienen la cobertura requerida. Especialmente importante al agregar nuevas funcionalidades o refactorizar módulos existentes.

Instructions

  1. Instalar el plugin: pip install pytest-cov.
  2. Configurar en pyproject.toml o setup.cfg las opciones de cobertura bajo [tool.pytest.ini_options] y [tool.coverage.run].
  3. Ejecutar tests con cobertura: pytest --cov=backend --cov-report=html --cov-report=term-missing.
  4. Establecer umbrales mínimos por módulo en pyproject.toml: [tool.coverage.run] source = ["backend"] y [tool.coverage.report] fail_under = 80.
  5. Configurar umbrales diferenciados para módulos críticos: liveness (90%), face_match (90%), decision (95%), antifraud (85%), ocr (80%), doc_processing (75%).
  6. Agregar el paso de cobertura en GitHub Actions: pytest --cov=backend --cov-fail-under=80 para bloquear PRs que bajen la cobertura.
  7. Generar reportes HTML de cobertura como artefactos de CI para revisión visual de las áreas no cubiertas.
  8. Excluir de la medición archivos que no requieren tests: migraciones, configuraciones, scripts de utilidad.

Notes

  • No perseguir 100% de cobertura ciegamente; priorizar tests significativos en módulos críticos de seguridad (liveness, antifraud) sobre cobertura superficial.
  • Configurar [tool.coverage.report] exclude_lines para ignorar líneas como if __name__ == "__main__" o pragma: no cover.
  • Combinar con pytest-xdist para ejecutar tests en paralelo y reducir el tiempo de feedback: pytest --cov=backend -n auto.

平台分布

Codex

34.34%
按下载量换算28

Claude

31.23%
按下载量换算26

Cursor

19.66%
按下载量换算16

Gemini CLI

8.83%
按下载量换算7

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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