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Agent Skill · 开发

pytest-skill(pytest 技能)

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-skill 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 12,578。

总安装 1,223周安装 52GitHub Stars 246下载 428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-skill(pytest 技能)
来源仓库:https://github.com/lambdatest/agent-skills
仓库路径:skills/pytest-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/lambdatest/agent-skills --skill pytest-skill
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/lambdatest/agent-skills --skill pytest-skill

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。

用于增强 Agent 在 Python 项目中执行 pytest 测试的能力。支持自动发现测试文件、运行特定模块或生成测试报告。可整合 CI/CD 流程,提供快速反馈机制。操作前应确认当前目录和权限,避免影响其他进程或数据。pytest-skill 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/pytest-skill

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/lambdatest/agent-skills --skill pytest-skill;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

pytest-skill 怎么安装?

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

pytest-skill 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-skill 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。

pytest-skill 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-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,223 次,近一周安装 52 次,下载 428 次,GitHub 246 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。

pytest-skill 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
pytest-skill

pytest 技能 · 本页

1,223246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

Pytest Testing Skill

Core Patterns

Basic Test

import pytest

def test_addition():
    assert 2 + 3 == 5

def test_exception():
    with pytest.raises(ValueError, match="invalid"):
        int("not_a_number")

class TestCalculator:
    def test_add(self):
        calc = Calculator()
        assert calc.add(2, 3) == 5

    def test_divide_by_zero(self):
        with pytest.raises(ZeroDivisionError):
            Calculator().divide(10, 0)

Fixtures

@pytest.fixture
def calculator():
    return Calculator()

@pytest.fixture
def db_connection():
    conn = Database.connect("test_db")
    yield conn  # teardown after yield
    conn.rollback()
    conn.close()

@pytest.fixture(scope="module")
def api_client():
    client = APIClient(base_url="http://localhost:8000")
    yield client
    client.logout()

# conftest.py - shared fixtures
@pytest.fixture(autouse=True)
def reset_state():
    State.reset()
    yield
    State.cleanup()

# Usage
def test_add(calculator):
    assert calculator.add(2, 3) == 5

Parametrize

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ("hello", 5), ("", 0), ("pytest", 6),
])
def test_string_length(input, expected):
    assert len(input) == expected

@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (2, 3, 5), (-1, 1, 0), (0, 0, 0),
])
def test_add(calculator, a, b, expected):
    assert calculator.add(a, b) == expected

Markers

@pytest.mark.slow
def test_large_dataset(): ...

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

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

@pytest.mark.xfail(reason="Known bug #123")
def test_known_bug(): ...

Mocking

from unittest.mock import patch, MagicMock

def test_send_email(mocker):
    mock_smtp = mocker.patch("myapp.email.smtplib.SMTP")
    send_welcome_email("user@test.com")
    mock_smtp.return_value.sendmail.assert_called_once()

def test_api_call(mocker):
    mock_response = mocker.Mock()
    mock_response.status_code = 200
    mock_response.json.return_value = {"users": [{"name": "Alice"}]}
    mocker.patch("myapp.service.requests.get", return_value=mock_response)
    users = get_users()
    assert len(users) == 1

@patch("myapp.service.database")
def test_save_user(mock_db):
    mock_db.save.return_value = True
    assert save_user({"name": "Alice"}) is True
    mock_db.save.assert_called_once()

Assertions

assert x == y
assert x != y
assert x in collection
assert isinstance(obj, MyClass)
assert 0.1 + 0.2 == pytest.approx(0.3)

with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
    raise ValueError("bad")
assert "bad" in str(exc_info.value)

Anti-Patterns

BadGoodWhy
self.assertEqual()assert x == ypytest rewrites give better output
Setup in __init__@pytest.fixtureLifecycle management
Global stateFixture with yieldProper cleanup
Huge test functionsSmall focused testsEasier debugging

Quick Reference

TaskCommand
Run allpytest
Run filepytest tests/test_login.py
Run specificpytest tests/test_login.py::test_login_success
By markerpytest -m slow
By keywordpytest -k "login and not invalid"
Verbosepytest -v
Stop first failpytest -x
Last failedpytest --lf
Coveragepytest --cov=myapp --cov-report=html
Parallelpytest -n auto (pytest-xdist)

pyproject.toml

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
markers = ["slow: slow tests", "integration: integration tests"]
addopts = "-v --tb=short"

Deep Patterns

For production-grade patterns, see reference/playbook.md:

SectionWhat's Inside
§1 Configpytest.ini + pyproject.toml with markers, coverage
§2 FixturesScoping, factories, teardown, autouse, tmp_path
§3 ParametrizeBasic, with IDs, cartesian, indirect
§4 Mockingpytest-mock, monkeypatch, spies, env vars
§5 Asyncpytest-asyncio, async fixtures, async client
§6 Exceptionspytest.raises(match=), warnings
§7 Markers & PluginsCustom markers, collection hooks
§8 Class-BasedNested classes, autouse setup
§9 CI/CDGitHub Actions matrix, coverage gates
§10 Debugging Table10 common problems with fixes
§11 Best Practices15-item production checklist

平台分布

Codex

35.96%
按下载量换算154

Claude

29.67%
按下载量换算127

Cursor

19.77%
按下载量换算85

Gemini CLI

10.31%
按下载量换算44

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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