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Agent Skill · 研究检索

pytest-testing(pytest 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。

pytest-testing 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 26,730。

总安装 3,515周安装 157GitHub Stars 5下载 1,071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

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-testing(pytest 测试)
来源仓库:https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-python
仓库路径:skills/pytest-testing
安装命令:
npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill 'Pytest 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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill 'Pytest Testing'

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于辅助理解和应用 pytest 在 Python 项目中的测试策略。提供测试组织建议、fixture 使用和断言优化方法。可检索相关文档和社区实践,辅助制定测试规范。建议结合项目现有测试套件进行增量改进,避免大规模重构风险。pytest-testing 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/pytest-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/pluginagentmarketplace/custom-plugin-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

    它需要执行命令,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-testing 怎么安装?

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

pytest-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。

pytest-testing 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill 'Pytest Testing';npx skills add pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill "pytest-testing" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

pytest-testing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

pytest-testing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,515 次,近一周安装 157 次,下载 1,071 次,GitHub 5 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-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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
pytest-testing

pytest 测试 · 本页

3,5155执行命令MIT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

Overview

Master software testing with pytest, Python's most popular testing framework. Learn test-driven development (TDD), write maintainable tests, and ensure code quality through comprehensive testing strategies.

Learning Objectives

  • Write unit, integration, and functional tests with pytest
  • Use fixtures for test setup and teardown
  • Mock external dependencies effectively
  • Implement test-driven development (TDD)
  • Measure and improve code coverage
  • Integrate tests with CI/CD pipelines

Core Topics

1. Pytest Basics

  • Test discovery and naming conventions
  • Assertions and comparison
  • Test organization (files, classes, modules)
  • Running tests (command-line options)
  • Markers and test selection
  • Parametrized tests

Code Example:

# test_calculator.py
import pytest

def add(a, b):
    return a + b

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError("Cannot divide by zero")
    return a / b

# Basic test
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0

# Test exceptions
def test_divide_by_zero():
    with pytest.raises(ValueError, match="Cannot divide by zero"):
        divide(10, 0)

# Parametrized test
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [
    (10, 2, 5),
    (20, 4, 5),
    (100, 10, 10),
    (-10, 2, -5),
])
def test_divide(a, b, expected):
    assert divide(a, b) == expected

# Test with marker
@pytest.mark.slow
def test_complex_operation():
    # This test takes a long time
    result = sum(range(1000000))
    assert result == 499999500000

2. Fixtures & Test Setup

  • Fixture scopes (function, class, module, session)
  • Fixture dependencies
  • Parametrized fixtures
  • Built-in fixtures (tmpdir, capsys, monkeypatch)
  • conftest.py for shared fixtures

Code Example:

# conftest.py
import pytest
import tempfile
from pathlib import Path

@pytest.fixture
def sample_data():
    """Provide sample data for tests"""
    return {
        'users': [
            {'id': 1, 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'},
            {'id': 2, 'name': 'Bob', 'email': 'bob@example.com'},
        ]
    }

@pytest.fixture
def temp_file():
    """Create temporary file for testing"""
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', delete=False) as f:
        f.write("Test data")
        temp_path = f.name
    yield temp_path
    # Cleanup
    Path(temp_path).unlink()

@pytest.fixture(scope='module')
def database_connection():
    """Module-scoped database connection"""
    db = DatabaseConnection('test.db')
    db.connect()
    yield db
    db.close()

# test_users.py
def test_user_count(sample_data):
    assert len(sample_data['users']) == 2

def test_user_names(sample_data):
    names = [user['name'] for user in sample_data['users']]
    assert 'Alice' in names
    assert 'Bob' in names

def test_file_operations(temp_file):
    content = Path(temp_file).read_text()
    assert content == "Test data"

3. Mocking & Test Doubles

  • unittest.mock basics
  • Mocking functions and methods
  • Patching objects
  • Mock assertions
  • Side effects and return values
  • Testing with external dependencies

Code Example:

# api_client.py
import requests

class APIClient:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url

    def get_user(self, user_id):
        response = requests.get(f"{self.base_url}/users/{user_id}")
        response.raise_for_status()
        return response.json()

    def create_user(self, user_data):
        response = requests.post(f"{self.base_url}/users", json=user_data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

# test_api_client.py
from unittest.mock import Mock, patch
import pytest

@patch('api_client.requests.get')
def test_get_user(mock_get):
    # Setup mock
    mock_response = Mock()
    mock_response.json.return_value = {'id': 1, 'name': 'Alice'}
    mock_response.raise_for_status.return_value = None
    mock_get.return_value = mock_response

    # Test
    client = APIClient('https://api.example.com')
    user = client.get_user(1)

    # Assertions
    assert user['name'] == 'Alice'
    mock_get.assert_called_once_with('https://api.example.com/users/1')

@patch('api_client.requests.post')
def test_create_user(mock_post):
    # Setup mock
    mock_response = Mock()
    mock_response.json.return_value = {'id': 3, 'name': 'Charlie'}
    mock_post.return_value = mock_response

    # Test
    client = APIClient('https://api.example.com')
    user_data = {'name': 'Charlie', 'email': 'charlie@example.com'}
    result = client.create_user(user_data)

    # Assertions
    assert result['id'] == 3
    mock_post.assert_called_once_with(
        'https://api.example.com/users',
        json=user_data
    )

4. Coverage & CI/CD Integration

  • Measuring code coverage with pytest-cov
  • Coverage reports (terminal, HTML, XML)
  • Setting coverage thresholds
  • GitHub Actions integration
  • GitLab CI integration
  • Pre-commit hooks

Code Example:

# pytest.ini
[tool:pytest]
testpaths = tests
python_files = test_*.py
python_classes = Test*
python_functions = test_*
addopts =
    --cov=myapp
    --cov-report=html
    --cov-report=term-missing
    --cov-fail-under=80
    -v

# .github/workflows/test.yml
name: Tests

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install -r requirements.txt
          pip install pytest pytest-cov
      - name: Run tests
        run: |
          pytest --cov=myapp --cov-report=xml
      - name: Upload coverage
        uses: codecov/codecov-action@v3
        with:
          file: ./coverage.xml

# Command line usage
# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=myapp

# Generate HTML coverage report
pytest --cov=myapp --cov-report=html

# Run specific test file
pytest tests/test_api.py

# Run tests with marker
pytest -m slow

# Run tests with verbose output
pytest -v

# Stop on first failure
pytest -x

Hands-On Practice

Project 1: Calculator TDD

Build a calculator using test-driven development.

Requirements:

  • Write tests BEFORE implementation
  • Basic operations (add, subtract, multiply, divide)
  • Error handling (division by zero)
  • Scientific operations (power, sqrt, log)
  • Test coverage > 90%

Key Skills: TDD workflow, parametrized tests, exception testing

Project 2: API Testing Suite

Create comprehensive test suite for a REST API.

Requirements:

  • Mock HTTP requests
  • Test CRUD operations
  • Error handling tests
  • Authentication tests
  • Integration tests
  • CI/CD pipeline setup

Key Skills: Mocking, fixtures, integration testing

Project 3: Database Testing

Test database operations with fixtures and transactions.

Requirements:

  • Setup test database fixture
  • Test CRUD operations
  • Transaction rollback
  • Data validation
  • Performance tests
  • Coverage report

Key Skills: Database fixtures, cleanup, performance testing

Assessment Criteria

  • Write clear, maintainable tests
  • Use fixtures appropriately
  • Mock external dependencies effectively
  • Achieve >80% code coverage
  • Follow TDD principles
  • Integrate tests with CI/CD
  • Write meaningful assertions

Resources

Official Documentation

Learning Platforms

Tools

Next Steps

After mastering pytest, explore:

  • Property-based testing - Hypothesis library
  • Performance testing - pytest-benchmark
  • Mutation testing - mutmut
  • Load testing - Locust, pytest-load

平台分布

Claude Code

30.27%
按下载量换算324

OpenCode

22.48%
按下载量换算241

Gemini CLI

20.02%
按下载量换算214

Antigravity

12.53%
按下载量换算134

trae

8.36%
按下载量换算90

Cursor

3.73%
按下载量换算40

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill 'Pytest Testing';npx skills add pluginagentmarketplace/custom-plugin-python --skill "pytest-testing" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。

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