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Agent Skill · 开发

python-pytest-ops(Python pytest OPS 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-pytest-ops 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 14,061。

总安装 760周安装 32GitHub Stars 17下载 266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-pytest-ops(Python pytest OPS 测试)
来源仓库:https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods
仓库路径:skills/python-pytest-ops
安装命令:
npx skills add https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods --skill python-pytest-ops
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/0xdarkmatter/claude-mods --skill python-pytest-ops

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。

强化 Python 项目的测试覆盖率和质量保障体系。适用于需要严格测试规范的金融或医疗类应用场景。提供测试用例生成、覆盖率分析和失败重试机制支持。测试数据应隔离于生产环境,避免意外数据污染。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

python-pytest-ops 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/python-pytest-ops

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/0xdarkmatter/claude-mods --skill python-pytest…;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-pytest-ops 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/0xdarkmatter/claude-mods --skill python-pytest-ops。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-pytest-ops 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-pytest-ops 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-pytest-ops 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-pytest-ops 用的人多吗?

公开数据是累计安装 760 次,近一周安装 32 次,下载 266 次,GitHub 17 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-pytest-ops 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-pytest-ops

Python pytest OPS 测试 · 本页

76017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 pytest Patterns

Modern pytest patterns for effective testing.

Basic Test Structure

import pytest

def test_basic():
    """Simple assertion test."""
    assert 1 + 1 == 2

def test_with_description():
    """Descriptive name and docstring."""
    result = calculate_total([1, 2, 3])
    assert result == 6, "Sum should equal 6"

Fixtures

import pytest

@pytest.fixture
def sample_user():
    """Create test user."""
    return {"id": 1, "name": "Test User"}

@pytest.fixture
def db_connection():
    """Fixture with setup and teardown."""
    conn = create_connection()
    yield conn
    conn.close()

def test_user(sample_user):
    """Fixtures injected by name."""
    assert sample_user["name"] == "Test User"

Fixture Scopes

@pytest.fixture(scope="function")  # Default - per test
@pytest.fixture(scope="class")     # Per test class
@pytest.fixture(scope="module")    # Per test file
@pytest.fixture(scope="session")   # Entire test run

Parametrize

@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (1, 2),
    (2, 4),
    (3, 6),
])
def test_double(input, expected):
    assert double(input) == expected

# Multiple parameters
@pytest.mark.parametrize("x", [1, 2])
@pytest.mark.parametrize("y", [10, 20])
def test_multiply(x, y):  # 4 test combinations
    assert x * y > 0

Exception Testing

def test_raises():
    with pytest.raises(ValueError) as exc_info:
        raise ValueError("Invalid input")
    assert "Invalid" in str(exc_info.value)

def test_raises_match():
    with pytest.raises(ValueError, match=r".*[Ii]nvalid.*"):
        raise ValueError("Invalid input")

Markers

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

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

@pytest.mark.xfail(reason="Known bug")
def test_buggy():
    assert broken_function() == expected

@pytest.mark.slow
def test_performance():
    """Custom marker - register in pytest.ini."""
    pass

Mocking

from unittest.mock import Mock, patch, MagicMock

def test_with_mock():
    mock_api = Mock()
    mock_api.get.return_value = {"status": "ok"}
    result = mock_api.get("/endpoint")
    assert result["status"] == "ok"

@patch("module.external_api")
def test_with_patch(mock_api):
    mock_api.return_value = {"data": []}
    result = function_using_api()
    mock_api.assert_called_once()

pytest-mock (Recommended)

def test_with_mocker(mocker):
    mock_api = mocker.patch("module.api_call")
    mock_api.return_value = {"success": True}
    result = process_data()
    assert result["success"]

conftest.py

# tests/conftest.py - Shared fixtures

import pytest

@pytest.fixture(scope="session")
def app():
    """Application fixture available to all tests."""
    return create_app(testing=True)

@pytest.fixture
def client(app):
    """Test client fixture."""
    return app.test_client()

Quick Reference

CommandDescription
pytestRun all tests
pytest -vVerbose output
pytest -xStop on first failure
pytest -k "test_name"Run matching tests
pytest -m slowRun marked tests
pytest --lfRerun last failed
pytest --cov=srcCoverage report
pytest -n autoParallel (pytest-xdist)

Additional Resources

  • ./references/fixtures-advanced.md - Factory fixtures, autouse, conftest patterns
  • ./references/mocking-patterns.md - Mock, patch, MagicMock, side_effect
  • ./references/async-testing.md - pytest-asyncio patterns
  • ./references/coverage-strategies.md - pytest-cov, branch coverage, reports
  • ./references/integration-testing.md - Database fixtures, API testing, testcontainers
  • ./references/property-testing.md - Hypothesis framework, strategies, shrinking
  • ./references/test-architecture.md - Test pyramid, organization, isolation strategies

Scripts

  • ./scripts/run-tests.sh - Run tests with recommended options
  • ./scripts/generate-conftest.sh - Generate conftest.py boilerplate

Assets

  • ./assets/pytest.ini.template - Recommended pytest configuration
  • ./assets/conftest.py.template - Common fixture patterns

See Also

Related Skills:

  • python-typing-ops - Type-safe test code
  • python-async-ops - Async test patterns (pytest-asyncio)

Testing specific frameworks:

  • python-fastapi-ops - TestClient, API testing
  • python-database-ops - Database fixtures, transactions

平台分布

Codex

35.91%
按下载量换算96

Claude

28.86%
按下载量换算77

Cursor

20.11%
按下载量换算53

Gemini CLI

9.04%
按下载量换算24

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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