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概要と使いどころ
Use when testing PyQt/PySide6 applications with pytest-qt - qtbot fixture, signal/wait patterns, mouse/keyboard simulation, dialog testing, model/view testing, threaded code testing, or manual debugging techniques
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Auto-activate for pytest_databases, Docker DB fixtures, PostgreSQL/pgvector/ParadeDB, MySQL/MariaDB, Oracle/SQL Server, CockroachDB, MongoDB, Redis/Valkey, BigQuery/Spanner, MinIO, or RustFS. Not for mocked DBs.
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テスト実行時の絞り込み運用ルール。プロジェクト全体テストではなく修正範囲に絞ったテスト実行を行う。`gradlew test`/`pytest`/`jest`/`go test`等のテストランナーを実行するとき、テスト実行コマンドを組み立てるときに必ず参照する。コミット差分や修正ファイルから対象テストを特定する手順を含む。
pytest、フィクスチャ、モッキング、テスト駆動開発を使用した包括的なテスト戦略を実装。Pythonテストの記述、テストスイートのセットアップ、テストベストプラクティスの実装時に使用。
Generate Python/pytest unit test skeletons from specifications.
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pytest、TDD方法論、フィクスチャ、モック、パラメタライズ、カバレッジ要件を使用したPythonテスト戦略。
pytest-djangoによるDjangoテスト戦略、TDD方法論、factory_boy、モック、カバレッジ、Django REST Framework APIのテスト。
Run pytest tests with coverage, discover lines missing coverage, and increase coverage to 100%.
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Windowsのデスクトップアプリを実際に操作する自動テストを作るスキルです。画面要素の識別、待機処理、失敗時の記録、CIへの組み込みを扱います。
REST・GraphQL APIの不具合を、接続、認証、送受信データの順に切り分けます。再現用コマンドや回帰テストを整え、原因と修正案をまとめるスキル。
Pythonの実行を途中で止め、変数や処理の流れを調べて不具合の原因を探ります。pdbとdebugpyを使い分け、失敗したテストや稼働中のプロセスも調査します。
Implement comprehensive testing strategies with pytest, fixtures, mocking, and test-driven development. Use when writing Python tests, setting up test suites, or implementing testing best practices.
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Test Temporal workflows with pytest, time-skipping, and mocking strategies. Covers unit testing, integration testing, replay testing, and local development setup. Use when implementing Temporal workflow tests or debugging test failures.
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Install rtk token-compression proxy into agent containers. Routes Bash tool calls through rtk for 60–90% token savings on dev commands (git, cargo, pytest, docker, kubectl, etc.).
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Select and run Python SDK verification with nox, Makefile targets, Ruff, mypy, pytest markers, sanity tests, type inference checks, and build checks. Use when adding Python tests, diagnosing Python CI, or validating Python SDK/provider changes. Do not use for TypeScript-only checks.
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Instrument an AI application with DeepEval's native tracing so its behavior is visible in Confident AI. TRIGGER when the user wants to add DeepEval tracing or @observe to an LLM app, agent, RAG pipeline, or chatbot; wire a framework, model-provider, or vector-database integration (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents, LlamaIndex, Pydantic AI, CrewAI, and others); choose between a native integration and manual instrumentation; set span types, tags, or metadata; or send DeepEval-SDK traces to Confident AI's Observatory. DO NOT TRIGGER for building DeepEval pytest eval suites, datasets, goldens, metrics, or deepeval test run (use the `deepeval` skill), or for raw OpenTelemetry / OTLP export without the deepeval package (use the `deepeval-otel` skill). This skill is purely DeepEval-SDK instrumentation — producing well-formed traces, not running evals.
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Export raw OpenTelemetry traces from an AI application to Confident AI's Observatory. TRIGGER when the user wants to send OpenTelemetry or OTLP traces/spans from an LLM app, agent, RAG pipeline, or chatbot to Confident AI; configure the Confident AI OTLP endpoint; set confident.span.* or confident.trace.* attributes; export AI-app traces without the deepeval Python package; wire an OTLPSpanExporter, OpenTelemetry Collector, or vendor-neutral OTel SDK to Confident AI; or pick the US vs EU OTLP endpoint. Language-agnostic: the mechanism is OTLP attribute keys plus an exporter endpoint. DO NOT TRIGGER for building DeepEval pytest eval suites, datasets, goldens, metrics, or deepeval test run (use the `deepeval` skill); for instrumenting with the DeepEval SDK's @observe decorator or framework integrations (use the `deepeval-tracing` skill); or for non-AI software such as web servers, CRUD backends, or infrastructure: the confident.* attributes describe AI components only.
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Use when building Python 3.11+ applications requiring type safety, async programming, or robust error handling. Generates type-annotated Python code, configures mypy in strict mode, writes pytest test suites with fixtures and mocking, and validates code with black and ruff. Invoke for type hints, async/await patterns, dataclasses, dependency injection, logging configuration, and structured error handling.
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Wrap high-verbosity shell commands with RTK to reduce token consumption. Use when running git log, git diff, cargo test, pytest, or other verbose CLI output that wastes context window tokens.
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Run the test suite for the current repo, auto-detecting Python (pytest/uv), Node (vitest/pnpm), or Rust (cargo test)
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Maintain the legacy implementation-oriented Nexent Python unit tests under test/backend, test/sdk, and test/ext_components. Use for pytest fixtures, lookup-site mocking, async behavior, isolation, and regression assertions in those existing suites. Do not create or maintain the requirement-driven D1-D5 baseline, automation, or manifest.
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ALWAYS USE for test work that requires changes: write, add, generate, repair, or strengthen tests for existing code in xUnit, MSTest, NUnit, pytest, Vitest/Jest, Go, or another framework. Includes regression cases, failing or flaky tests, coverage-driven additions, and audit-then-fix requests. Focused work stays direct; broad or multi-stage work invokes test-engineer. DO NOT USE for only running tests, analysis-only audits, framework/platform migrations, a test blocked on a missing production seam (testability-obstacle), or MSTest API/configuration corrections that do not design new cases (writing-mstest-tests). Within an active test-engineer pipeline, reuse supplied guidance and do not re-enter this skill.
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Analyze assertion quality, depth, variety, and false confidence in existing tests. ALWAYS USE when asked about weak, shallow, trivial, always-true, self-referential, assertion-free, presence/truthiness-only, or insufficiently diverse assertions, including MSTest, Jest, pytest, and Go. DO NOT USE for direct fixes: writing-mstest-tests owns supplied MSTest assertions; code-testing owns new cases. Use test-gap-analysis when asked whether tests would catch a production change, and test-anti-patterns for general severity-ranked audits.
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Provides file paths to language-specific reference files for the test ANALYSIS skills (assertion-quality, test-anti-patterns, test-gap-analysis, test-smell-detection, test-tagging). Read this catalog to discover available extension files (e.g., dotnet.md for .NET/MSTest/xUnit/NUnit/TUnit, python.md for pytest/unittest, typescript.md for Jest/Vitest/Mocha, java.md for JUnit/TestNG, etc.). Do not invoke this reference-only skill — its bundled files are read by the quality agent and analysis skills needing framework-specific lookup tables (test markers, assertion APIs, skip annotations, sleep patterns, mystery guest indicators, integration markers, setup/teardown, tag-support capability).
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