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概要と使いどころ
Use when writing Python tests with pytest - fixtures, parametrization, markers, conftest layout, pytest-asyncio, pytest-django, coverage with pytest-cov, mocking with pytest-mock, parallel runs with xdist, mutation testing with mutmut, or CI integration
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Djangoのモデル・画面・APIを、テストから実装する手順で検証します。テスト用データの生成、外部サービスの模擬、検証範囲の確認まで扱うスキル。
pytestのマーク体系を設計・実装するスキル。「テストをマークで分類したい」「CIでDockerテストをスキップしたい」「Dockerコンテナ内で実行できないテストを除外したい」「make testでDockerテストを実行したい」「テストの実行対象を環境ごとに切り替えたい」「新しいマークを追加したい」「skipifを使いたい」「pytestの--strict-markersで未定義マークエラーが出る」という依頼で起動。マーク設計→pyproject.toml登録→テストコード付与→CI/ローカルコマンド整合の流れで実装する。
pytest testing patterns for Python. Triggers on: pytest, fixture, mark, parametrize, mock, conftest, test coverage, unit test, integration test, pytest.raises.
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pytest testing patterns for any Python project: test structure, fixtures, parametrize, conftest.py, monkeypatch, tmp_path, markers, unittest.mock (MagicMock, patch), pytest-cov coverage, and best practices. Stack-agnostic — referenced by every Python plugin in the marketplace. Use this skill to: - Organise tests with conftest.py shared fixtures and a clear test/src layout. - Write parametrized tests to cover multiple inputs without duplication. - Mock external dependencies (HTTP, DB, filesystem) with unittest.mock and monkeypatch. - Measure and enforce code coverage with pytest-cov. Do NOT use this skill for: - Framework-specific test types (Django TestCase / WebTestCase, FastAPI TestClient, Flask test client — see framework plugin skills). - Language idioms — see python-foundation:python-conventions.
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Djangoの公開や変更提案の前に、環境・コード品質・データベース変更・テスト・脆弱性・設定を順に検証し、段階別の合否と修正すべき問題をレポートにまとめます。
Provides standardized pytest config, reusable fixtures, and CI integration patterns. Use when setting up or auditing a Python plugin's test infrastructure.
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Generate pytest-based unit tests for Python code. Creates test files following pytest conventions with proper fixtures, mocking, and parametrization.
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Use when testing Django applications with pytest - TDD workflow, pytest-django setup, factory_boy and model-bakery fixtures, DRF API testing, mocking and patching, integration tests, mutation testing with mutmut, or coverage
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Python testing strategies using pytest, TDD methodology, fixtures, mocking, parametrization, and coverage requirements. Use when writing pytest tests — fixtures, mocks, parametrization, or coverage.
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Test-driven development skill for writing unit tests, generating test fixtures and mocks, analyzing coverage gaps, and guiding red-green-refactor workflows across Jest, Pytest, JUnit, Vitest, and Mocha. Use when the user asks to write tests, improve test coverage, practice TDD, generate mocks or stubs, or mentions testing frameworks like Jest, pytest, or JUnit.
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DeepEval evaluation workflow for AI agents and LLM applications. TRIGGER when the user wants to evaluate or improve an AI agent, tool-using workflow, multi-turn chatbot, RAG pipeline, or LLM app; add evals; generate datasets or goldens; use deepeval generate; use deepeval test run; send results to Confident AI; monitor production; run online evals; inspect traces; or iterate on prompts, tools, retrieval, or agent behavior from eval failures. AI agents are the primary use case. Covers Python SDK, pytest eval suites, CLI generation, traced evals, Confident AI reporting, and agent-driven improvement loops. DO NOT TRIGGER for unrelated generic pytest, non-AI test setup, or non-DeepEval observability work unless the user asks to compare or migrate to DeepEval; for instrumenting an app with DeepEval tracing, @observe, or framework integrations (use the `deepeval-tracing` skill); or for raw OpenTelemetry / OTLP export without the deepeval package (use the `deepeval-otel` skill).
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Generate comprehensive pytest tests - use when generating tests, creating test suites, or testing Python code
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Generate pytest test cases for Python functions and classes
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Python testing patterns with pytest, fixtures, TDD, mocking, async and integration tests. Use when writing or auditing a Python test suite.
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Write effective unit tests with Jest, Vitest, or pytest. Covers the test-doubles taxonomy (stub/spy/mock/fake), Arrange-Act-Assert, coverage threshold configuration and CI gating, snapshot testing, fake timers, and mutation testing with Stryker/mutmut. Use when: "unit test," "Jest," "Vitest," "pytest," "mock," "coverage threshold," "test doubles," "mutation testing," "fake timers," "snapshot test." Not for: interpreting coverage reports or finding coverage gaps — use coverage-analysis; AI generating the test code for you — use ai-test-generation; auditing existing tests for smells — use ai-qa-review; browser/component rendering assertions — use cypress-automation or visual-testing. Related: coverage-analysis, ci-cd-integration, ai-test-generation, shift-left-testing.
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运行 pytest + 结构化分析失败原因。触发：运行测试、跑测试、run test、pytest、失败分析、allure。
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Reviews pytest test code for async patterns, fixtures, parametrize, and mocking. Use when reviewing test_*.py files, checking async test functions, fixture usage, or mock patterns.
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Use when implementing a Python feature, adding CLI commands, writing pytest suites, reviewing Python code, debugging, or refactoring. The primary Python engineering workflow orchestrator — classifies the task and delegates through this plugin's own specialist agents (architect → implement → test → review), sized to the task. Delegates to python-cli-architect (implementation), python-pytest-architect (tests), code-reviewer (review), python-cli-design-spec (architecture). Triggers on any Python task requiring specialist agent coordination or multi-agent execution.
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Analyze specific pytest failures using authoritative contracts and a cited product/test evidence chain. Use for failing test names or pytest output, distinguishing product, interface, oracle, and harness defects without automatically changing expectations or forcing an architectural redesign.
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Add controlled retries to pytest runs so agents can contain flaky tests and report final failures without rerunning whole suites by hand.
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Modern Python tooling best practices using uv, ruff, ty, and pytest. Mandates the Trail of Bits Python coding standards for project setup, dependency management, linting, type checking, and testing. Based on patterns from trailofbits/cookiecutter-python.
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Aims for high test coverage using pytest, testing both common and edge cases.
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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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