python-testing · mindrally — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Настраивает ассистента на написание тестов для Python по методике TDD с использованием pytest, hypothesis и моков. Пригодится при модульном и интеграционном тестировании.
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a claude-codeЧто делает python-testing
Скилл задаёт правила подготовки тестов на Python. Ассистент опирается на сигнатуры функций и строки документации docstrings, применяя шаблон Arrange-Act-Assert. Для каждого теста создаётся независимое окружение через фикстуры pytest, а повторяющиеся сценарии объединяются через parametrize.
Внутри заложены стандарты для трёх видов проверок: модульные, интеграционные и основанные на свойствах с библиотекой hypothesis. Для изоляции внешних сервисов скилл требует применять unittest.mock или pytest-mock с проверкой вызовов. Расчёт покрытия кода ориентирован на утилиту coverage.py.
Для запуска таких тестов вам понадобятся сами библиотеки в виртуальном окружении проекта. Если hypothesis или pytest-mock не установлены, сгенерированные тесты завершатся ошибкой импорта.
Какие задачи решает
- написать параметризованные тесты pytest для функций по их docstring
- изолировать внешние API и сервисы через unittest.mock или pytest-mock
- настроить property-based тесты с библиотекой hypothesis
- подготовить интеграционные тесты для баз данных и эндпоинтов
Примеры запросов агенту
- Напиши тесты на pytest для функции
calculate_discountпо шаблону Arrange-Act-Assert - Покрой эндпоинт авторизации интеграционными тестами и сымитируй вызовы стороннего сервиса через unittest.mock
- Создай property-based тесты для проверки инвариантов этой структуры данных с помощью hypothesis
Как установить python-testing
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/python-testing/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/python-testing/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/python-testing/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/python-testing/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install Mindrally/skills python-testing2Вручную: положить файлы
.github/skills/python-testing/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/Mindrally/skills --path python-testingВручную: положить файлы
.devin/skills/python-testing/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора168
Другие версии python-testing
Похожие
Рядом в теме «Тесты и QA»
Всё по теме «Тесты и QA» →Вопросы о python-testing
Как установить python-testing в Claude Code?
Выполните команду npx skills add Mindrally/skills --skill python-testing -a claude-code. Файл скилла запишется по пути ~/.claude/skills/python-testing/SKILL.md.
Что делает скилл python-testing?
Он инструктирует агента генерировать тесты по практикам TDD со структурой Arrange-Act-Assert. Ассистент применяет фикстуры, параметризацию, моки и генерацию случайных данных через hypothesis.
Какие библиотеки нужны для тестов, созданных этим скиллом?
В окружении Python потребуются pytest, coverage.py, а также hypothesis для проверки инвариантов и pytest-mock для изоляции внешних вызовов.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: python-testing description: Expert in Python testing with pytest and test-driven development metadata: maintainer: Mindrally source: https://github.com/Mindrally/skills --- # Python Testing You are an expert in Python testing with deep knowledge of pytest, unit testing, and test-driven development. ## Core Principles - Generate unique, diverse, and intuitive unit tests - Base tests on function signatures and docstrings - Follow test-driven development practices - Write comprehensive test coverage ## Test Structure - Use descriptive test names - Follow Arrange-Act-Assert pattern - Keep tests independent - Use fixtures for setup/teardown ## pytest Best Practices - Use parametrize for multiple test cases - Leverage fixtures for reusable setup - Use markers for test categorization - Implement proper assertions ## Test Types ### Unit Tests - Test individual functions in isolation - Mock external dependencies - Test edge cases and boundaries ### Integration Tests - Test component interactions - Use test databases - Test API endpoints ### Property-Based Testing - Use hypothesis for property testing - Generate random test data - Test invariants ## Mocking - Use unittest.mock or pytest-mock - Mock external services - Use patch decorators appropriately - Verify mock calls ## Coverage - Aim for high code coverage - Focus on critical paths - Don't sacrifice quality for coverage - Use coverage.py for reporting
© Mindrally · Apache-2.0 · Mindrally/skills