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搜索 pytest ，共找到 27 条记录
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测试重试配置助手

test-retry-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
354
自动提供测试重试配置指导，涵盖设置流程、框架适配（Jest/pytest）与最佳实践，帮助团队稳定处理不可靠的测试用例。
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AI驱动的测试套件生成

windsurf-test-generation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本技能利用AI技术，为任何代码库自动生成全面的测试套件。它能分析函数签名，识别潜在的边界情况（edge cases），创建有意义的断言，并生成所需的模拟数据和测试夹具文件。适用于需要提高代码覆盖率、进行单元测试或采用TDD工作流的开发者。
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Pytest测试覆盖率报告生成

pytest-coverage
github/awesome-copilot
320
该工具用于运行Pytest测试套件并生成详细的代码覆盖率报告。它能够精确找出代码中未被测试覆盖的行，指导开发者补充测试用例，从而显著提高代码的质量和可靠性。
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测试模式指南

test-patterns
rohitg00/skillkit
352
通过 AAA、Given-When-Then、数据构建器、对象母体、参数化测试、夹具、间谍和测试替身等成熟模式，帮助设计结构化、可靠、可维护的单元、集成或端到端测试，涵盖命名规范、TDD/BDD 与模拟实践。
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SerpApi CI集成测试指南

serpapi-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
382
本指南详细介绍了如何为使用 SerpApi 的项目搭建持续集成（CI）测试流程。它指导用户使用 GitHub Actions 和 Pytest 进行测试，区分了为 PR 设计的无消耗固定数据单元测试，以及针对主分支的受控实时集成测试，确保了搜索结果解析的可靠性和代码的稳定性。
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自动化单元测试生成器

unit-test-generator
JackyST0/awesome-agent-skills
54
本技能可根据提供的源代码自动生成全面的单元测试用例。它支持多种主流语言（如Python, JavaScript, Java等）和对应的测试框架。使用它可以高效提高代码覆盖率、测试边界条件和异常处理，大幅减少手动编写测试的时间。
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提交前代码质量门

meta-pre-commit-quality-gate
opensquilla/opensquilla
471
此元技能旨在对暂存区修改的差异（staged diff）运行三项核心质量检测：ruff（代码风格检查）、mypy（类型检查）和pytest（单元测试）。它聚合这三项结果，提供一个统一的“通过”或“阻止”的最终结论，确保代码在本地提交前达到与CI/CD流水线一致的高标准。
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Python堆栈回溯分析探针

stack-trace-python-probe
opensquilla/opensquilla
184
该工具是用于深度分析Python堆栈回溯的内部辅助程序。它能够执行Python特定的根因检查，提供使用pytest的最小可复现示例指引，并精准定位需要进行防御性编程（如类型校验或异常包装）的目标区域，适用于高级调试场景。
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生成生产级Pytest单元测试

pytest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
291
本技能用于生成生产级别的Python单元和集成测试。它覆盖了Pytest框架的高级模式，包括：使用fixture管理资源和生命周期、参数化测试、自定义标记、Mock外部依赖、以及最佳实践等。适用于需要编写高质量、健壮的Pytest测试代码场景。
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Django测试驱动开发全指南

django-tdd
affaan-m/ECC
356
本指南全面介绍了使用pytest、factory_boy和Django REST Framework进行测试驱动开发（TDD）的最佳实践。内容涵盖了从项目配置到模型、视图和API测试的完整流程，帮助开发者构建高质量、可维护的Django应用。
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Django项目部署验证流程

django-verification
affaan-m/ECC
179
这是一个全面的Django项目质量验证流程，特别适用于持续集成/持续部署（CI/CD）环境。它涵盖了代码质量检查、类型安全、数据库迁移、单元测试覆盖率、安全漏洞扫描以及性能分析等多个阶段，旨在确保代码在发布或合并到主分支前达到高质量标准。
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Python测试框架与高级技巧

python-testing
affaan-m/ECC
277
本指南教授使用pytest框架进行专业的Python测试实践。内容涵盖了测试驱动开发（TDD）方法论、高级特性如fixture（支持不同作用域）、参数化、断言技巧以及代码覆盖率的实现，帮助开发者构建健壮且可维护的软件测试套件。
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