Анализируйте тестовое покрытие с помощью подробных показателей, выявляйте пробелы и создавайте подробные отчеты. Используйте при измерении покрытия кода, поиске непроверенного кода или проверке пороговых значений покрытия.
Быстро установите AI-навык coverage-analyzer в вашу среду разработки через командную строку
Источник: matteocervelli/llms.
This skill provides comprehensive test coverage analysis, gap identification, threshold validation, and detailed reporting to ensure code quality and adequate test coverage across the codebase.
Input: Completed test execution with coverage enabled Process: Analyze coverage, identify gaps, validate thresholds Output: Coverage report with gap analysis and recommendations Next Step: Report to test-runner-specialist for decision
Анализируйте тестовое покрытие с помощью подробных показателей, выявляйте пробелы и создавайте подробные отчеты. Используйте при измерении покрытия кода, поиске непроверенного кода или проверке пороговых значений покрытия. Источник: matteocervelli/llms.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/matteocervelli/llms --skill coverage-analyzer После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/matteocervelli/llms --skill coverage-analyzerАнализируйте тестовое покрытие с помощью подробных показателей, выявляйте пробелы и создавайте подробные отчеты. Используйте при измерении покрытия кода, поиске непроверенного кода или проверке пороговых значений покрытия. Источник: matteocervelli/llms.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/matteocervelli/llms --skill coverage-analyzer После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/matteocervelli/llms