testing-python
✓使用 pytest 编写和评估有效的 Python 测试。在编写测试、审查测试代码、调试测试失败或提高测试覆盖率时使用。涵盖测试设计、夹具、参数化、模拟和异步测试。
SKILL.md
Every test should be atomic, self-contained, and test single functionality. A test that tests multiple things is harder to debug and maintain.
Each test should verify a single behavior. The test name should tell you what's broken when it fails. Multiple assertions are fine when they all verify the same behavior.
Don't parameterize unrelated behaviors. If the test logic differs, write separate tests.
使用 pytest 编写和评估有效的 Python 测试。在编写测试、审查测试代码、调试测试失败或提高测试覆盖率时使用。涵盖测试设计、夹具、参数化、模拟和异步测试。 来源：eyh0602/skillshub。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/eyh0602/skillshub --skill testing-python- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 testing-python？
使用 pytest 编写和评估有效的 Python 测试。在编写测试、审查测试代码、调试测试失败或提高测试覆盖率时使用。涵盖测试设计、夹具、参数化、模拟和异步测试。 来源：eyh0602/skillshub。
如何安装 testing-python？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/eyh0602/skillshub --skill testing-python 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/eyh0602/skillshub
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01