Add tests
A curated library of reusable AI skills and prompt templates for LLMs and AI agents to enhance reasoning, productivity, and workflows.
npx -y skills add bob798/ai-skill-kit --skill add-testsAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
给已有代码补充单元测试。先读实现，识别可测函数，逐函数补充测试用例，确保全部通过。
SKILL.md
2.1 KB, as published. Nobody here has run it
给已有代码补充单元测试
目标：$ARGUMENTS（文件路径或模块名，留空则分析当前项目）
Step 1：读代码，识别可测单元
读取目标文件，列出所有函数/方法，按可测性分类：
| 类型 | 特征 | 测试优先级 |
|---|---|---|
| 纯逻辑函数 | 输入→输出，无副作用 | P0，必测 |
| 有异常处理的函数 | try/except，错误路径 | P0，必测 |
| 依赖外部 IO 的函数 | API 调用、文件读写、DB | P1，mock 后测 |
| 主流程入口 | main()、交互循环 | P2，集成测试 |
只测 P0 和 P1，跳过 P2（主流程靠手动验证）。
Step 2：检查已有测试，避免重复
find . -name "test_*.py" -o -name "*_test.py" | head -20
读取已有测试文件，了解：
- 已覆盖哪些函数
- Mock 策略（避免风格不一致）
- 测试框架（pytest / unittest）
Step 3：逐函数写测试
每个 P0/P1 函数，至少覆盖：
- Happy path：正常输入，验证输出
- Edge cases：空输入、边界值、特殊字符
- Error handling：异常输入、API 失败、文件不存在
写法原则：
- 每个 test 只验证一件事
- 测试名说明场景：
test_xxx_when_yyy_returns_zzz - Mock 只 mock 必要的外部依赖，不 mock 被测函数本身
- 断言具体值，不断言
is not None
Step 4：运行测试，修复失败
python3 -m pytest <测试文件> -v
若测试失败：
- 先判断是测试写错了还是代码有 bug
- 如果是代码 bug，标注出来，不要悄悄改代码
- 如果是测试写错了，修正测试逻辑
Step 5：输出覆盖报告
新增测试：X 个
覆盖函数：[函数列表]
跳过函数：[函数名] — 原因（主流程/太依赖外部）
发现潜在 bug：[如有]
运行结果：X passed, 0 failed