test-coverage-improver

por openai

Mejorar la cobertura de pruebas en el

npx skills add https://github.com/openai/openai-agents-python --skill test-coverage-improver

Test Coverage Improver

Overview

Use this skill whenever coverage needs assessment or improvement (coverage regressions, failing thresholds, or user requests for stronger tests). It runs the coverage suite, analyzes results, highlights the biggest gaps, and prepares test additions while confirming with the user before changing code.

Quick Start

  1. From the repo root run make coverage to regenerate .coverage data and coverage.xml.
  2. Collect artifacts: .coverage and coverage.xml, plus the console output from coverage report -m for drill-downs.
  3. Summarize coverage: total percentages, lowest files, and uncovered lines/paths.
  4. Draft test ideas per file: scenario, behavior under test, expected outcome, and likely coverage gain.
  5. Ask the user for approval to implement the proposed tests; pause until they agree.
  6. After approval, write the tests in tests/, rerun make coverage, and then run $code-change-verification before marking work complete.

Workflow Details

  • Run coverage: Execute make coverage at repo root. Avoid watch flags and keep prior coverage artifacts only if comparing trends.
  • Parse summaries efficiently:
    • Prefer the console output from coverage report -m for file-level totals; fallback to coverage.xml for tooling or spreadsheets.
    • Use uv run coverage html to generate htmlcov/index.html if you need an interactive drill-down.
  • Prioritize targets:
    • Public APIs or shared utilities in src/agents/ before examples or docs.
    • Files with low statement coverage or newly added code at 0%.
    • Recent bug fixes or risky code paths (error handling, retries, timeouts, concurrency).
  • Design impactful tests:
    • Hit uncovered paths: error cases, boundary inputs, optional flags, and cancellation/timeouts.
    • Cover combinational logic rather than trivial happy paths.
    • Place tests under tests/ and avoid flaky async timing.
  • Coordinate with the user: Present a numbered, concise list of proposed test additions and expected coverage gains. Ask explicitly before editing code or fixtures.
  • After implementation: Rerun coverage, report the updated summary, and note any remaining low-coverage areas.

Notes

  • Keep any added comments or code in English.
  • Do not create scripts/, references/, or assets/ unless needed later.
  • If coverage artifacts are missing or stale, rerun pnpm test:coverage instead of guessing.

Más skills de openai

user-context
openai
Cargar o gestionar las preferencias de enrutamiento de origen duraderas del complemento de Análisis de Datos, la lógica de incorporación, el progreso de configuración y el registro de la capa semántica.
official
notion-research-documentation
openai
Investiga contenido en Notion y sintetízalo en informes estructurados, resúmenes o comparaciones con citas. Busca y obtén páginas de Notion mediante consultas específicas, luego organiza los hallazgos por tema con citas en línea de las fuentes y una sección de referencias. Elige entre cuatro formatos de salida (resumen rápido, síntesis de investigación, comparación, informe completo) según el alcance y el objetivo del usuario. Crea y actualiza páginas de Notion usando plantillas integradas; enlaza las fuentes directamente y registra los cambios a medida que llega nueva información...
official
rcsb-pdb-skill
openai
Envía solicitudes compactas de RCSB PDB para metadatos básicos, consultas de la API de búsqueda y descargas FASTA. Úsalo cuando un usuario desee resúmenes concisos de RCSB; guarda el JSON sin procesar o…
official
pdf
openai
Lectura, creación y validación de PDF con renderizado visual y generación programática. Renderiza páginas PDF a PNG para inspección visual del diseño, espaciado y tipografía antes de la entrega usando Poppler (pdftoppm). Genera PDFs programáticamente con reportlab para un formateo confiable; extrae texto y metadatos con pdfplumber o pypdf. Aplica estándares de calidad: sin texto recortado, elementos superpuestos, tablas rotas ni artefactos de renderizado; solo guiones ASCII, citas legibles para humanos. Usa...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Automatización de navegador desde terminal con instantáneas de elementos y flujos de trabajo interactivos de interfaz de usuario. Opera mediante un script envolvente de playwright-cli (requiere npx); admite modos headless y con interfaz gráfica para depuración visual. Flujo de trabajo principal: abrir página, tomar instantánea para referencias estables de elementos, interactuar usando referencias, volver a tomar instantánea tras navegación o cambios en el DOM. Incluye llenado de formularios, clics, escritura, gestión de múltiples pestañas, captura de pantalla/PDF y grabación de trazas para depuración de flujos. Las referencias de elementos (por ejemplo, e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Obtén resúmenes PheWAS compactos de UKB-TOPMed para variantes individuales aceptando entrada de rsID, GRCh37 o GRCh38 y resolviendo a la consulta GRCh38 requerida. Úsalo cuando un…
official
code-review-context
openai
Contexto visible del modelo
official