test-coverage-improver

작성자: openai

Improve test coverage in the OpenAI Agents Python repository: run `make coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files, propose high-impact…

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.

openai의 다른 스킬

user-context
openai
데이터 분석 플러그인의 지속적인 소스 라우팅 기본 설정, 온보딩 로직, 설정 진행 상황 및 의미 계층 레지스트리를 로드하거나 관리합니다.
official
notion-research-documentation
openai
Notion 콘텐츠를 조사하고 인용문과 함께 구조화된 브리핑, 보고서 또는 비교 자료로 종합합니다. 대상 질의를 사용해 Notion 페이지를 검색하고 가져온 후, 인라인 출처 인용과 참고 문헌 섹션을 포함해 주제별로 결과를 정리합니다. 범위와 사용자 목표에 따라 네 가지 출력 형식(빠른 브리핑, 연구 요약, 비교, 종합 보고서) 중에서 선택합니다. 내장 템플릿을 사용해 Notion 페이지를 생성 및 업데이트하고, 새 정보가 도착하면 출처를 직접 연결하고 변경 사항을 추적합니다...
official
rcsb-pdb-skill
openai
핵심 메타데이터, Search API 쿼리 및 FASTA 다운로드를 위한 간결한 RCSB PDB 요청을 제출합니다. 사용자가 간결한 RCSB 요약을 원할 때 사용하며, 원시 JSON 또는…을 저장합니다.
official
pdf
openai
PDF 읽기, 생성 및 검증 기능을 제공하며, 시각적 렌더링과 프로그래매틱 생성을 지원합니다. Poppler(pdftoppm)를 사용하여 PDF 페이지를 PNG로 렌더링하여 레이아웃, 간격, 타이포그래피를 시각적으로 검사할 수 있습니다. reportlab을 사용하여 프로그래매틱 방식으로 PDF를 생성하여 안정적인 포맷을 보장하며, pdfplumber 또는 pypdf를 통해 텍스트와 메타데이터를 추출합니다. 품질 기준을 준수합니다: 잘린 텍스트, 겹치는 요소, 깨진 표, 렌더링 아티팩트가 없어야 하며, ASCII 하이픈만 사용하고 사람이 읽을 수 있는 인용을 사용합니다.
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
터미널 기반 브라우저 자동화로 요소 스냅샷 및 대화형 UI 워크플로우 지원. playwright-cli 래퍼 스크립트를 통해 작동하며(npx 필요), 헤드리스 및 헤드 모드 모두 지원하여 시각적 디버깅 가능. 핵심 워크플로우: 페이지 열기, 안정적인 요소 참조를 위한 스냅샷 생성, 참조를 사용한 상호작용, 탐색 또는 DOM 변경 후 재스냅샷. 양식 작성, 클릭, 타이핑, 다중 탭 관리, 스크린샷/PDF 캡처, 흐름 디버깅을 위한 트레이스 기록 포함. 요소 참조(예: e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
단일 변이에 대한 간결한 UKB-TOPMed PheWAS 요약을 가져오며, rsID, GRCh37 또는 GRCh38 입력을 받아 필요한 GRCh38 쿼리로 변환합니다. 다음과 같은 경우에 사용하세요…
official
code-review-context
openai
모델 가시 컨텍스트
official