run-smoke-tests

tarafından microsoft

Gerçek bir VS Code ortamında uzantı işlevselliğini doğrulamak için smoke testleri çalıştırın. Değişikliklerden sonra temel özelliklerin çalışıp çalışmadığını kontrol ederken bunu kullanın.

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-python-environments --skill run-smoke-tests

Run smoke tests to verify the extension loads and basic functionality works in a real VS Code environment.

When to Use This Skill

  • After making changes to extension activation code
  • After modifying commands or API exports
  • Before submitting a PR to verify nothing is broken
  • When the user asks to "run smoke tests" or "verify the extension works"

Quick Reference

ActionCommand
Run all smoke testsnpm run compile && npm run compile-tests && npm run smoke-test
Run specific testnpm run smoke-test -- --grep "Extension activates"
Debug in VS CodeDebug panel → "Smoke Tests" → F5

How Smoke Tests Work

Unlike unit tests (which mock VS Code), smoke tests run inside a real VS Code instance:

  1. npm run smoke-test uses @vscode/test-cli
  2. The CLI downloads a standalone VS Code binary (cached in .vscode-test/)
  3. It launches that VS Code with your extension installed
  4. Mocha runs test files inside that VS Code process
  5. Results are reported back to your terminal

This is why smoke tests are slower (~10-60s) but catch real integration issues.

Workflow

Step 1: Compile and Run

npm run compile && npm run compile-tests && npm run smoke-test

Step 2: Interpret Results

Pass: 4 passing (2s) → Extension works, proceed.

Fail: See error message and check Debugging section.

Running Individual Tests

To run a specific test instead of the whole suite:

# By test name (grep pattern)
npm run smoke-test -- --grep "Extension activates"

# Or temporarily add .only in code:
test.only('Extension activates without errors', ...)

Debugging Failures

ErrorCauseFix
Extension not installedBuild failed or ID mismatchRun npm run compile, check extension ID
Extension did not become activeError in activate()Debug with F5, check Debug Console
Command not registeredMissing from package.jsonAdd to contributes.commands
Timeout exceededSlow startup or infinite loopIncrease timeout or check for blocking code

For detailed debugging, use VS Code: Debug panel → "Smoke Tests" → F5

Adding New Smoke Tests

Create a new file in src/test/smoke/ with the naming convention *.smoke.test.ts:

import * as assert from 'assert';
import * as vscode from 'vscode';
import { waitForCondition } from '../testUtils';
import { ENVS_EXTENSION_ID } from '../constants';

suite('Smoke: [Feature Name]', function () {
    this.timeout(60_000);

    test('[Test description]', async function () {
        // Arrange
        const extension = vscode.extensions.getExtension(ENVS_EXTENSION_ID);
        assert.ok(extension, 'Extension not found');

        // Ensure extension is active
        if (!extension.isActive) {
            await extension.activate();
        }

        // Act
        const result = await someOperation();

        // Assert
        assert.strictEqual(result, expected, 'Description of what went wrong');
    });
});

Key patterns:

  • Use waitForCondition() instead of sleep() for async assertions
  • Set generous timeouts (this.timeout(60_000))
  • Include clear error messages in assertions

Test Files

FilePurpose
src/test/smoke/activation.smoke.test.tsExtension activation tests
src/test/smoke/index.tsTest runner entry point
src/test/testUtils.tsUtilities (waitForCondition, etc.)

Prerequisites

  • CI needs webpack build: The extension must be built with npm run compile (webpack) before tests run. The test runner uses dist/extension.js which is only created by webpack, not by npm run compile-tests (tsc)
  • Extension builds: Run npm run compile before tests

Notes

  • First run downloads VS Code (~100MB, cached in .vscode-test/)
  • Tests auto-retry once on failure

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development