pytest-coverage
Faz seu agente rodar testes de código e verificar se tudo está funcionando bem. Ajuda a encontrar e corrigir partes do código que não estão sendo testadas.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda você a verificar se todo o seu código está sendo testado. Ela mostra quais partes do seu código não estão sendo testadas para que você possa adicionar mais testes.
Quando usar
- ✓Quando você quer ter certeza de que todos os seus testes cobrem o código.
- ✓Quando você precisa encontrar partes do código sem testes.
- ✓Quando o objetivo é que 100% do seu código seja testado.
Exemplo do que pedir para a IA
“Verifique a cobertura de testes do meu projeto e me mostre onde faltam testes.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta executa seus testes e verifica quais linhas de código foram executadas. Ela cria um relatório mostrando as linhas que não foram testadas, marcadas com um '!'.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add github/awesome-copilot --skill pytest-coverageOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/pytest-coverage/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
O objetivo é que os testes cubram todas as linhas de código.
Gere um relatório de cobertura com:
pytest --cov --cov-report=annotate:cov_annotate
Se você estiver verificando a cobertura de um módulo específico, pode especificá-lo assim:
pytest --cov=nome_do_seu_modulo --cov-report=annotate:cov_annotate
Você também pode especificar testes específicos para executar, por exemplo:
pytest tests/test_nome_do_seu_modulo.py --cov=nome_do_seu_modulo --cov-report=annotate:cov_annotate
Abra o diretório cov_annotate para visualizar o código-fonte anotado.
Haverá um arquivo para cada arquivo de origem. Se um arquivo tiver 100% de cobertura de código, isso significa que todas as linhas são cobertas por testes, então você não precisa abrir o arquivo.
Para cada arquivo que tiver menos de 100% de cobertura de testes, encontre o arquivo correspondente em cov_annotate e revise o arquivo.
Se uma linha começar com um ! (ponto de exclamação), isso significa que a linha não é coberta por testes.
Adicione testes para cobrir as linhas ausentes.
Continue executando os testes e melhorando a cobertura até que todas as linhas sejam cobertas.
Perguntas frequentes
O que significa 'cobertura de código'?
Cobertura de código é uma métrica que indica quais partes do seu código foram executadas pelos seus testes. O objetivo é que 100% do código seja coberto.
O que é o diretório 'cov_annotate'?
É uma pasta onde a ferramenta salva arquivos que mostram linha por linha quais partes do seu código foram testadas e quais não foram.
Como sei se preciso adicionar mais testes?
Se um arquivo de código no relatório tiver linhas marcadas com '!', significa que essas linhas não foram testadas e você precisa adicionar testes para elas.
Detalhes
Descrição original do autor
Run pytest tests with coverage, discover lines missing coverage, and increase coverage to 100%.
repo: github/awesome-copilot
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 40 mil
- Posição no ranking
- #5292
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
acquire-codebase-knowledge
Ajuda seu agente a entender e documentar um projeto de código existente. É útil para novas pessoas entrarem no projeto ou para ter uma visão geral da arquitetura.
github/awesome-copilot
acreadiness-assess
Faz seu agente avaliar a prontidão de um projeto para IA e gerar um relatório. É útil para entender o quão bem um projeto está preparado para usar ferramentas de IA.
github/awesome-copilot
acreadiness-generate-instructions
Ajuda seu agente a criar instruções para ferramentas de IA baseadas em uma avaliação. É útil para melhorar a forma como a IA interage com o código e fecha lacunas identificadas.
github/awesome-copilot
acreadiness-policy
Faz seu agente ajudar a definir ou aplicar políticas para avaliação de projetos de IA. É útil para padronizar a forma como os projetos são avaliados e garantir conformidade.
github/awesome-copilot
Skills parecidas
cpp-testing
Faz seu agente escrever e melhorar testes para código C++. Ajuda a configurar ferramentas de teste e a corrigir erros.
affaan-m/ECC
csharp-testing
Ajuda seu agente a criar testes para código C# e .NET. Ele usa as melhores práticas para garantir que os testes sejam eficientes e confiáveis.
affaan-m/ECC
django-tdd
Faz seu agente aplicar estratégias de teste para Django com pytest-django e TDD. É útil para escrever testes robustos e garantir a qualidade do código, especialmente para APIs DRF.
affaan-m/ECC