| name | testing-standards |
| description | Directrices para asegurar la estabilidad del código mediante pruebas automatizadas con Pytest y Docker. |
Testing Standards
Define los requisitos y mejores prácticas para el testing dentro del proyecto, priorizando la consistencia del entorno y la velocidad de ejecución.
Cuándo usar este skill
- Al crear nuevas funcionalidades (TDD o post-implementación).
- Al refactorizar lógica crítica.
- Antes de subir cambios al repositorio.
- Durante la fase de VERIFICACIÓN de un flujo agentic.
Grado de Libertad
- Estricto: El uso de Docker (
make docker-test) es obligatorio para la validación final.
Inputs necesarios
- Código a probar y suite de tests existente en
tests/.
Workflow
- Diseño: Escribir tests usando
unittest.TestCase.
- Ejecución Local: Probar rápidamente con
uv run pytest.
- Validación Final: Ejecutar en entorno aislado con
make docker-test.
- Análisis: Verificar que la cobertura cumpla los umbrales establecidos.
Instrucciones y Reglas
1. Framework y Runner
- Estilo: Usar la librería estándar
unittest.
- Runner: Ejecutar con
pytest para mejores reportes y herramientas de cobertura.
- Ubicación: Todos los tests en la carpeta
tests/.
- Nomenclatura: Archivos con prefijo
test_ (ej. test_engine.py).
2. Aislamiento con Docker
- Obligatorio: La validación final debe realizarse con Docker para replicar condiciones de CI.
- Comando:
make docker-test
3. Cobertura y Calidad
- Umbral Global: Mínimo 70% de cobertura.
- Rutas Críticas:
engine.py y ast_utils.py deben apuntar a >80%.
- Mocks: Usar
unittest.mock para aislar dependencias externas (sistema de archivos, git).
- Sin Efectos Secundarios: Usar directorios temporales (
tempfile) y limpiar tras la ejecución.
Output (formato exacto)
Reporte de tests exitosos y métricas de cobertura aprobadas.
Lista de Verificación de Calidad
