agentleFS
Marco-SatisMarco-Satis/claude-setup/skills/test-run/SKILL.md

test-run

Skill0 starsChanged 23 days agoMITView on GitHub

Test-Generierung + -Ausführung + Coverage-Analyse via test-agent-Subagent. Schlanker userInvocable Slash-Wrapper um den test-agent (analog /security-audit → security-reviewer). Optionaler TDD-Modus (Red-Green-Refactor) + Test-Anti- Pattern-Checkliste. Use when: "Tests schreiben", "Tests ausführen", "Coverage prüfen", "Test-Lücken finden", "test-run", "teste das", "TDD", "test-first".

5 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

We split this skill into the rules it gives an agent

2 rules. 0 are common, 2 are distinctive, and 0 are very specific to this project.

  • 0

    Common

    Most of the 5 edited versions we read keep these.

  • 2

    Distinctive

    This author's own choices. Worth a look.

  • 0

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Distinctive:

    Impl-Spiegel: Test bildet Implementierungsdetails nach statt Verhalten/Contract zu prüfen (bricht bei jedem Refactor, fängt keine echten …

    line 54
  2. Distinctive:

    Test-Generierung NICHT überengineeren — Behavior + Edges + Error-Pfade, keine trivialen Getter-Tests.

    line 67

“Common” is measured: kept by at least 6 in 10 of the 5 edited versions of this file we could read. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
SKILL.md

test-run — Test-Generierung/-Ausführung via test-agent

Du orchestrierst den test-agent-Subagent für Test-Arbeit. Du selbst schreibst keine Tests inline — du dispatchst und rahmst das Ergebnis.

Vorgehen

  1. Scope ermitteln: welches Modul/welche Files? Default = uncommitted Diff bzw. zuletzt geänderte Files (git diff --name-only).
  2. Dispatch test-agent (1 Call) mit: Files-Liste · Aufgabe (generieren / ausführen / Coverage / Lücken finden / TDD-Modus, s.u.) · Test-Runner-Hinweis (Projekt nutzt ggf. standalone python tests/test_x.py, NICHT pytest — vorher prüfen ob pytest oder standalone). Datei-Reads im Subagent NUR via Read-Tool (kein cat/Get-Content — Security-Flag).
  3. Coverage-Rubrik (Coverage-TYP, kein Quality-Score): ★★★ Behavior+Edge+Error · ★★ Happy-Path · ★ Smoke. ★★ bei Security/Auth/Persistence = MEDIUM-Lücke.
  4. Ergebnis rahmen: welche Tests generiert/gelaufen, Pass/Fail, Coverage-Lücken je File + Aufwand. Fehlschlagender Test auf geändertem Code = HIGH (Regression).

TDD-Modus (optional) (geerntet aus superpowers:test-driven-development v6.1.1, 2026-07-21)

Auf Wunsch („TDD", „test-first") — bei Bugfixes empfohlen. Kernprinzip: wer den Test nie fehlschlagen sah, weiß nicht ob er das Richtige testet.

  1. RED: einen minimalen Test fürs gewünschte Verhalten schreiben (ein Behavior, klarer Name, echte Aufrufe statt Mocks wo möglich). Ausführen und Fehlschlag SEHEN — er muss aus dem richtigen Grund fehlschlagen (Feature fehlt, nicht Typo/Import-Error). Test passt sofort? Dann testet er Bestehendes → Test schärfen.
  2. GREEN: minimale Implementierung, nur genug für diesen Test (kein YAGNI-Ausbau, keine Nebenbei-Refactors). Ausführen: Ziel-Test grün + restliche Suite grün + Output sauber.
  3. REFACTOR: erst nach grün — Duplikate raus, Namen, Helper extrahieren. Kein neues Verhalten; Tests bleiben grün. Dann nächstes Behavior → zurück zu RED.

Eiserne Regel: Schlägt GREEN fehl → Code fixen, nicht den Test. Einen Test nachträglich an die Implementierung anpassen NUR mit expliziter Begründung (dokumentiert: Test-Annahme war nachweislich falsch) — sonst ist es Whitewashing. Bugfix: jeder Fix beginnt mit einem fehlschlagenden Repro-Test (beweist den Fix + verhindert Regression). Test schwer zu schreiben? Design-Signal, nicht Test-Problem: Interface zu kompliziert oder Code zu gekoppelt (→ Dependency-Injection) — nicht mit Mock-Bergen kompensieren.

Zukunft: TDD-Rollen-Split über zwei Dispatches — test-agent schreibt nur den RED-Test, ein zweiter (Impl-)Dispatch implementiert ohne den Test anfassen zu dürfen. Verhindert strukturell den „Test an Impl anpassen"-Bias; relevant sobald Multi-Agent-Flows hier Standard werden.

Test-Anti-Patterns (Checkliste für test-agent-Output) (geerntet aus superpowers:test-driven-development v6.1.1, 2026-07-21)

Generierte wie bestehende Tests dagegen prüfen — Treffer = Finding im Ergebnis-Rahmen:

  • Impl-Spiegel: Test bildet Implementierungsdetails nach statt Verhalten/Contract zu prüfen (bricht bei jedem Refactor, fängt keine echten Bugs).
  • Mock-Behavior testen: Assertions auf Mock-Existenz/Mock-Calls statt echtem Verhalten. Mocks isolieren — sie sind nicht das Testobjekt.
  • Mock-Overuse: Mock-Setup länger als Test-Logik, oder Test bricht wenn der Mock wegfällt → weniger mocken; Integrationstest mit echten Komponenten ist oft simpler. Nur die langsame/externe Operation mocken — nie die Methode, auf deren Seiteneffekt der Test angewiesen ist.
  • Unvollständige Mocks: Mock-Response nur mit den Feldern die der Test gerade kennt → Silent-Fails downstream. Komplette echte Struktur spiegeln.
  • Test-only-Methoden in Produktion: Cleanup/Reset-Helper nur für Tests gehören in test-utils, nicht in die Produktionsklasse.

Constraints

  • Test-Generierung NICHT überengineeren — Behavior + Edges + Error-Pfade, keine trivialen Getter-Tests.
  • Runner verifizieren (standalone vs pytest) bevor „ausführen" — des Nutzers Projekte nutzen teils standalone.
  • MEDIUM+-Coverage-Lücken (Security/Auth/Persistence ohne ★★★) → optional Problem-Tracker.

Beispiel-Triggers

/test-run · „schreib Tests für rbac.py" · „lauf die Tests + zeig Coverage-Lücken"

Changelog

  • v1.1.0 (2026-07-21): TDD-Modus (Red-Green-Refactor, Test-nicht-an-Impl-anpassen-Regel, Repro-Test-Pflicht bei Bugfix) + Test-Anti-Pattern-Checkliste geerntet aus superpowers:test-driven-development v6.1.1 (Plugin wird deaktiviert).
  • v1.0.0 (2026-06-05): Initial — Inventar-Audit G4 (test-agent ohne Slash-Skill).

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.