Testing

Tests automatises : Playwright, Jest, smoke tests, validation continue.

12 skills

# Skill Source Description
1 webapp-testing anthropics/skills Tester et automatiser des applications web locales avec Playwright en Python. 168 120
2 pyrefly-type-coverage pytorch/pytorch Améliorer la couverture de typage Python avec Pyrefly en annotant un fichier cible. 102 323
3 python-testing-patterns wshobson/agents Implémenter des stratégies de test Python robustes avec pytest, mocks et fixtures. 38 718
4 temporal-python-testing wshobson/agents Tester des workflows Temporal en Python avec pytest, mocks et replay de déterminisme. 38 718
5 pytest-coverage github/awesome-copilot Générer des rapports de couverture pytest et ajouter des tests jusqu'à 100%. 37 703
6 webapp-testing microsoft/fluidframework Tester et déboguer une webapp locale avec Playwright jusqu'à correction du bug. 4 944
7 rewardkit harbor-framework/harbor Créer des vérificateurs de tâches IA avec critères programmatiques et juges LLM. 4 121
8 mcore-testing nvidia/skills Gérer et exécuter des tests unitaires et fonctionnels pour modèles d'entraînement IA. 2 858
9 test-driven-development elophanto/elophanto Appliquer rigoureusement le cycle Rouge-Vert-Refactor du développement piloté par les tests. 116
10 webapp-testing elophanto/elophanto Automatiser les tests d'applications web avec Playwright en gérant serveurs et sélecteurs. 116
11 pty-capture factory-ai/factory-plugins Capturer les séquences d'octets exactes émises par un terminal pour chaque touche. 101
12 livekit-simulations livekit/agent-skills Générer des scénarios de test ciblés pour agents IA à partir de leur code source. 64

À propos de cette sélection

L'outillage de test a longtemps été le parent pauvre de l'automatisation agentique. Un agent qui génère du code sans pouvoir lancer une suite de tests, interpréter un échec ou ouvrir un rapport de couverture reste borgne sur la qualité de ce qu'il produit. Les skills testing rassemblés ici couvrent exactement ce terrain : piloter Playwright sur un parcours utilisateur critique, déclencher Jest en mode watch, isoler un cas qui régresse, ou reproduire un bug de façon déterministe comme le propose n8n avec ses skills dédiés. Meta pousse aussi plusieurs primitives utiles pour structurer des flows de validation. L'écosystème est déjà dense, avec un bon équilibre entre TypeScript et Python, même si les skills orientés reporting restent plus rares que ceux orientés exécution. Adressé surtout aux devs fullstack et aux équipes qui veulent un agent capable de valider avant de merger.