Skill.md検索

コード変更後、pytestを自動実行してテストの成功・失敗を即座に判定でき、変更が既存テストを壊していないか検証できます。 テスト失敗時には詳細なエラーメッセージとスタックトレースを自動取得し、デバッグに必要な情報を素早く提供します。 コードカバレッジ（テスト対象外の行）を自動計測し、テストの抜け漏れをビジュアルに把握できます。 テスト結果・カバレッジ率・未テスト行を1つの報告にまとめ、開発効率を高めます。 Python/FastAPIバックエンド開発者で、コード変更後の自動テスト検証を習慣づけたい人。 converters/routers など特定モジュールのカバレッジ率を継続的に監視したい開発チーム。 テスト漏れを素早く発見し、本番バグを防ぎたい開発者。 CI/CDパイプライン導入前に、ローカルで簡単にテスト品質を確認したい人。 ユーザーが「/test-runner」コマンド実行、テスト実行リクエスト、またはコード修正後に言及した場合に起動。タスク：(1)pytestですべてテスト実行、(2)成功/失敗判定、(3)失敗テスト詳細エラー表示、(4)カバレッジ情報取得、(5)結果要約。実行コマンド：pytest --cov=converters --cov=routers --cov-report=term-missing -v。報告形式：テスト実行結果（成功/失敗件数）、失敗テスト詳細（エラーメッセージ・スタックトレース）、カバレッジ率（converters/routers別）、カバーされていない行を表示。converters/ と routers/ モジュールのカバレッジを特に監視する。

コミットやPR前に、セキュリティリスク（SQLインジェクション、認証情報漏洩、XSS脆弱性など）を自動で検出し、問題をマージ前に潰せます コード品質の問題（関数の責務が不明確、重複コード、不適切な変数名など）を指摘され、可読性と保守性の高いコードへ改善できます N+1クエリやループ内の無駄な計算などパフォーマンスの問題を事前に検出し、本番環境での障害を防げます Python・FastAPI・Pydanticなど使用技術に特化した指摘を受け、プロジェクト規約に沿った統一的なコーディングができます 重要度別（Critical・Warning・Info）に問題をまとめた報告書が自動生成されるため、対応優先度が一目瞭然です コード品質を保ちたいが、人的レビューに頼るしかない開発者 PR作成前に自動でセルフレビューして、レビュアーの負担を減らしたいエンジニア セキュリティリスクをいち早く検出したいチーム 新人エンジニアが規約に沿ったコードを書けているか自動でチェックしたい人