api-test-pytest

API 测试（Pytest）（中文版）

英文版： 见对应英文技能。

何时使用

• 需要把 API 测试结果落到 pytest 自动化结构里。
• 项目偏 Python，或希望输出直接适配 pytest。

生成与执行边界

生成脚本只生成已知字段的 smoke 断言：必须提供非空 endpoints、明确 expected_statuses；可提供 expected_json 和来源化 max_response_ms。缺数据、未解析参数/变量或 response_schema 待实现时生成失败工件并非零退出，不能运行成绿色。先读 references/generator-contract.md，目标与凭据必须显式配置。

执行流程

1. 阅读并遵循「按需加载」中的主提示词（覆盖清单、输出结构、质量要求）。
2. 只补充真正影响结果的项目上下文：范围、环境、限制、风险、依赖、期望产出。
3. 信息不全时先给可用初版，并显式标出假设与信息缺口。
4. 默认 Markdown；用户指定其他格式时再切换。

核心约束

• 按风险/业务影响排优先级，不要平均摊铺。
• 把「已确认事实」和「当前假设」分开写。
• 不要编造用户未提供的接口、字段、环境或根因细节。
• 鉴权与密钥一律用占位符或环境变量语义，禁止硬编码真实凭证。
• 结果必须可执行：场景具体、有优先级、能指导下一步。

按需加载

• 产出前必须阅读并遵循 prompts/api-test-pytest.md（最低覆盖清单、输出结构、质量要求）。
• 需要套用现成模板时：读 output-templates/ 中匹配的模板，不要自创冲突结构。
• 用户要示例或对标现有资产时：读 examples/ 中相关样例。
• 需要框架规范、排障、报告 schema 等深资料时：只读 references/ 里与当前问题相关的文件，不要整目录通读。
• 需要格式转换或辅助校验时：优先使用 scripts/ 中已有脚本，而不是重写一遍。
• 需要评测/回归本 skill 时：使用 evals/，并用 skill-up 校验与运行。

交付前自检

• 已遵循主提示词的输出结构
• 最低覆盖关注：模块结构、fixture 策略、认证处理、高优先级接口、正向场景、异常和边界场景、断言重点、测试数据策略…（细节以主提示词为准）
• 已覆盖最低清单，或标明为何省略
• 高风险项有明确优先级
• 未编造用户未提供的细节
• 假设与信息缺口已标明

常见误区

• 范围和上下文都不清楚时，不要假装已经完整可用。
• 不要把所有项写成同等重要。
• 不要跳过假设与信息缺口。
• 不要输出大段与当前工具链无关的空泛理论。