davidcastagnetoa/skills

sonarqube

Análisis estático de código para detectar code smells, duplicación y cobertura de tests

First seen Mar 6, 2026

Installation

$ npx skills add davidcastagnetoa/skills --skill sonarqube

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Agent compatibility

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Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 1
Default branch main
Open issues 0
Status Active

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 1,762 B
  • docs SUMMARY.md 108 B

History

  1. First seen on skills.sh
  2. First recorded snapshot · 5 installs

SKILL.md

sonarqube

SonarQube analiza el código Python en busca de code smells, complejidad ciclomática elevada, duplicación de código y coverage insuficiente. El Quality Gate bloquea merges que degradan la calidad del código.

When to use

Implementar en la segunda iteración del proyecto, cuando ya hay tests y un pipeline CI/CD básico funcionando. SonarQube es complementario a ruff/mypy — detecta problemas de diseño que el linting no ve.

Instructions

  1. Arrancar SonarQube con Docker:

``yaml sonarqube: image: sonarqube:community ports: ["9000:9000"] volumes: - sonardata:/opt/sonarqube/data - sonarextensions:/opt/sonarqube/extensions ``

  1. Crear proyecto kyc-system en la UI de SonarQube, obtener token.
  2. Instalar scanner: pip install sonar-scanner o usar la acción de GitHub.
  3. Configurar sonar-project.properties:

``properties sonar.projectKey=kyc-system sonar.sources=backend/ sonar.tests=backend/tests/ sonar.python.coverage.reportPaths=coverage.xml sonar.python.version=3.11 ``

  1. En CI: sonar-scanner -Dsonar.host.url=http://sonarqube:9000 -Dsonar.token=$SONAR_TOKEN
  2. Configurar Quality Gate: fallar si coverage < 80%, duplicación > 3%, o hay issues bloqueantes nuevos.

Notes

  • SonarQube Community es gratuito y self-hosted. Para análisis de PRs individuales se necesita Developer Edition.
  • Los code smells más relevantes para este proyecto: métodos con demasiados parámetros (señal de necesidad de refactoring), complejidad cognitiva > 15 en funciones de decisión.