tdd-workflow

Überblick über den Skill tdd-workflow

Was tdd-workflow macht

tdd-workflow ist ein testgetriebener Ausführungs-Skill für Feature-Arbeit, Bugfixes und Refactorings. Er soll helfen, aus einer groben Implementierungsidee Code zu machen, der durch Unit-, Integrations- und E2E-Tests abgesichert ist, statt erst nachträglich geflickt zu werden.

Für wen sich die Installation lohnt

Installiere den Skill tdd-workflow, wenn du einen strengeren Entwicklungszyklus für App-Code, APIs, UI-Änderungen oder stark automatisierungsgetriebene Arbeit brauchst. Besonders nützlich ist er, wenn du verlässliche Abdeckung, explizite Behandlung von Edge Cases und eine reproduzierbare Reihenfolge für Test-Automation-Arbeit benötigst.

Warum er sich abhebt

Der größte Wert von tdd-workflow ist Disziplin: Tests kommen vor dem Code, Abdeckungsziele sind explizit, und der Workflow erwartet an jeder Stufe einen Nachweis. Dadurch ist er deutlich entscheidungsnützlicher als ein generischer „Schreib Tests“-Prompt, weil er den Agenten dazu bringt, zu planen, zu verifizieren und Zwischenschritte zu sichern, statt direkt in die Implementierung zu springen.

So verwendest du den Skill tdd-workflow

Installieren und aktivieren

Nutze für dieses Repo den Ablauf tdd-workflow install, oder binde ihn über deinen Claude Code skills path ein, wenn dein Setup Skills manuell verwaltet. Entscheidend ist, dass der Agent den Skill sieht, bevor er mit dem Codieren beginnt, nicht erst nachdem schon ein erster Entwurf existiert.

Gib dem Skill die richtige Aufgabenform

Das Muster tdd-workflow usage funktioniert am besten, wenn deine Anfrage die Änderung, das Risiko und den erwarteten Nachweis nennt. Schwache Eingabe: „Login reparieren.“ Starke Eingabe: „Passwort-Reset-Validierung hinzufügen, API- und UI-Fehlerzustände abdecken und den aktuellen Auth-Contract unverändert lassen.“ Die zweite Variante gibt dem Skill genug Struktur, um zuerst Tests zu schreiben und die richtige Mischung aus Unit-, Integrations- und E2E-Abdeckung zu wählen.

Diese Dateien zuerst lesen

Starte mit SKILL.md und prüfe danach im Repo README.md, AGENTS.md, metadata.json sowie vorhandene Ordner wie rules/, resources/, references/ oder scripts/. Für dieses Repo ist SKILL.md die einzige sichtbare Quelldatei; behandle sie deshalb als verbindliche Workflow-Spezifikation und passe sie an den Test-Stack und die Randbedingungen des Zielprojekts an.

Den Workflow in der richtigen Reihenfolge befolgen

Nutze den Skill, um zuerst die fehlenden Tests zu definieren, dann die kleinste Codeänderung zu implementieren, die sie grün macht, und anschließend die nächste Validierungsstufe auszuführen. Wenn dein Repository Git-Checkpoints unterstützt, sichere nach jeder TDD-Phase einen Commit, damit die Beweiskette lesbar und rückverfolgbar bleibt. Das ist besonders wichtig, wenn die Arbeit Backend-Logik, API-Grenzen und Browser-Verhalten über mehrere Ebenen hinweg umfasst.

FAQ zum Skill tdd-workflow

Ist tdd-workflow nur für große Änderungen gedacht?

Nein. Der Skill tdd-workflow ist auch für kleine Bugfixes nützlich, vor allem wenn der Fehler subtil ist oder leicht wieder auftauchen kann. Weniger wertvoll ist er bei trivialen Textänderungen oder Ein-Zeilen-Konfigurationsänderungen, die von gestufter Verifikation nicht profitieren.

Brauche ich zuerst eine ausgereifte Test-Suite?

Nicht unbedingt, aber du brauchst genügend Test-Tooling, damit der Workflow wirklich greift. Wenn ein Projekt keine praktikable Unit-, Integrations- oder E2E-Struktur hat, hilft der tdd-workflow guide zwar weiterhin beim Prozess, die Abdeckungsziele müssen dann aber an die tatsächlichen Testgrenzen des Repos angepasst werden.

Worin unterscheidet sich das von einem normalen Prompt?

Ein normaler Prompt kann Code und Tests zusammen anfordern. tdd-workflow verändert dagegen Reihenfolge und Entscheidungsregeln: erst Tests, klare Erwartungen an die Abdeckung und gestufte Validierung nach Testtyp. Das reduziert meist das Rätselraten, wenn du Test-Automation machst oder über mehrere Ebenen des Stacks hinweg arbeitest.

Ist der Skill anfängerfreundlich?

Ja, wenn du Testfehler lesen und einem schrittweisen Loop folgen kannst. Anfänger profitieren von der Struktur, sollten die Aufgabe aber eng halten und klare Akzeptanzkriterien liefern; sonst wirkt der Workflow eher streng als hilfreich.

So verbesserst du den Skill tdd-workflow

Präzisere Akzeptanzkriterien liefern

Die beste Eingabe für tdd-workflow sagt, was funktionieren muss, was sich nicht ändern darf und woran Erfolg gemessen wird. Nenne Inputs, Outputs, Fehlerfälle und mögliche Kompatibilitätsanforderungen. Zum Beispiel: „Lehne leere email ab, erhalte die bestehende Response-Form bei und decke den Browser-Pfad sowie das API-Error-Handling ab.“

Nach der passenden Testmischung fragen

Der Skill funktioniert besser, wenn du benennst, wo das Risiko liegt. Wenn sich die Änderung auf Business-Logik auswirkt, fordere zuerst Unit-Tests. Wenn sie Service-Grenzen überschreitet, verlange Integrationsabdeckung. Wenn der Nutzerweg zählt, ergänze E2E-Prüfungen. So verhinderst du, dass der Workflow einen Testtyp überbetont und den eigentlichen Fehlerpfad verfehlt.

Auf typische Fehlerbilder achten

Das häufigste Problem ist, vor stabilen Tests zu viel zu implementieren. Ein anderes ist, 80 %+ Coverage nur als Häkchen zu behandeln, statt als Signal, Edge Cases, Grenzen und Fehlerpfade abzudecken. Wenn der erste Durchlauf zu breit angelegt ist, schränke den Scope ein und starte den tdd-workflow usage-Loop mit nur einem Szenario pro Durchgang neu.

Mit Belegen iterieren

Prüfe nach der ersten Ausgabe, welcher Test fehlgeschlagen ist, welches Verhalten bereits bewiesen wurde und was noch ungetestet bleibt. Bitte dann um den nächsten kleinsten Schritt statt um einen kompletten Neuaufbau. Für tdd-workflow for Test Automation bedeutet das meist, zuerst Selektoren zu schärfen, explizite Assertions und Negativfälle abzudecken und erst danach auf weitere Nutzerflüsse auszuweiten.