dogfood

Overview

What the dogfood skill does

La skill dogfood automatiza las pruebas exploratorias de aplicaciones web usando el cliente agent-browser. Explora de forma sistemática un sitio o app objetivo, busca defectos en la interfaz visual, funcionalidad, UX, rendimiento, consola y accesibilidad, y genera un informe de QA estructurado con:

• Títulos y categorías de incidencia claros
• Niveles de severidad (critical, high, medium, low)
• Pasos de reproducción que cualquier miembro del equipo pueda seguir
• Capturas de pantalla paso a paso
• Vídeos de reproducción para problemas interactivos cuando sea necesario

Esto hace que dogfood sea especialmente útil cuando te piden “dogfood”, “QA”, “exploratory test”, “bug hunt” o “test this app/site/platform” y necesitas evidencias que puedas entregar directamente a ingeniería, diseño o producto.

Who dogfood is for

Usa la skill dogfood si eres:

• Ingeniero/a de QA o SDET y quieres ejecuciones exploratorias repetibles con buenas evidencias de repro.
• Ingeniero/a frontend o full‑stack que quiere hacer un sanity check de los cambios antes de la release.
• Product managers y diseñadores/as que necesitan feedback rápido de UX y UI con ejemplos concretos.
• Startups y equipos pequeños sin un equipo de QA dedicado, pero que aún necesitan una forma sistemática de encontrar problemas.

When dogfood is a good fit

Dogfood encaja muy bien cuando:

• Tu objetivo es una app o sitio web en el navegador (dominio público o localhost).
• Quieres explorar flujos end-to-end en lugar de ejecutar un único test scriptado.
• Te importa tanto el detalle de UX y UI como los bugs puramente funcionales.
• Necesitas salidas fácilmente compartibles (capturas, vídeos e informes en markdown) que se integren en tus flujos de trabajo actuales.

Es menos adecuado cuando:

• Tu objetivo principal es una API de backend pura sin interfaz de navegador.
• Solo necesitas unit tests o tests de integración de bajo nivel, no comprobaciones del comportamiento de cara al usuario.
• Requieres pruebas de carga formales o benchmarks sintéticos de rendimiento más allá de lo que puede revelar la interacción exploratoria.

How dogfood works at a high level

Desde el repositorio vercel-labs/agent-browser, dogfood configura el cliente agent-browser con:

• Una target URL que abrir en el navegador
• Opciones de session naming, scope y output directory
• Pasos de authentication opcionales cuando se requiere inicio de sesión
• Una issue taxonomy de referencia (references/issue-taxonomy.md) para mantener los hallazgos consistentes
• Una report template (templates/dogfood-report-template.md) para estructurar el informe de QA final

La skill luego controla el navegador para recorrer los flujos clave de usuario, capturando capturas de pantalla y vídeos a medida que se descubren incidencias y registrándolas en un formato coherente.

How to Use

Prerequisites

Para usar dogfood de forma eficaz, deberías contar con:

• Acceso al cliente agent-browser del repositorio vercel-labs/agent-browser
• Una URL de la app o sitio que quieras probar, por ejemplo https://example.com o http://localhost:3000
• (Opcional) Credenciales de prueba si la app requiere autenticación

La skill está diseñada para usar el binario directo de agent-browser mencionado en la documentación upstream, no npx agent-browser. Esto garantiza que aproveches el cliente en Rust, más rápido.

Installing the dogfood skill

Instala la skill en tu entorno de agent skills con:

npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-browser --skill dogfood

Este comando descarga la definición de la skill dogfood desde skills/dogfood en el repositorio vercel-labs/agent-browser, incluyendo:

• SKILL.md – descripción principal y expectativas en tiempo de ejecución
• references/issue-taxonomy.md – cómo clasificar incidencias de forma consistente
• templates/dogfood-report-template.md – plantilla en markdown para los informes finales

Tras la instalación, abre la pestaña de Files o tu copia local para revisar estos archivos antes del primer uso.

Core configuration: required and optional inputs

La skill dogfood está diseñada para arrancar rápido con valores por defecto razonables, de modo que puedas empezar a probar casi inmediatamente.

Parámetro obligatorio

• Target URL – la web o app que quieres dogfoodear
  Ejemplos: vercel.com, https://example.com, http://localhost:3000

Parámetros opcionales con valores por defecto

• Session name
  Por defecto: dominio slugificado (p. ej. vercel.com → vercel-com)
  Ejemplo de override: --session my-first-dogfood-run

• Output directory
  Por defecto: ./dogfood-output/
  Ejemplo de override: Output directory: /tmp/qa

• Scope
  Por defecto: app completa
  Ejemplos de override: Focus on the billing page, Only test onboarding and settings, Ignore marketing pages

• Authentication
  Por defecto: none
  Ejemplo de override: Sign in to user@example.com (después tú proporcionas las credenciales a través de tu canal seguro habitual)

Si alguien dice “dogfood vercel.com”, la intención es que la skill arranque inmediatamente con los valores por defecto. No debería detenerse a pedir aclaraciones, salvo que haga falta iniciar sesión y no se hayan dado credenciales.

Typical dogfood workflow

Usa esta secuencia como punto de partida fiable para cada app web que pruebes:

1. Initialize a dogfood session

Decide qué quieres cubrir y dónde almacenar los resultados. Por ejemplo, puedes:

• Elegir una target URL (http://localhost:3000 para desarrollo local, o un dominio de staging).
• Opcionalmente, definir un session name para distinguir ejecuciones.
• Opcionalmente, personalizar el output directory si quieres los resultados en una carpeta compartida.

Ejecuta tu agente con la skill dogfood activada y proporciona estos parámetros en el prompt o configuración, tal como se describe en SKILL.md.

2. Authenticate if needed

Si tu app requiere login:

• Da instrucciones claras como: Sign in to qa-user@example.com.
• Asegúrate de que las credenciales de prueba estén disponibles mediante tu proceso seguro habitual.

La skill dogfood tratará la autenticación como parte del flujo exploratorio, de forma que también se puedan encontrar problemas en páginas autenticadas.

3. Explore key user journeys

Dentro del scope seleccionado, dogfood controla el navegador para recorrer flujos representativos, como:

• Onboarding o registro de nuevos usuarios
• Login y gestión de cuenta
• Acciones clave del producto (crear, editar, eliminar entidades)
• Navegación entre secciones principales
• Páginas de ajustes, facturación o perfil

Durante esta exploración, utiliza la issue taxonomy de references/issue-taxonomy.md para detectar y clasificar problemas de manera consistente.

4. Capture issues with evidence

Para cada incidencia, dogfood intenta recopilar:

• Un issue title breve y descriptivo
• Severity: critical, high, medium, low
• Category: visual, functional, ux, content, performance, console, accessibility
• La URL donde ocurre el problema
• La ruta del Repro video (para problemas interactivos) o N/A para fallos estáticos
• Capturas de pantalla paso a paso para que cualquiera pueda seguir el repro visualmente

La estructura refleja el formato de templates/dogfood-report-template.md.

5. Generate the dogfood report

Cuando termina la exploración, la skill genera un informe en markdown siguiendo templates/dogfood-report-template.md:

• Una summary table con el número de incidencias por severidad
• Una sección detallada de Issues, donde cada incidencia incluye descripción y pasos de repro anotados con capturas de pantalla

Puedes guardar este informe junto al código, adjuntarlo a tickets o compartirlo directamente con tu equipo.

Customizing dogfood for your workflow

Aunque los valores por defecto funcionan out of the box, puedes adaptar dogfood a tu proceso de QA:

• Usa un output directory específico de equipo, por ejemplo /tmp/qa o una unidad de red compartida.
• Acota el scope para centrarte en áreas de alto riesgo como billing, checkout o nuevas funcionalidades.
• Alinea las definiciones de severidad y categorías con tus estándares internos de QA revisando y usando como referencia references/issue-taxonomy.md.
• Posprocesa el informe en markdown generado para tu bug tracker copiando incidencias individuales o adjuntando el informe completo.

Files worth reviewing in the repository

Para entender a fondo la skill dogfood, empieza por:

• SKILL.md – descripción de referencia sobre cómo se comporta la skill y qué herramientas puede invocar.
• references/issue-taxonomy.md – define los niveles de severidad, categorías y un checklist de exploración para que tus hallazgos sean consistentes entre ejecuciones.
• templates/dogfood-report-template.md – muestra exactamente cómo se formatean las incidencias y los resúmenes de sesión en el informe final.

FAQ

Is dogfood a unit test or end-to-end test framework?

No. La skill dogfood está pensada principalmente para QA exploratorio centrado en el usuario de aplicaciones web. Controla un navegador mediante agent-browser para comportarse como un tester humano, explorando flujos y registrando defectos con evidencias. No sustituye a los unit tests, integration tests ni frameworks a nivel de código; más bien los complementa detectando problemas visuales, de UX y de interacción.

What kinds of issues can dogfood detect?

Dogfood se basa en una issue taxonomy definida en references/issue-taxonomy.md. Te anima a registrar problemas como:

• Visual / UI issues – roturas de layout, texto solapado, problemas responsive, contraste de color, fallos en iconos o imágenes.
• Functional bugs – enlaces rotos, botones que no funcionan, formularios que fallan, redirecciones incorrectas, pérdida de estado, problemas de subida/descarga de archivos.
• UX issues – navegación confusa, falta de feedback, etiquetas poco claras, interacciones lentas o poco reactivas.
• Content issues – faltas de ortografía, terminología inconsistente, textos desactualizados.
• Performance issues – páginas o interacciones perceptiblemente lentas durante la exploración.
• Console issues – errores o warnings en la consola del navegador durante el uso.
• Accessibility issues – alt text ausente, keyboard traps, mala gestión del foco y otros problemas observables similares.

Esta taxonomía hace que las sesiones con dogfood sean más sistemáticas y comparables entre ejecuciones.

How do I start a quick dogfood run against a new site?

Cuando alguien diga “dogfood example.com”, puedes:

1. Asegurarte de que la skill dogfood está instalada desde vercel-labs/agent-browser.
2. Invocar tu agente con la skill dogfood y proporcionar únicamente la Target URL.
3. Dejar que la skill use sus defaults para el session name, scope (app completa) y output directory, a menos que quieras overrides específicos.

La idea es empezar a probar de inmediato, sin una fase larga de configuración.

Does dogfood require authentication to work?

No. Dogfood funciona sin problema en sitios públicos y páginas de marketing sin ningún login.

Si tu app sí requiere autenticación para flujos importantes, deberías:

• Mencionar que se necesita autenticación (por ejemplo: Sign in to user@example.com).
• Proporcionar las credenciales a través de tu canal seguro habitual.

La skill tratará el login como parte de la sesión para poder explorar también las áreas autenticadas.

Where can I see how issues are categorized and reported?

Hay dos referencias clave en el repositorio vercel-labs/agent-browser que muestran esto:

• references/issue-taxonomy.md – explica los severity levels, las issue categories y ofrece un exploration checklist.
• templates/dogfood-report-template.md – muestra la estructura del Dogfood Report, incluida la summary table y los bloques de incidencias individuales con campos como Severity, Category, URL, Repro Video, Description y Repro Steps con capturas.

Revisar estos archivos antes del primer uso te ayudará a interpretar y personalizar los informes que genera la skill dogfood.

When is dogfood not the right tool?

La skill dogfood no es la mejor opción cuando:

• Estás probando sistemas que no son de navegador (herramientas de CLI, apps de escritorio, servicios de backend) donde agent-browser no puede interactuar.
• Necesitas pruebas de carga o métricas de rendimiento sintéticas más allá de observaciones cualitativas.
• Quieres tests codificados muy finos integrados en tu pipeline de CI; en ese caso, usa frameworks de testing tradicionales además de dogfood.

En estos escenarios, considera dogfood como una capa opcional y complementaria centrada en el comportamiento real en el navegador, no como sustituto de otras herramientas de testing.