fix es una skill de depuración de Playwright para pruebas fallidas o flaky. Guía a los agentes por la reproducción del fallo, ejecuciones de burn-in, captura de trazas y diagnóstico basado en taxonomías para problemas de timing, aislamiento, entorno e infraestructura.
Esta skill obtiene 80/100, por lo que es una candidata sólida para usuarios del directorio que buscan que un agente depure pruebas de Playwright fallidas o flaky con menos ensayo y error que con un prompt genérico. Tiene disparadores claros y una taxonomía de resolución de problemas utilizable, aunque la claridad de adopción queda limitada por la falta de materiales de instalación o README y por las suposiciones sobre la configuración de Playwright del usuario.
- El frontmatter es muy fácil de activar: incluye frases concretas de usuario como "fix test", "flaky test", "debug test" e "intermittent failure".
- Ofrece un flujo de diagnóstico práctico: reproducir el fallo, hacer burn-in con ejecuciones repetidas, ejecutar con trabajadores en paralelo, capturar trazas y clasificar el problema.
- Incluye una taxonomía específica para pruebas flaky, con árbol de decisión y patrones concretos de corrección en Playwright para problemas de timing, aislamiento, entorno e infraestructura.
- No se proporciona ningún comando de instalación, README ni metadatos en el directorio de skills, por lo que los usuarios deben deducir la instalación a partir del contexto general del repositorio.
- El flujo de trabajo presupone un proyecto Node/Playwright que usa npx y ofrece orientación limitada para proyectos con runners personalizados, configuraciones propias o entornos de CI no estándar.
Descripción general de fix skill
Qué hace fix skill
fix skill es un flujo de depuración especializado para pruebas Playwright que fallan o son inestables. Ayuda a un agente de IA a pasar de “esta prueba está rota” a una causa raíz probable mediante la reproducción del fallo, la captura de evidencia con traces y la clasificación del problema con una taxonomía de flaky tests, en lugar de adivinar solo a partir del error de aserción.
Cuándo encaja mejor para depurar pruebas Playwright
Instala esta skill si mantienes pruebas end-to-end y ves con frecuencia mensajes como “test failing”, “flaky test”, “passes locally but fails in CI” o “intermittent failure”. Es especialmente útil para equipos que usan Playwright en CI, donde los fallos pueden deberse a tiempos de espera, aislamiento de pruebas, diferencias de entorno o presión sobre la infraestructura.
Por qué resulta más útil que un prompt genérico
Un prompt genérico de depuración suele saltar directamente a cambios de código. fix skill impone una secuencia mejor: reproducir primero, hacer burn-in si el fallo desaparece, capturar traces y después mapear los síntomas a categorías. Su archivo complementario flaky-taxonomy.md ofrece ramas de diagnóstico y patrones de corrección concretos, incluidos await faltantes, estado compartido, diferencias de viewport/fuentes/zona horaria solo en CI, crashes del navegador e inestabilidad relacionada con workers.
Limitaciones importantes antes de instalar
No es un corrector universal de bugs. Está acotada a pruebas Playwright y asume que el agente puede inspeccionar tu archivo de prueba, ejecutar comandos de Playwright y leer salidas como traces, capturas de pantalla, logs o texto de fallos en CI. No incluye scripts auxiliares, así que su valor está en el flujo de trabajo y la taxonomía, no en la automatización.
Cómo usar fix skill
Instalación de fix y archivos que conviene revisar primero
Instala la skill en un entorno compatible con skills usando:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill fix
Después de instalarla, lee primero SKILL.md para entender el flujo de ejecución y luego abre flaky-taxonomy.md para revisar el árbol de decisión y las correcciones habituales. La ruta del repositorio es engineering-team/playwright-pro/skills/fix, y los archivos fuente útiles son deliberadamente pequeños: no hay scripts ocultos, reglas ni archivos de metadatos que configurar.
Entradas que necesita fix skill
Para obtener mejores resultados, proporciona al menos uno de estos datos:
- Ruta del archivo de prueba, por ejemplo
e2e/login.spec.ts - Nombre exacto de la prueba o cadena para
--grep - Mensaje de fallo, stack trace o error de aserción
- Si el fallo ocurre localmente, en CI o en ambos
- Si pasa cuando se ejecuta sola pero falla dentro de la suite completa
- Ruta del trace, captura de pantalla, video o artefacto de CI, si está disponible
- Configuración relevante de Playwright, especialmente workers, retries, projects, viewport, timezone y base URL
Prompt débil: “Fix my flaky checkout test.”
Prompt más sólido: “Use the fix skill for Debugging e2e/checkout.spec.ts, test should submit paid order. It passes locally alone, fails in CI about 30% of runs, and the failure is Timeout 5000ms exceeded waiting for getByRole('button', { name: 'Pay' }). CI uses 4 workers and retries=2. Suggest the reproduction commands, likely category, and minimal code/config changes.”
Flujo práctico para usar fix
Empieza por el archivo exacto que falla:
npx playwright test <file> --reporter=list
Si pasa, trátalo como un caso potencialmente inestable y ejecuta burn-in:
npx playwright test <file> --repeat-each=10 --reporter=list
Si el problema aparece solo con concurrencia, ejecútalo con paralelismo:
npx playwright test --fully-parallel --workers=4 --repeat-each=5
Después captura evidencia con trace:
npx playwright test <file> --trace=on --retries=0
Pide al agente que clasifique el fallo antes de editar. Las categorías esperadas son timing/async, test isolation, environment o infrastructure. Esto evita correcciones deficientes habituales, como añadir waitForTimeout arbitrarios, aumentar timeouts globales u ocultar una carrera real detrás de retries.
Patrón de prompt para obtener mejores resultados
Usa un prompt que separe la evidencia de la solicitud:
“Use the fix skill. Diagnose before changing code. Test: <file> / <test name>. Reproduction result: <passes/fails command>. CI/local behavior: <details>. Trace or screenshot: <path or summary>. Current suspicion: <optional>. Please categorize using flaky-taxonomy.md, explain the evidence, propose the smallest safe fix, and list the command to verify it.”
Esta estructura ayuda a que la skill produzca un plan de depuración comprobable, en lugar de un parche especulativo.
FAQ de fix skill
¿fix sirve solo para flaky tests?
No. fix skill maneja tanto pruebas Playwright que fallan de forma constante como fallos intermitentes. En fallos deterministas, también empieza con reproducción y captura de trace. En fallos intermitentes, añade burn-in y comprobaciones con workers en paralelo para revelar patrones de timing, aislamiento o infraestructura.
¿Cuándo no debería usar esta skill?
No la uses como herramienta principal para unit tests, pruebas de integración backend, bugs de producción sin cobertura Playwright o depuración amplia de arquitectura de la aplicación. Puede aportar ideas generales, pero sus comandos, taxonomía y ejemplos están escritos para pruebas end-to-end con Playwright.
¿En qué se diferencia de usar solo Playwright trace viewer?
Trace viewer muestra qué ocurrió; fix skill ayuda a decidir qué significa ese trace. Por ejemplo, un elemento ausente podría indicar una carrera asíncrona, estado filtrado desde una prueba anterior, una diferencia de viewport en CI o una dependencia de red. La taxonomía convierte los artefactos en una ruta de diagnóstico y en un tipo de corrección sugerido.
¿fix es adecuada para principiantes?
Sí, si la persona puede ejecutar comandos de Playwright y compartir errores. Quienes están empezando se benefician de la secuencia explícita de comandos y de la tabla de categorías. Sin embargo, la skill no sustituye conocimientos básicos de configuración del proyecto: Playwright ya debe estar instalado, la suite de pruebas debe poder ejecutarse y los artefactos deben estar accesibles.
Cómo mejorar fix skill
Dale a fix evidencia de fallo más sólida
La mejora más importante es aumentar la calidad de la entrada. Incluye los comandos exactos que ya probaste y sus resultados. “Fails in CI” es menos útil que “fails in CI with 4 workers, passes locally with one worker, fails locally with --fully-parallel --workers=4 --repeat-each=5.” Ese único detalle apunta a aislamiento o paralelismo, no a un problema genérico de timing.
Evita modos de fallo comunes al depurar
No pidas un parche antes del diagnóstico. Entre los malos resultados habituales están añadir esperas fijas, subir timeouts globales, habilitar más retries o reescribir selectores sin confirmar la causa. Pide a la skill que indique la categoría, la evidencia, la corrección mínima y el comando de verificación antes de editar código.
Itera después de la primera corrección
Después de aplicar un cambio propuesto, vuelve a ejecutar el comando de verificación significativo más pequeño. Si la corrección apuntaba a timing, usa burn-in. Si apuntaba a aislamiento, compara el comportamiento de una sola prueba con el de la suite. Si apuntaba al entorno de CI, reproduce con ajustes más cercanos a CI, como Docker, workers, timezone, viewport o servicios de red mockeados.
Amplía la guía de fix para tu proyecto
Los equipos pueden mejorar los resultados locales añadiendo notas específicas del proyecto cerca del flujo de la skill: configuración habitual de CI, servicios conocidos por ser inestables, resets de datos de prueba requeridos, fixtures estándar, estrategia de mocks y convenciones preferidas para locators. fix skill funciona mejor cuando su taxonomía se combina con los patrones reales de fallo de tu repositorio.