test-automator

Présentation de la compétence test-automator

La compétence test-automator est un assistant de test léger destiné aux personnes qui veulent qu’un agent IA rédige des tests, améliore la couverture ou mette en place un workflow de test de base sans partir de zéro. Elle convient surtout aux développeurs, aux ingénieurs attentifs à la qualité et aux mainteneurs de dépôts qui connaissent déjà le code à protéger, mais veulent aller plus vite sur la planification et la génération de tests.

Ce que test-automator fait le mieux

Le rôle central de la compétence test-automator est de transformer une demande du type « écris des tests pour ce module » en une réponse de test plus structurée, fondée sur une pyramide simple : beaucoup de tests unitaires, moins de tests d’intégration, et seulement une couverture end-to-end ciblée. Elle est donc plus utile qu’un prompt générique lorsque vous voulez que l’agent raisonne en termes de périmètre de test, de couverture comportementale, de choix de mocks et de nommage de tests maintenable.

Qui devrait installer test-automator

Installez test-automator si vous demandez régulièrement à un agent de :

• rédiger des tests unitaires pour du code existant
• améliorer une couverture de test faible ou absente
• proposer la bonne frontière entre tests d’intégration et tests unitaires
• préparer un plan de test avant l’implémentation
• revoir la stratégie de mocking et le déterminisme des tests

La compétence est particulièrement pratique pour les équipes multi-langages, car le dépôt mentionne explicitement des frameworks courants pour JavaScript/TypeScript, Python, Go et Java.

Ce qui distingue cette compétence de prompts ordinaires

Le principal avantage de test-automator for Test Automation n’est ni une automatisation poussée propre à un framework, ni l’orchestration CI. Sa valeur vient plutôt d’un cadre de test assumé, centré sur :

• des tests orientés comportement plutôt que des tests collés à l’implémentation
• une conception de tests déterministe
• des frontières de mocking réalistes
• un nommage descriptif et une structure Arrange-Act-Assert
• de petits scripts utilitaires pour les modèles de plan de test et de rapport de couverture

C’est donc une bonne installation si vous cherchez de meilleurs premiers jets de tests, avec moins d’effort de prompting.

Limites importantes avant adoption

Ce n’est pas une plateforme de test complète. Les éléments visibles dans le dépôt montrent une compétence concise, de la documentation de référence et deux petits scripts Python d’aide. Il ne semble pas y avoir de générateurs spécifiques à chaque stack, d’intégrations CI, ni de logique avancée d’inspection de projet. Si vous avez besoin d’une génération de tests très automatisée, spécifique à votre dépôt et fortement alignée sur les conventions d’un framework, considérez test-automator comme un outil de cadrage et de scaffolding, pas comme une automatisation de bout en bout.

Comment utiliser la compétence test-automator

Contexte d’installation pour test-automator

Le dépôt n’expose pas d’installateur spécifique à la compétence dans SKILL.md. En pratique, le plus simple est donc de l’ajouter depuis le dépôt de collection :

npx skills add https://github.com/zhaono1/agent-playbook --skill test-automator

Après l’installation, la compétence est conçue pour s’activer lorsque vous demandez d’écrire des tests, d’automatiser des tests, d’améliorer la couverture ou de mettre en place un framework de test.

Commencez par lire ces fichiers

Pour évaluer rapidement l’usage de test-automator, commencez ici :

1. skills/test-automator/SKILL.md
2. skills/test-automator/README.md
3. skills/test-automator/references/best-practices.md
4. skills/test-automator/references/mocking.md
5. skills/test-automator/references/examples/unit-test-example.md
6. skills/test-automator/scripts/generate_test.py
7. skills/test-automator/scripts/coverage_report.py

Cet ordre de lecture permet de comprendre d’abord le périmètre d’activation, puis la philosophie de test, puis les artefacts d’aide.

Quelles entrées fournir pour que la compétence fonctionne bien

La compétence test-automator produit des résultats nettement meilleurs si vous lui donnez un contexte d’implémentation concret. Incluez :

• le chemin du fichier ou le code source collé
• le langage et le framework de test
• le comportement actuellement attendu du code
• les cas limites importants
• les dépendances à mocker ou à laisser réelles
• si vous voulez des tests unitaires, d’intégration ou end-to-end
• les conventions du dépôt pour le nommage, les fixtures ou l’organisation des répertoires

Entrée faible :

• « Écris des tests pour ça. »

Entrée solide :

• « Write pytest unit tests for payments/refunds.py. Focus on valid refund creation, invalid currency, network timeout from the gateway, and idempotency. Mock external HTTP calls but keep internal validation real. Use AAA structure and descriptive test names. »

Comment transformer un objectif vague en prompt exploitable

Un prompt pratique de guide test-automator contient généralement cinq éléments :

1. le code cible
2. le framework
3. le périmètre de test
4. les règles de mocking
5. les critères de réussite

Exemple :

“Use test-automator to create Vitest unit tests for src/user/createUser.ts. Test behavior, not private helpers. Cover success, invalid email, duplicate user, and repository failure. Mock outbound email delivery but do not mock validation logic. Return the test file plus a short note on remaining integration risks.”

Ce prompt est meilleur, car il contraint l’agent au bon niveau d’abstraction et évite le sur-mocking.

Écosystèmes pris en charge et adéquation probable

Le README du dépôt cite explicitement ces associations :

• TypeScript/JS: Jest, Vitest, Mocha
• Python: pytest, unittest
• Go: built-in testing
• Java: JUnit

Cela signifie que l’installation de test-automator a le plus de sens si votre projet utilise déjà l’un de ces frameworks courants. Si votre stack repose sur un framework plus confidentiel, la compétence peut quand même aider sur la conception des tests, mais vous devrez peut-être adapter vous-même la syntaxe.

Workflow recommandé pour des projets réels

Un workflow à forte valeur signal pour l’usage de test-automator ressemble à ceci :

1. demander d’abord un plan de test à l’agent
2. revoir la séparation entre tests unitaires et tests d’intégration
3. générer un premier fichier de test
4. exécuter les tests en local
5. corriger les écarts entre les hypothèses et le code réel
6. demander les cas limites manquants ou des améliorations de couverture
7. produire un rapport de couverture ou une liste d’actions

Cette approche est préférable à une demande de « couverture complète » en une seule étape, car la valeur de la compétence est maximale lorsque la frontière de test est clarifiée en amont.

Utilisez les scripts d’aide pour planifier le travail

Les scripts inclus sont simples, mais utiles pour les workflows d’équipe.

Générer un modèle de plan de test :

python scripts/generate_test.py --name "Refunds API" --owner "payments-team"

Générer un modèle de rapport de couverture :

python scripts/coverage_report.py --name "billing-service" --owner "qa-platform"

Ces scripts n’analysent pas automatiquement votre base de code. Ils génèrent des modèles markdown éditables, ce qui reste très utile si vous voulez aligner l’agent et les humains sur le périmètre, les responsables, les scénarios et le travail de suivi lié à une faible couverture.

Ce que la compétence met en avant dans la conception des tests

Les recommandations les plus récurrentes dans le dépôt sont :

• tester le comportement, pas l’implémentation
• privilégier des tests déterministes
• éviter les dépendances à l’ordre d’exécution
• utiliser des fixtures explicites
• mocker les services externes
• éviter de mocker la logique interne
• utiliser des formes de données réalistes

Si vous suivez ces règles dans vos prompts, la sortie de test-automator for Test Automation aura plus de chances de résister aux refactors et d’échouer pour de bonnes raisons.

Dans quels cas les résultats sont souvent décevants

La plupart des résultats faibles viennent de demandes trop peu spécifiées, par exemple :

• aucun framework cible indiqué
• aucun code fourni
• aucune distinction entre objectif unitaire et intégration
• une demande de tests autour d’un comportement instable ou mal défini
• une demande de mocks partout, y compris pour la logique métier
• l’absence de partage des échecs actuels ou des assertions attendues

Si le premier résultat vous semble générique, cela reflète généralement un prompt générique, pas une compétence défaillante.

Un modèle de prompt pratique à réutiliser

Utilisez cette structure réutilisable pour l’usage de test-automator :

“Use test-automator for <framework> on <file/module>. Create <unit/integration> tests for <behaviors>. Mock <external systems> but keep <internal logic> real. Include edge cases for <cases>. Follow <repo conventions>. Return the test file and a short explanation of coverage gaps.”

Ce modèle donne généralement des résultats plus propres et plus faciles à relire qu’un vague « ajoute des tests ».

FAQ sur la compétence test-automator

test-automator convient-il aux débutants ?

Oui, à condition que vous connaissiez déjà le code testé. La compétence test-automator garde des conseils simples et pratiques : pyramide des tests, structure AAA, nommage descriptif, tests déterministes et frontières de mocking. Elle convient aux débutants qui ont besoin d’un cadre, mais elle ne remplace pas la compréhension du comportement de l’application.

Quand utiliser test-automator plutôt qu’un prompt normal ?

Utilisez test-automator lorsque vous voulez que l’agent traite systématiquement la demande comme un sujet d’ingénierie de test plutôt que comme de l’écriture de code générique. La différence se voit surtout lorsqu’il faut décider quoi mocker, quel niveau de test écrire, et comment couvrir le comportement sans coupler les tests aux détails internes.

test-automator est-il limité aux tests unitaires ?

Non. Le dépôt fait explicitement référence aux niveaux unitaire, intégration et end-to-end via la pyramide des tests et le modèle généré de plan de test. En pratique, la compétence est surtout forte pour la planification et la génération de tests unitaires, puis utile pour structurer un travail de couverture plus large.

test-automator inspecte-t-il automatiquement la couverture ?

Pas directement. Le fichier scripts/coverage_report.py inclus crée un modèle markdown de rapport de couverture ; il ne calcule pas de vraies métriques de couverture à partir de vos outils. Si vous avez besoin d’une instrumentation réelle, continuez à utiliser les outils de couverture de votre framework, et servez-vous de cette compétence pour interpréter les manques et planifier les tests de suivi.

test-automator peut-il générer des tests parfaitement adaptés au framework à chaque fois ?

Non. Le guide test-automator doit être vu comme une aide de rédaction solide, pas comme une garantie de syntaxe ou de conventions parfaitement conformes à votre dépôt. Attendez-vous à ajuster les imports, les fixtures, les API de mocking et la configuration des chemins selon votre projet.

Dans quels cas test-automator n’est-il pas adapté ?

Évitez l’installation de test-automator si votre besoin principal concerne :

• une infrastructure d’automatisation navigateur
• la rédaction de pipelines CI
• un support poussé du property-based testing
• des outils de test de charge ou de performance
• des plugins spécifiques à un framework avec une introspection riche du codebase

La compétence est plus adaptée au cadrage de création de tests et à la rédaction structurée qu’à l’automatisation d’une plateforme de test complète.

Comment améliorer la compétence test-automator

Donnez à test-automator des exigences orientées comportement

Le meilleur moyen d’améliorer la sortie de test-automator est de décrire le comportement observable, et non les fonctions internes que vous repérez dans le fichier. Par exemple, demandez « rejeter un email invalide et préserver les utilisateurs existants » plutôt que « appeler les méthodes helper du validateur et du dépôt ». Cela aligne votre demande sur le principe le plus fort de la compétence et produit des tests moins fragiles.

Précisez le niveau de test et les frontières de mocking

Indiquez dès le départ si vous voulez une couverture unitaire, d’intégration ou end-to-end. Précisez aussi ce qui doit être mocké :

• les API externes
• les bases de données
• les files de messages
• le système de fichiers
• le temps / l’aléatoire

Et ce qui doit rester réel :

• la logique de validation
• la logique de mapping
• les règles métier

Cela évite le mode d’échec classique où l’agent écrit des tests qui passent techniquement, mais ne vérifient presque rien.

Partagez les conventions actuelles du dépôt

Si votre dépôt suit des patterns précis, dites-le à la compétence :

• nommage des fichiers de test
• fabriques de fixtures
• style d’assertion
• helpers de test asynchrone
• organisation des répertoires
• seuils de couverture

La compétence test-automator est bien plus efficace lorsqu’elle s’appuie sur des conventions locales plutôt que sur des valeurs par défaut génériques.

Demandez explicitement les cas limites

Les utilisateurs se soucient souvent avant tout des chemins non heureux. Si vous les omettez, le premier jet sera souvent trop optimiste. Nommez directement les cas :

• entrée invalide
• valeurs nulles ou manquantes
• retries et timeouts
• enregistrements dupliqués
• échecs de permissions
• échecs partiels côté services amont

Cela améliore bien plus la couverture utile qu’une simple demande de « plus de tests ».

Itérez à partir du retour d’exécution

Après le premier jet, exécutez les tests et renvoyez les erreurs dans votre usage de test-automator. Bon prompt de suivi :

“Use test-automator to fix these failing pytest tests. Keep the intended behavior the same. Here is the stack trace and the actual fixture setup.”

Le retour d’exécution aide l’agent à corriger plus vite les imports, les hypothèses de configuration et l’usage des mocks qu’une demande de réécriture complète.

Utilisez les artefacts de planification pour obtenir de meilleurs résultats

Avant de générer beaucoup de tests, créez