test-automator

test-automator 스킬 개요

test-automator 스킬은 AI 에이전트가 테스트 초안을 작성하고, 커버리지를 보완하고, 기본적인 테스트 워크플로를 잡아주길 원하지만 처음부터 빈 화면에서 시작하고 싶지는 않은 사람들을 위한 가벼운 테스트 도우미입니다. 이미 보호해야 할 코드가 무엇인지 알고 있으면서도 테스트 계획 수립과 테스트 생성 속도를 높이고 싶은 개발자, QA 관점의 엔지니어, 리포지토리 유지관리자에게 특히 잘 맞습니다.

test-automator가 가장 잘하는 일

test-automator 스킬의 핵심 역할은 “이 모듈 테스트 작성해줘” 같은 요청을 더 구조화된 테스트 응답으로 바꾸는 것입니다. 기준은 단순한 테스트 피라미드입니다. 단위 테스트는 많이, 통합 테스트는 그보다 적게, End-to-End 커버리지는 꼭 필요한 부분만 선택적으로 가져갑니다. 그래서 테스트 범위, 동작 커버리지, mocking 선택, 유지보수하기 쉬운 테스트 네이밍까지 고려해 주길 원할 때 일반적인 프롬프트보다 더 유용합니다.

누가 test-automator를 설치하면 좋은가

다음과 같은 요청을 에이전트에게 자주 하는 편이라면 test-automator 설치를 고려할 만합니다.

• 기존 코드에 대한 unit test 작성
• 약하거나 비어 있는 테스트 커버리지 보완
• integration test와 unit test의 경계 제안
• 구현 전에 test plan 초안 구성
• mocking 전략과 테스트 결정성 검토

특히 JavaScript/TypeScript, Python, Go, Java 전반의 대표 프레임워크를 리포지토리에서 명시적으로 언급하고 있어, 여러 언어를 함께 쓰는 팀에도 실용적입니다.

일반 프롬프트와 다른 점

Test Automation 용 test-automator의 강점은 프레임워크별 자동화나 CI 오케스트레이션에 있지 않습니다. 대신 아래와 같은, 방향이 분명한 테스트 가이드에 있습니다.

• 구현을 뒤쫓는 테스트보다 동작 중심 테스트
• 결정적인 테스트 설계
• 현실적인 mocking 경계
• 설명적인 이름과 Arrange-Act-Assert 구조
• test-plan 및 coverage-report 템플릿용 간단한 helper script

즉, 프롬프트를 길게 다듬지 않아도 첫 결과물의 테스트 품질을 더 낫게 끌어올리고 싶다면 설치 가치가 있습니다.

도입 전에 알아둘 중요한 한계

이 스킬은 완전한 테스트 플랫폼은 아닙니다. 리포지토리를 보면 간결한 스킬 본체와 참고 문서, 그리고 작은 Python helper script 두 개로 구성되어 있습니다. 모든 스택을 위한 프레임워크별 generator, CI 통합, 고급 프로젝트 분석 로직이 들어 있는 형태로 보이진 않습니다. 리포지토리별 규칙까지 깊게 반영한 고자동화 테스트 생성을 원한다면, test-automator는 완전 자동화 도구라기보다 가이드와 scaffolding으로 보는 편이 맞습니다.

test-automator 스킬 사용 방법

test-automator 설치 맥락

리포지토리의 SKILL.md 안에는 스킬 전용 설치기가 따로 드러나 있지 않으므로, 실제 설치 패턴은 collection repo에서 추가하는 방식입니다.

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

설치 후에는 테스트 작성, 테스트 자동화, 커버리지 개선, 테스트 프레임워크 설정 같은 요청을 했을 때 이 스킬이 활성화되도록 설계되어 있습니다.

먼저 읽어볼 파일

test-automator 사용성을 빠르게 판단하려면 아래 순서로 보는 것이 좋습니다.

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

이 순서대로 읽으면 먼저 어떤 요청에서 활성화되는지 파악하고, 다음으로 테스트 철학을 이해한 뒤, 마지막에 helper artifact까지 확인할 수 있습니다.

잘 동작하게 하려면 어떤 입력이 필요한가

test-automator 스킬은 구현 맥락이 구체적일수록 결과 품질이 훨씬 좋아집니다. 가능하면 아래 정보를 함께 주세요.

• 파일 경로 또는 붙여넣은 소스 코드
• 언어와 테스트 프레임워크
• 현재 코드에서 기대하는 동작
• 중요한 edge case
• mock으로 처리할 의존성과 실제로 둘 의존성
• unit, integration, end-to-end 중 원하는 테스트 수준
• 네이밍, fixture, 디렉터리 등 리포지토리 규칙

약한 입력:

• “Write tests for this.”

좋은 입력:

• “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.”

거친 목표를 실제로 쓸 만한 프롬프트로 바꾸는 법

실무에서 쓸 만한 test-automator 가이드 프롬프트는 보통 다섯 요소로 구성됩니다.

1. 대상 코드
2. 프레임워크
3. 테스트 범위
4. mocking 규칙
5. 성공 기준

예시:

“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.”

이 프롬프트가 더 나은 이유는 에이전트가 올바른 추상화 수준에서 작업하도록 제한하고, 과도한 mocking을 막아주기 때문입니다.

지원하는 생태계와 잘 맞는 경우

리포지토리 README에서는 다음 조합을 명시적으로 언급합니다.

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

즉, 프로젝트가 이미 이런 대표 프레임워크 중 하나를 쓰고 있다면 test-automator 설치의 효용이 가장 큽니다. 반대로 niche한 프레임워크를 쓴다면 테스트 설계 자체에는 여전히 도움을 받을 수 있지만, 구체 문법은 직접 맞춰야 할 가능성이 높습니다.

실제 프로젝트에 권하는 워크플로

test-automator 사용에서 신호 대비 효율이 높은 워크플로는 다음과 같습니다.

1. 먼저 에이전트에게 test plan을 요청한다
2. unit과 integration의 분리를 검토한다
3. 첫 테스트 파일을 생성한다
4. 로컬에서 테스트를 실행한다
5. 가정과 실제 코드의 불일치를 수정한다
6. 빠진 edge case나 커버리지 보완을 다시 요청한다
7. coverage report 또는 후속 액션 목록을 만든다

이 방식이 한 번에 “full coverage”를 요구하는 것보다 나은 이유는, 이 스킬의 강점이 테스트 경계를 먼저 분명히 했을 때 가장 잘 드러나기 때문입니다.

작업 계획 단계에서는 helper script를 활용하라

포함된 script는 단순하지만 팀 워크플로에 꽤 유용합니다.

test plan 템플릿 생성:

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

coverage report 템플릿 생성:

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

이 script들은 코드베이스를 자동 분석하지는 않습니다. 대신 수정 가능한 markdown 템플릿을 생성합니다. 그래도 범위, 담당자, 시나리오, 저커버리지 후속 작업에 대해 에이전트와 사람이 같은 기준을 보게 해 준다는 점에서 충분히 실용적입니다.

test-automator가 테스트 설계에서 특히 강조하는 것

리포지토리 전반에서 반복적으로 강조되는 핵심은 아래와 같습니다.

• 구현이 아니라 동작을 테스트할 것
• 결정적인 테스트를 우선할 것
• 순서 의존성을 피할 것
• 명시적인 fixture를 사용할 것
• 외부 서비스는 mock 처리할 것
• 내부 로직은 가급적 mock하지 말 것
• 실제에 가까운 데이터 형태를 사용할 것

프롬프트를 만들 때 이 원칙을 반영하면, Test Automation 용 test-automator 출력은 리팩터링을 거친 뒤에도 더 오래 버티고, 실패하더라도 의미 있는 이유로 실패할 가능성이 높아집니다.

사용자가 자주 낮은 품질의 결과를 얻는 경우

결과가 약하게 나오는 대부분의 원인은 요청이 너무 덜 구체적인 경우입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 대상 프레임워크를 명시하지 않음
• 코드를 제공하지 않음
• unit과 integration 목표를 구분하지 않음
• 불안정하거나 정의가 모호한 동작을 테스트하라고 요청함
• 비즈니스 로직을 포함해 모든 것을 mock하라고 요청함
• 현재 실패 상황이나 원하는 assertion을 공유하지 않음

첫 결과가 지나치게 일반적이라면, 대개 스킬이 고장 난 것이 아니라 프롬프트가 일반적이었던 경우입니다.

재사용하기 좋은 실전 프롬프트 패턴

아래 구조는 test-automator 사용 시 재사용하기 좋습니다.

“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.”

보통 이런 패턴이 막연한 “add tests”보다 더 깔끔하고, 리뷰하기 쉬운 결과를 만듭니다.

test-automator 스킬 FAQ

test-automator는 초보자에게도 좋은가

네, 단 테스트 대상 코드의 동작을 이미 어느 정도 이해하고 있다는 전제에서는 그렇습니다. test-automator 스킬은 테스트 피라미드, AAA 구조, 설명적인 네이밍, 결정적인 테스트, mocking 경계처럼 조언을 단순하고 실용적으로 유지합니다. 구조가 필요한 초보자에게는 잘 맞지만, 애플리케이션 동작에 대한 이해 자체를 대신해 주지는 않습니다.

일반 프롬프트 대신 언제 test-automator를 써야 하나

에이전트가 작업을 일반적인 코드 작성이 아니라 테스트 엔지니어링 관점에서 일관되게 다루길 원할 때 test-automator를 쓰는 편이 낫습니다. 차이는 특히 무엇을 mock할지, 어느 수준의 테스트를 쓸지, 내부 구현에 과도하게 결합되지 않으면서 동작을 어떻게 커버할지 결정할 때 크게 드러납니다.

test-automator는 unit test 전용인가

아닙니다. 리포지토리에서는 테스트 피라미드와 생성되는 test-plan 템플릿을 통해 unit, integration, end-to-end 수준을 명시적으로 다룹니다. 다만 실제 활용 강도는 unit test 계획과 생성에서 가장 높고, 그다음으로 더 넓은 커버리지 작업을 정리하는 데 유용합니다.

test-automator가 커버리지를 자동으로 검사하나

직접적으로는 아닙니다. 포함된 scripts/coverage_report.py는 markdown coverage report 템플릿을 만들 뿐, 사용 중인 도구에서 실제 커버리지 수치를 계산해 주지는 않습니다. 실제 계측이 필요하다면 계속 프레임워크의 coverage 도구를 쓰고, 이 스킬은 커버리지 공백을 해석하고 후속 테스트를 계획하는 데 활용하는 것이 맞습니다.

test-automator가 항상 프레임워크에 완벽히 맞는 테스트를 생성하나

아니요. test-automator 가이드는 강력한 초안 작성 보조 도구로 보는 것이 맞지, 리포지토리 규칙에 완벽히 맞는 문법과 관례를 보장하는 도구는 아닙니다. 실제 프로젝트에 맞추려면 import, fixture, mocking API, path 설정은 손봐야 할 수 있습니다.

test-automator가 잘 맞지 않는 경우는 언제인가

주로 아래가 필요하다면 test-automator 설치는 우선순위가 낮습니다.

• 브라우저 자동화 인프라
• CI 파이프라인 작성
• 깊이 있는 property-based testing 지원
• 성능/부하 테스트 도구
• 코드베이스를 풍부하게 분석하는 프레임워크 전용 플러그인

이 스킬은 풀스택 테스트 플랫폼 자동화보다, 테스트 생성 가이드와 구조화된 초안 작성에 더 잘 맞습니다.

test-automator 스킬 개선 방법

test-automator에는 동작 중심 요구사항을 줘라

test-automator 결과를 가장 크게 개선하는 방법 하나를 꼽자면, 파일 안에서 보이는 내부 함수가 아니라 관찰 가능한 동작을 설명하는 것입니다. 예를 들어 “validator와 repo helper method를 호출해라”보다 “잘못된 이메일은 거부하고 기존 사용자는 유지해라”라고 요청하는 편이 낫습니다. 이 방식이 스킬의 핵심 원칙과 가장 잘 맞고, 더 덜 깨지기 쉬운 테스트로 이어집니다.

테스트 수준과 mocking 경계를 명확히 지정하라

unit, integration, end-to-end 중 어떤 커버리지를 원하는지 먼저 말하세요. 그리고 무엇을 반드시 mock해야 하는지도 분명히 적는 것이 좋습니다.

• external APIs
• databases
• message queues
• filesystem
• time/randomness

반대로 실제로 유지해야 하는 것도 함께 적으세요.

• validation logic
• mapping logic
• business rules

이렇게 해야 테스트가 형식상 통과는 하지만 사실상 아무것도 검증하지 못하는 흔한 실패 패턴을 줄일 수 있습니다.

현재 리포지토리 관례를 공유하라

리포지토리에서 특정 패턴을 사용 중이라면 스킬에 알려주세요.

• 테스트 파일 네이밍
• fixture factory
• assertion 스타일
• async 테스트 helper
• 디렉터리 레이아웃
• coverage threshold

test-automator 스킬은 일반적인 기본값에 기대는 것보다, 로컬 관례에 근거를 둘 때 훨씬 더 효과적입니다.

edge case를 명시적으로 요청하라

사용자가 정말 중요하게 보는 부분은 happy path가 아닌 경우가 많습니다. 그런데 이를 생략하면 첫 초안은 대체로 지나치게 낙관적으로 나옵니다. 아래처럼 케이스를 직접 적어 주세요.

• invalid input
• null 또는 누락된 값
• retry와 timeout
• 중복 레코드
• 권한 실패
• 상위 시스템의 부분 실패

이렇게 하는 편이 “테스트를 더 추가해줘”라고 말하는 것보다 실제 커버리지 향상에 훨씬 도움이 됩니다.

실행 피드백을 바탕으로 반복하라

첫 초안을 받은 뒤에는 테스트를 실행하고, 나온 오류를 다시 test-automator 사용 흐름에 넣어 주세요. 좋은 후속 프롬프트 예시는 다음과 같습니다.

“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.”

실행 피드백이 있으면 전체를 새로 쓰게 하는 것보다 import, setup 가정, mock 사용 방식을 훨씬 빠르게 바로잡을 수 있습니다.

planning artifact를 활용해 더 나은 출력을 유도하라

많은 테스트를 한꺼번에 생성하기 전에 먼저