test-automator

Visão geral da skill test-automator

A test-automator é uma skill leve de testes para quem quer que um agente de IA esboce testes, melhore a cobertura ou monte um fluxo básico de testes sem começar do zero. Ela funciona melhor para desenvolvedores, engenheiros com foco em QA e mantenedores de repositórios que já conhecem o código que querem proteger, mas querem ganhar velocidade no planejamento e na geração de testes.

No que a test-automator é melhor

A função principal da skill test-automator é transformar um pedido como “write tests for this module” em uma resposta de testes mais estruturada, baseada em uma pirâmide simples: muitos testes unitários, menos testes de integração e cobertura end-to-end apenas quando fizer sentido. Isso a torna mais útil do que um prompt genérico quando você quer que o agente pense em escopo de teste, cobertura de comportamento, escolhas de mocking e nomes de teste que sejam fáceis de manter.

Quem deve instalar a test-automator

Instale a test-automator se você costuma pedir a um agente para:

• escrever testes unitários para código existente
• melhorar cobertura de testes fraca ou ausente
• sugerir os limites entre testes de integração e unitários
• montar um plano de testes antes da implementação
• revisar estratégia de mocking e determinismo dos testes

Ela é especialmente prática para equipes com múltiplas linguagens, porque o repositório menciona explicitamente frameworks comuns em JavaScript/TypeScript, Python, Go e Java.

O que diferencia essa skill de prompts comuns

A principal vantagem da test-automator para Test Automation não é automação profunda de framework nem orquestração de CI. O diferencial está na orientação opinativa de testes em torno de:

• testes focados em comportamento, e não em perseguir detalhes de implementação
• desenho de testes determinísticos
• limites realistas para mocking
• nomenclatura descritiva e estrutura Arrange-Act-Assert
• scripts auxiliares rápidos para templates de plano de teste e relatório de cobertura

Isso faz dela uma boa instalação se você quer melhorar a qualidade da primeira versão dos testes com menos esforço de prompting.

Limites importantes antes de adotar

Isto não é uma plataforma completa de testes. Pelos sinais no repositório, trata-se de uma skill enxuta com documentação de referência e dois pequenos scripts auxiliares em Python. Ela não parece incluir geradores específicos de framework para todas as stacks, integrações com CI ou lógica avançada de inspeção do projeto. Se você precisa de geração de testes altamente automatizada e específica do repositório, com convenções profundas de framework aplicadas automaticamente, trate a test-automator como orientação e scaffolding, não como automação completa.

Como usar a skill test-automator

Contexto de instalação da test-automator

O repositório não expõe um instalador específico da skill dentro de SKILL.md, então o padrão prático de instalação é adicioná-la a partir do repositório da coleção:

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

Depois de instalada, a skill foi pensada para ser ativada quando você pedir para escrever testes, automatizar testes, melhorar cobertura ou configurar um framework de testes.

Leia estes arquivos primeiro

Para uma avaliação rápida do uso da test-automator, comece por aqui:

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

Essa ordem de leitura mostra primeiro o escopo de ativação, depois a filosofia de testes e, por fim, os artefatos auxiliares.

Que tipo de entrada a skill precisa para funcionar bem

A skill test-automator gera resultados muito melhores quando você fornece contexto concreto da implementação. Inclua:

• caminho do arquivo ou código-fonte colado
• linguagem e framework de testes
• comportamento atual esperado do código
• casos de borda importantes
• dependências que devem ser mockadas ou mantidas reais
• se você quer testes unitários, de integração ou end-to-end
• convenções do repositório para nomes, fixtures ou diretórios

Entrada fraca:

• “Write tests for this.”

Entrada forte:

• “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.”

Como transformar um objetivo vago em um prompt utilizável

Um prompt prático no estilo guia test-automator normalmente tem cinco partes:

1. código-alvo
2. framework
3. escopo do teste
4. regras de mocking
5. critérios de sucesso

Exemplo:

“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.”

Esse prompt é melhor porque limita o agente ao nível certo de abstração e evita excesso de mocking.

Ecossistemas suportados e perfil de encaixe

O README do repositório destaca explicitamente estas combinações:

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

Isso significa que a instalação da test-automator faz mais sentido quando o seu projeto já usa um desses frameworks comuns. Se a sua stack usa um framework de nicho, a skill ainda pode ajudar no desenho dos testes, mas talvez você precise adaptar a sintaxe por conta própria.

Fluxo de trabalho sugerido para projetos reais

Um fluxo de alto valor para o uso da test-automator é:

1. pedir primeiro ao agente um plano de testes
2. revisar a divisão entre testes unitários e de integração
3. gerar o primeiro arquivo de teste
4. executar os testes localmente
5. corrigir divergências entre as suposições e o código real
6. pedir casos de borda ausentes ou melhorias de cobertura
7. criar um relatório de cobertura ou uma lista de ações

Isso funciona melhor do que pedir “full coverage” em uma única etapa, porque o valor da skill aparece com mais força quando o limite dos testes é esclarecido antes.

Use os scripts auxiliares ao planejar o trabalho

Os scripts incluídos são simples, mas úteis para fluxos de trabalho em equipe.

Gerar um template de plano de testes:

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

Gerar um template de relatório de cobertura:

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

Esses scripts não analisam sua base de código automaticamente. Eles geram templates editáveis em markdown, o que ainda é útil quando você quer alinhar agente e equipe humana sobre escopo, responsáveis, cenários e próximos passos para áreas com baixa cobertura.

O que a skill enfatiza no desenho de testes

A orientação mais forte e recorrente no repositório é:

• testar comportamento, não implementação
• preferir testes determinísticos
• evitar dependências de ordem
• usar fixtures explícitas
• mockar serviços externos
• evitar mockar lógica interna
• usar formatos de dados realistas

Se você seguir essas regras ao montar o prompt, a saída da test-automator para Test Automation terá mais chance de sobreviver a refactors e falhar por motivos que realmente importam.

Onde os usuários costumam ter resultados ruins

A maioria dos resultados fracos vem de pedidos pouco específicos, como:

• nenhum framework-alvo informado
• nenhum código fornecido
• nenhuma distinção entre objetivo unitário e de integração
• pedido de testes sobre comportamento instável ou mal definido
• solicitação de mocks para tudo, inclusive lógica de negócio
• ausência dos erros atuais ou das asserções desejadas

Se a primeira saída parecer genérica, isso normalmente reflete um prompt genérico, não uma skill com problema.

Um padrão de prompt prático para reutilizar

Use esta estrutura reutilizável para o uso da 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.”

Esse padrão costuma gerar uma saída mais limpa e fácil de revisar do que um vago “add tests.”

FAQ da skill test-automator

A test-automator é boa para iniciantes

Sim, desde que você já entenda o código que está sendo testado. A skill test-automator mantém a orientação simples e prática: pirâmide de testes, estrutura AAA, nomes descritivos, testes determinísticos e limites de mocking. Ela serve bem para iniciantes que precisam de estrutura, mas não substitui o entendimento do comportamento da aplicação.

Quando devo usar a test-automator em vez de um prompt normal

Use a test-automator quando quiser que o agente enquadre a tarefa de forma consistente como engenharia de testes, e não como escrita genérica de código. A diferença aparece mais claramente ao decidir o que mockar, que nível de teste escrever e como cobrir comportamento sem acoplar os testes aos detalhes internos.

A test-automator serve só para testes unitários

Não. O repositório faz referência explícita a níveis unitário, de integração e end-to-end por meio da pirâmide de testes e do template gerado de plano de testes. Na prática, ela é mais forte para planejamento e geração de testes unitários, e depois útil para organizar um trabalho de cobertura mais amplo.

A test-automator inspeciona cobertura automaticamente

Não diretamente. O scripts/coverage_report.py incluído cria um template em markdown para relatório de cobertura; ele não calcula métricas reais de cobertura a partir das suas ferramentas. Se você precisa de instrumentação real, continue usando as ferramentas de cobertura do seu framework e use esta skill para interpretar lacunas e planejar testes de acompanhamento.

A test-automator consegue gerar testes perfeitos para o framework sempre

Não. O guia test-automator deve ser tratado como um apoio forte de rascunho, não como garantia de sintaxe ou convenções perfeitas para o repositório. Espere precisar ajustar imports, fixtures, APIs de mocking e configuração de caminhos de acordo com o seu projeto.

Em que situações a test-automator é uma escolha ruim

Evite a instalação da test-automator se o que você precisa principalmente é:

• infraestrutura de automação de navegador
• criação de pipeline de CI
• suporte profundo a property-based testing
• ferramentas de teste de performance/carga
• plugins específicos de framework com introspecção rica da base de código

Ela se encaixa melhor em orientação para criação de testes e geração estruturada de rascunhos do que em automação de plataforma de testes ponta a ponta.

Como melhorar a skill test-automator

Dê à test-automator requisitos focados em comportamento

A melhor forma isolada de melhorar a saída da test-automator é descrever comportamento observável, não funções internas que por acaso você viu no arquivo. Por exemplo, peça “reject invalid email and preserve existing users” em vez de “call validator and repo helper methods.” Isso se alinha ao princípio mais forte da skill e leva a testes menos frágeis.

Especifique o nível de teste e os limites de mocking

Diga logo de início se você quer cobertura unitária, de integração ou end-to-end. Também deixe claro o que precisa ser mockado:

• APIs externas
• bancos de dados
• filas de mensagens
• sistema de arquivos
• tempo/aleatoriedade

E o que deve permanecer real:

• lógica de validação
• lógica de mapeamento
• regras de negócio

Isso evita a falha comum em que o agente escreve testes que tecnicamente passam, mas praticamente não verificam nada.

Compartilhe as convenções atuais do repositório

Se o seu repositório usa padrões específicos, informe à skill:

• nomenclatura dos arquivos de teste
• factories de fixtures
• estilo de asserção
• helpers para testes assíncronos
• organização de diretórios
• thresholds de cobertura

A skill test-automator é muito mais eficaz quando está ancorada nas convenções locais, e não em padrões genéricos.

Peça casos de borda explicitamente

Muitas vezes, o que mais importa para os usuários são os caminhos fora do happy path. Se você os omitir, o primeiro rascunho tende a ficar otimista demais. Nomeie os casos diretamente:

• entrada inválida
• valores nulos ou ausentes
• retries e timeouts
• registros duplicados
• falhas de permissão
• falhas parciais em sistemas upstream

Isso aumenta a cobertura prática muito mais do que pedir apenas “more tests.”

Itere com feedback de execução

Depois do primeiro rascunho, execute os testes e devolva os erros no próximo uso da test-automator. Um bom prompt de continuação seria:

“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.”

O feedback de execução ajuda o agente a corrigir imports, suposições de setup e uso de mocks mais rápido do que pedir uma reescrita completa.

Use os artefatos de planejamento para orientar saídas melhores

Antes de gerar muitos testes, crie