temporal-python-testing

temporal-python-testing 技能總覽

temporal-python-testing 技能是做什麼的

temporal-python-testing 技能的重點，不是單純幫你寫一些泛用的 pytest 範例，而是協助你為 Temporal Python workflows 設計並執行可靠的測試。它特別適合正在打造 workflow 為核心系統的團隊：需要快速回饋、能安全重構，並確保 workflow 程式碼持續維持 determinism。

哪些人適合安裝 temporal-python-testing

這個技能特別適合：

• 已經在使用 Temporal 的 Python 開發者
• 正在為 workflow 程式碼補齊測試覆蓋的團隊
• 正在排查不穩定 Temporal 測試的工程師
• 要為 workflow 變更做部署前審查的 reviewer
• 需要的是 temporal-python-testing for Test Automation，而不是臨時問答式提示的人

如果你還在評估要不要採用某個 workflow engine，或你的專案根本沒有使用 Temporal Python SDK，這個技能的幫助就會比較有限。

真正要解決的工作是什麼

多數使用者要的其實不只是「一個測試」，而是想快速回答幾個很實際的問題：

• 我要怎麼測 workflow 邏輯，又不用真的等時間流逝？
• 什麼時候該 mock activities，什麼時候該跑比較完整的 worker 測試？
• 在部署 workflow 變更前，要怎麼檢查 determinism？
• 我需要哪些本機環境設定，才能讓開發與 CI 的測試結果一致？

temporal-python-testing skill 的價值，在於它把這些決策整理成明確的測試類型：用 time-skipping 做單元測試、用 mocked activities 做整合測試、用 replay testing 驗證相容性，以及提供本機環境建置指引。

它和一般 Temporal 提示有什麼不同

一般提示可以產出範例程式碼，但這個技能提供的是更清楚的測試策略：

• 它以 Temporal 特有的測試邊界為核心
• 它把 integration tests 作為預設主力
• 它涵蓋 replay testing，而這正是很多泛用回答常忽略的部分
• 它會把你導向具體的資源檔，而不是塞給你一份龐大又混雜的單一文件

因此，不論你是在做安裝評估，或團隊想要統一 workflow 測試方法，它都更實用。

決定是否安裝前，先看哪些檔案

如果你正在評估 temporal-python-testing，建議先依序查看這些檔案：

1. SKILL.md
2. resources/unit-testing.md
3. resources/integration-testing.md
4. resources/replay-testing.md
5. resources/local-setup.md

這個閱讀順序也對應大多數團隊的採用路徑：先搞定快速的本機測試，再進到 orchestration 測試，最後補上部署安全性。

如何使用 temporal-python-testing 技能

如何安裝 temporal-python-testing

從 wshobson/agents repository 安裝：

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill temporal-python-testing

由於這個 repository 會把它存放在 plugins/backend-development/skills/temporal-python-testing，安裝後請確認你的工具能存取該 repo path。

第一次使用 temporal-python-testing 的最佳起手流程

第一次使用時，不需要一口氣把所有內容看完。建議照這個順序：

1. 先讀 SKILL.md，了解範圍與測試思路。
2. 如果你當前目標是快速 workflow 測試，就看 resources/unit-testing.md。
3. 如果你需要 mocked activities 與 worker-based tests，就看 resources/integration-testing.md。
4. 如果你要修改已經被執行中流程用到的 workflow 程式碼，先看 resources/replay-testing.md。
5. 如果卡點是環境建置，不是測試設計，就看 resources/local-setup.md。

這樣走，可以避開一開始就被「Temporal 測試選項太多」淹沒的常見問題。

temporal-python-testing 需要你提供哪些資訊

temporal-python-testing usage 的品質，很大程度取決於你提供的細節。建議至少包含：

• workflow class 名稱
• activity 名稱與 side effects
• 這次要做的是 unit、integration，還是 replay 測試
• 目前技術堆疊：pytest、temporalio、Docker、本機 Temporal server
• 失敗型態：timeout、nondeterminism、mock setup、worker registration、flaky assertions
• 你希望達到的信心水準：本機開發、CI，或部署前相容性檢查

如果缺少這些資訊，輸出通常會停留在過於泛泛的層次。

把模糊需求變成高品質提示

弱提示：

• 「Help me test a Temporal workflow in Python.」

更好的提示：

• 「Use the temporal-python-testing skill to propose pytest tests for a Temporal Python workflow that waits on timers, calls two activities, and must stay deterministic across deployments. I want a fast local test, an integration test with mocked activities, and guidance on replay testing before release.”

最好的提示：

• “Use the temporal-python-testing skill. I have OrderWorkflow.run(order_id) that sleeps for retries, calls charge_card and send_receipt, and currently fails in CI. Generate a test plan using pytest async fixtures, WorkflowEnvironment.start_time_skipping(), mocked activity patterns where appropriate, and a replay testing step for deployment safety. Explain what should be unit tested versus integration tested.”

更完整的版本之所以效果明顯更好，是因為它會把技能強制帶進正確的測試模式。

這個 temporal-python-testing 技能主要支援的使用模式

從 repository 的內容可以清楚看出四條實務路線：

temporal-python-testing 的單元測試用法

當你需要快速驗證 workflow 行為、timers 與 branching logic 時就用這條路。技能會引導你使用 WorkflowEnvironment.start_time_skipping()，讓長時間延遲可以瞬間完成。

temporal-python-testing 的整合測試用法

當你想驗證 worker registration 與 workflow orchestration，同時 mock 外部 activity 行為時，這是最合適的方式。這也是大多數 workflow 邏輯的預設建議做法。

temporal-python-testing 的 replay testing 用法

在要發佈可能影響既有執行中流程的 workflow 程式碼變更之前，應優先使用這條路。對正式環境安全性來說，這是價值最高的一部分。

temporal-python-testing 的本機環境建置用法

如果你真正卡住的是 Temporal server、UI 與 pytest 環境無法穩定跑起來，而不是測試設計本身，就該走這條路。

temporal-python-testing 隱含推薦的測試策略

temporal-python-testing guide 在測試策略上並不是中立的，它明確偏向：

• 以 integration tests 為大宗
• unit tests 用於隔離的 workflow 行為與 activity 邏輯
• end-to-end tests 只少量使用
• 用 replay tests 做 backward compatibility 與 determinism 檢查

這種取向其實很有幫助，因為它能避免團隊把太多時間投進又慢又脆弱的 end-to-end test 套件。

安裝與採用 temporal-python-testing 前的實際依賴條件

這個技能本身偏向文件與方法指引，但它預設你的專案能支援：

• 使用 pytest 的 Python 專案
• 採用 Temporal Python SDK
• async 測試執行
• 在測試中建立 worker
• 視需求以 Docker 為基礎的本機 Temporal stack，供開發或 CI 使用

根據資源檔內容，本機環境通常會用 Docker Compose 搭配 Temporal、Postgres 與 Temporal UI。若你的團隊無法在本機或 CI 執行 Docker，最好一開始就先確認，因為這會直接影響你能不能完整採用這個技能的建議做法。

你可以要求 temporal-python-testing 產出的結果範例

適合的 temporal-python-testing usage 請求包括：

• 「Generate a pytest fixture for time-skipping workflow tests.」
• 「Show how to mock activities in a worker-based integration test.」
• 「Design replay tests for multiple stored workflow histories.」
• 「Recommend a split between unit, integration, and end-to-end tests for this workflow.」
• 「Help debug a nondeterminism failure after refactoring a workflow.」

這些都比抽象地要求「test examples」來得有效。

立即提升 temporal-python-testing 輸出品質的小技巧

• 直接點名你要測的 workflow entrypoint。
• 明確說出 activities 要 mock 還是要跑真實版本。
• 提到 timers、retries、signals，或長時間等待。
• 說明這個 workflow 是否已經有 production history。
• 如果 replay 或 worker 啟動失敗，附上目前錯誤輸出。

Temporal 測試問題通常卡的不是語法，而是邊界切分。你把邊界描述得越清楚，這個技能就越能幫上忙。

temporal-python-testing 最能幫你省時間的地方

它最大的價值，不是幫你產生 boilerplate，而是避免一些很常見的錯誤方向：

• 只寫 end-to-end tests
• 面對大量 timer 的 workflow 卻沒用 time-skipping
• mock 過頭，或 mock 不夠
• 在 workflow 變更前跳過 replay testing
• 把本機環境問題和測試設計問題混在一起處理

如果這些正是你團隊目前的痛點，那麼 temporal-python-testing install 很值得考慮。

temporal-python-testing 技能 FAQ

temporal-python-testing 適合新手嗎？

適合，但前提是你已經懂基本的 pytest 和基本的 Temporal 概念；如果兩邊都還很陌生，就不太適合。這個技能預設你已經理解 workflows、activities、workers 與 async Python，至少要能判斷測試應該放在哪一層。

這比直接請 LLM 產 Temporal 測試程式碼更好嗎？

通常是，尤其在真實專案裡。泛用提示常常會漏掉 Temporal 特有的重點，例如 determinism、replay validation 與 time-skipping。當正確性比快速拼出範例程式碼更重要時，temporal-python-testing skill 通常更可靠。

它有特別處理 replay testing 嗎？

有。這正是使用 temporal-python-testing 最有力的理由之一。repository 裡有專門的 resources/replay-testing.md，聚焦在如何拿已記錄的 event histories 來驗證 workflow 變更。

什麼情況下不該使用 temporal-python-testing？

以下情況可以略過：

• 你不是用 Temporal Python
• 你只需要很基礎的 pytest 複習
• 你的問題是一般性的 mocking，不是 workflow 行為
• 你需要的是 production architecture 指引，而不是 testing 指引

它很專精；只有你的問題型態對上時，這種專精才會變成優勢。

temporal-python-testing 有涵蓋本機 Temporal 環境建置嗎？

有。resources/local-setup.md 包含以 Docker Compose 為基礎的建置模式，涵蓋本機 Temporal server、Postgres 與 UI。如果你的測試需要比較完整的開發環境，這部分就很重要。

temporal-python-testing 主要是給 unit tests 用的嗎？

不是。原始內容明確把 integration tests 放在主要測試路線，unit tests 與 end-to-end tests 則是更有選擇性地使用。若你的團隊只想做隔離式 unit tests，那你其實只會用到這個技能的一部分。

temporal-python-testing 能幫上 CI 嗎？

可以，特別適合這幾類情境：

• workflow 測試套件自動化
• 以 coverage 為導向的測試策略
• 部署前的 replay 檢查
• 跨機器一致的環境建置

這個技能本身不會直接附 CI scripts，但它提供的是你可以在 CI pipeline 裡實作落地的測試模式。

如何改善 temporal-python-testing 技能的使用效果

一開始就指定你要的 temporal-python-testing 測試類型

想讓 temporal-python-testing 更快給出可用結果，最直接的方法，就是先講清楚你屬於哪一條路線：

• unit test
• integration test
• replay test
• local setup/debugging

如果你不先選，回覆很容易把多種模式混在一起，反而增加整理成本。

提供 workflow 細節，不要只給架構摘要

不好的輸入：

• 「We have a Temporal-based order system.」

更好的輸入：

• “OrderWorkflow waits for payment confirmation, retries every hour, calls charge_card, and emits a receipt activity. We need tests for timeout handling and replay safety after refactoring retry logic.”

這會大幅影響答案品質，因為 timer 行為、activity orchestration 與相容性風險都被明確講出來了。

告訴 temporal-python-testing 現在到底是哪裡壞掉了

這個技能在以下常見失敗情境中，能提供更精準的協助：

• 程式碼變更後出現 workflow nondeterminism
• worker 沒有註冊到預期的 activity 或 workflow
• mocked activity assertions 沒有觸發
• 長時間 timers 讓測試變得很慢
• 本機 Temporal 環境無法乾淨啟動
• 不確定哪些應該做 unit test、哪些應該做 integration test

先說失敗點，不要只講你理想中的最終結果。

有選擇地使用 resource files

常見錯誤之一，是把整個技能當成一份大文件來看。更好的方式是：

• 用 resources/unit-testing.md 處理 time-skipping fixtures 與隔離行為
• 用 resources/integration-testing.md 處理以 mock 驅動的 orchestration tests
• 用 resources/replay-testing.md 處理部署安全檢查
• 只有在環境問題真的卡住執行時，才看 resources/local-setup.md

這樣可以減少上下文雜訊，讓產出的協助更貼近你的需求。

不只要程式碼，也要問取捨理由

一個好的 temporal-python-testing guide 提示，應該要求模型說明為什麼要放在某個測試層級：

• 為什麼這是 integration test，不是 unit test？
• 哪些 activities 應該 mock，哪些應該保留真實行為？
• 哪些程式碼變更一定要做 replay testing？
• 哪些應該放進 CI，哪些只需要本機檢查？

這些問題比單純拿到幾段程式碼，更能建立長期可維護的測試策略。

用真實限制條件來強化提示

請把這些限制條件一併說明清楚：

• CI 執行時間限制
• 開發者筆電不能跑 Docker
• 是否有 production histories 可用
• 是否需要達成 coverage 目標
• 外部依賴是否容易 flaky
• 是否有多個 workflows 共用 activities

限制條件會迫使技能推薦你真正能落地採用的做法，而不只是理論上可行。

在第一次輸出後再迭代一次

拿到第一版結果後，可以接著用這些 follow-up：

• 「Convert this into pytest fixtures.」
• 「Reduce this to the minimum deterministic test set.」
• 「Show where to use mocked activities versus real ones.」
• 「Add replay testing for existing workflow histories.」
• 「Rewrite for our exact workflow names and task queues.」

第一個回答通常比較像策略草稿；第二輪之後，temporal-python-testing skill 才更接近可以直接實作的程度。

小心 temporal-python-testing 最常見的採用陷阱

最大的陷阱，就是期待單一測試風格能解決所有問題。Temporal 程式碼通常需要混合搭配：

• 用快速的 time-skipping tests 驗證 workflow 邏輯
• 用 integration tests 建立 orchestration 的信心
• 用 replay tests 確保演進過程安全

如果你是用這種分層思維來使用這個技能，輸出通常會更可執行，也更貼近正式環境需求。