test-automator

test-automator skill 概覽

test-automator skill 是一個輕量級的測試助手，適合想讓 AI 代理先幫忙起草測試、補強 coverage，或建立基本測試工作流的人，不必每次都從空白開始。它特別適合已經清楚自己想保護哪些程式碼的開發者、重視品質的工程師，以及維護 repo 的人；如果你只是想更快完成測試規劃與測試產生，這個 skill 很實用。

test-automator 最擅長什麼

test-automator skill 的核心任務，是把像「幫這個模組寫測試」這種籠統需求，轉成更有結構的測試回應，並依照簡單的測試金字塔來思考：大量單元測試、較少整合測試，端對端 coverage 只做有選擇的補強。和一般泛用 prompt 相比，它在你希望 agent 以測試範圍、行為 coverage、mock 策略，以及可維護的測試命名來思考時，會更有幫助。

誰適合安裝 test-automator

如果你平常會經常請 agent 幫忙做以下事情，就值得安裝 test-automator：

• 為現有程式碼撰寫單元測試
• 改善薄弱或缺漏的測試 coverage
• 建議 integration test 與 unit test 的邊界
• 在實作前先搭好測試計畫骨架
• 檢視 mocking 策略與測試是否具備 deterministic 特性

它對多語言團隊尤其實用，因為 repository 明確提到 JavaScript/TypeScript、Python、Go、Java 常見的測試框架。

test-automator 與一般 prompt 的差異

test-automator for Test Automation 的主要優勢，不在於深度框架自動化或 CI orchestration，而是在它對測試實務有明確取向，重點包括：

• 以行為為中心的測試，而不是緊追實作細節的測試
• deterministic 的測試設計
• 合理、貼近實際的 mocking 邊界
• 清楚可讀的命名與 Arrange-Act-Assert 結構
• 可快速產出 test-plan 與 coverage-report 範本的輔助腳本

如果你想用更少的提示成本，拿到更像樣的第一版測試輸出，這個 skill 很值得安裝。

採用前要先知道的重要限制

這不是完整的測試平台。從 repository 可看出的內容是：一個精簡 skill、一些參考文件，以及兩個小型 Python 輔助腳本。它看起來沒有涵蓋每個技術棧的框架專屬 generator、CI 整合，或進階的專案自動分析邏輯。如果你需要能深度理解 repo、又能嚴格套用框架慣例的高度自動化測試產生，應該把 test-automator 視為測試指引與 scaffolding，而不是完整自動化方案。

如何使用 test-automator skill

test-automator 的安裝方式

repository 在 SKILL.md 裡沒有提供 skill 專屬 installer，所以實際安裝方式是從 collection repo 加入：

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

安裝後，當你要求撰寫測試、自動化測試、改善 coverage，或建立 testing framework 時，這個 skill 就是設計來在這些情境下啟用的。

先讀這些檔案最快了解 test-automator

如果你要快速評估 test-automator usage，建議先依這個順序閱讀：

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

這個閱讀順序可以先看清 skill 的啟用範圍，再理解它的測試哲學，最後再看輔助產物與工具腳本。

test-automator 需要哪些輸入，效果才會好

當你提供具體的實作脈絡時，test-automator skill 產出的品質會好很多。建議至少包含：

• 檔案路徑或貼上的原始碼
• 使用的語言與測試框架
• 程式碼目前預期行為
• 重要 edge cases
• 哪些相依應該 mock、哪些應保留真實行為
• 你要的是 unit、integration，還是 end-to-end tests
• repo 內對命名、fixtures、目錄結構的慣例

弱輸入：

• “Write tests for this.”

強輸入：

• “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.”

如何把模糊目標轉成可用的 prompt

一個實用的 test-automator guide prompt，通常包含五個部分：

1. 目標程式碼
2. 框架
3. 測試範圍
4. mocking 規則
5. 成功標準

例如：

“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.”

這種 prompt 比較好，因為它把 agent 限定在正確的抽象層級，也能避免過度 mocking。

test-automator 支援的生態與適配情況

repo 的 README 明確列出這些搭配：

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

這代表 test-automator install 最適合用在你的專案本來就採用上述常見框架的情況。如果你的技術棧使用比較冷門的框架，這個 skill 仍然能幫助你做測試設計，但語法層面的調整可能要自行處理。

真實專案中建議的 test-automator 工作流

在實際專案裡，一個高訊號的 test-automator usage 工作流會是：

1. 先請 agent 產出 test plan
2. 檢查 unit 與 integration 的切分是否合理
3. 產生第一個測試檔
4. 在本機執行測試
5. 修正假設與實際程式碼不一致的地方
6. 再要求補上遺漏的 edge cases 或 coverage 改進
7. 建立 coverage report 或後續 action list

這樣做通常比一次就要求「full coverage」更好，因為這個 skill 的價值，最能發揮在先把測試邊界釐清之後。

規劃工作時可搭配使用 helper scripts

內附腳本很簡單，但對團隊工作流很有用。

產生 test plan 範本：

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

產生 coverage report 範本：

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

這些腳本不會自動分析你的 codebase。它們產生的是可編輯的 markdown 範本；但如果你的目標是讓 agent 和團隊成員先對範圍、owner、測試情境與低 coverage 的後續工作對齊，這樣依然非常實用。

test-automator 在測試設計上強調什麼

repository 中反覆出現、最值得注意的指引是：

• 測試行為，不要測實作細節
• 優先寫 deterministic 測試
• 避免測試彼此存在順序依賴
• 使用明確的 fixtures
• mock 外部服務
• 不要 mock 內部邏輯
• 使用貼近真實情境的資料形狀

如果你在下 prompt 時就遵守這些原則，test-automator for Test Automation 產出的結果，更有機會在重構後依然站得住腳，也比較會因為真正有意義的原因而失敗。

使用者最常在哪些情況下得到不理想的結果

多數品質不佳的結果，通常來自需求描述不夠具體，例如：

• 沒指定目標框架
• 沒提供程式碼
• 沒區分 unit 與 integration 目標
• 要求針對不穩定或定義不清的行為寫測試
• 什麼都要 mock，包括商業邏輯
• 沒有提供目前失敗情況或希望驗證的 assertions

如果第一版輸出看起來很 generic，通常反映的是 prompt 太 generic，而不是 skill 壞掉。

可重複使用的 test-automator prompt 範本

你可以用這個結構來重複套用 test-automator usage：

“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.”

這種寫法通常會比模糊一句「add tests」更容易得到乾淨、可審查的輸出。

test-automator skill 常見問題

test-automator 適合新手嗎

適合，前提是你已經了解被測程式碼本身。test-automator skill 提供的建議簡單而實用：測試金字塔、AAA 結構、描述性命名、deterministic 測試，以及 mocking 邊界。它很適合需要結構化引導的新手，但不能取代你對應用行為本身的理解。

什麼時候該用 test-automator，而不是一般 prompt

當你希望 agent 持續把任務框定為「測試工程」而不是一般程式碼撰寫時，就該用 test-automator。差異最明顯的地方，通常在於：哪些該 mock、該寫哪一層級的測試，以及如何在不耦合內部細節的前提下覆蓋行為。

test-automator 只適合 unit tests 嗎

不是。repository 透過測試金字塔與產生出的 test-plan 範本，明確提到 unit、integration 與 end-to-end 三個層級。實務上，它最強的部分仍是單元測試的規劃與產生，但也能用來整理更大範圍的 coverage 工作。

test-automator 會自動檢查 coverage 嗎

不會直接做到。內附的 scripts/coverage_report.py 是用來建立 markdown coverage report 範本，不會從你的工具鏈中計算真實 coverage metrics。如果你需要實際的 instrumentation，還是要繼續使用框架本身的 coverage 工具，再用這個 skill 來解讀缺口與規劃後續測試。

test-automator 每次都能產出完全符合框架慣例的測試嗎

不能。test-automator guide 應該被視為很強的起草輔助工具，而不是保證完全符合 repo 慣例與語法的產生器。你仍然應該預期要依專案實況調整 imports、fixtures、mocking API，以及 path setup。

什麼情況下 test-automator 不太適合

如果你的主要需求是以下這些，通常可以跳過 test-automator install：

• browser automation infrastructure
• CI pipeline authoring
• 深度 property-based testing 支援
• performance/load test tooling
• 具備豐富 codebase introspection 的框架專屬 plugins

它更適合的是測試建立的指引與結構化草稿，而不是全棧測試平台式的自動化。

如何改進 test-automator skill 的使用效果

給 test-automator 以行為為先的需求描述

想提升 test-automator 輸出品質，最有效的方法，就是描述可觀察到的行為，而不是你在檔案裡看到的內部函式。舉例來說，與其要求「呼叫 validator 和 repo helper methods」，不如直接要求「拒絕無效 email，並保留既有使用者資料」。這會更符合這個 skill 最核心的原則，也能產生更不脆弱的測試。

明確指定測試層級與 mock 邊界

一開始就說清楚你要的是 unit、integration，還是 end-to-end coverage。同時也要明講哪些東西一定要 mock：

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

以及哪些部分要保留真實：

• validation logic
• mapping logic
• business rules

這可以避免最常見的失敗模式：測試表面上會過，但實際上幾乎沒驗證到任何重要行為。

提供目前 repo 的慣例

如果你的 repository 有固定模式，請直接告訴這個 skill：

• 測試檔命名
• fixture factories
• assertion style
• async test helpers
• 目錄結構
• coverage thresholds

test-automator skill 一旦能建立在你們專案的在地慣例上，效果會比套用通用預設好得多。

明確要求 edge cases

很多使用者最在意的，其實是非 happy path 的情況。如果你沒有明講，第一版草稿往往會過度樂觀。建議直接點名這些案例：

• invalid input
• null 或缺漏值
• retries 與 timeouts
• duplicate records
• permission failures
• 上游部分失敗

和單純要求「more tests」相比，這樣更能實際提高 coverage 的價值。

搭配執行回饋反覆迭代

拿到第一版草稿後，先把測試跑起來，再把錯誤回饋給 test-automator usage。一個好的 follow-up prompt 例如：

“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.”

執行回饋通常能讓 agent 更快修正 imports、setup 假設，以及 mock 使用方式，比起要求它整份重寫更有效率。

用規劃產物引導更好的 test-automator 輸出

在大量產生測試之前，先建立