agentleFS
oozoofrogoozoofrog/codex-skills-project/.agents/skills/app-automation/SKILL.md

app-automation

Skill0 starsChanged 8 months agoMITView on GitHub

baepsae 기반으로 iOS Simulator와 macOS 앱을 자동화합니다. UI 트리 분석, 탭/입력, 스크린샷·비디오, 멀티스텝 시나리오 실행이 필요할 때 사용하고 일반 앱 개발 질문에는 사용하지 않습니다.

The file

Files
SKILL.md

App Automation

원본 app-automation 플러그인을 Codex 도구 체계에 맞게 정리한 스킬입니다.

When to use

  • iOS Simulator 또는 macOS 앱을 실제로 조작·검증해야 할 때
  • selector 기반 UI 자동화, 스크린샷, 비디오 같은 실행 증거가 필요할 때
  • 멀티스텝 시나리오를 재현 가능하게 남겨야 할 때

Do not use when

  • 일반 앱 개발 질문이나 코드 작성만 필요한 작업
  • 브라우저 웹 자동화가 주목적인 작업
  • 수동 설명만 있으면 충분하고 실행 증거가 필요 없는 작업

Quick start

  1. doctor 또는 baepsae_version으로 환경을 확인한다.
  2. 대상이 simulator인지 macOS 앱인지 먼저 정한다.
  3. analyze_ui/query_ui로 상태를 읽은 뒤 selector 기반으로 조작한다.
  4. run_steps와 screenshot/video로 evidence를 남긴다.

Use references

  • references/baepsae-tools.md
  • references/baepsae-mcp.sample.json

Workflow

  1. 시작 전에 doctor 또는 baepsae_version으로 환경을 확인한다.
  2. 대상이 iOS Simulator인지 macOS 앱인지 먼저 구분한다.
  3. 인터랙션 전에는 analyze_ui / query_ui로 현재 UI 상태를 파악한다.
  4. 가능하면 좌표보다 접근성 셀렉터를 우선 사용한다.
  5. 반복 시나리오는 run_steps로 묶고, 증거는 screenshot, screenshot_app, record_video, stream_video로 남긴다.
  6. MCP가 없으면 xcrun simctl로 설치/실행/스크린샷 같은 기본 조작만 폴백한다.

Best practices

  • 요소가 보이지 않으면 바로 좌표 탭하지 말고 UI 분석을 다시 수행한다.
  • 로그인, 온보딩, 설정 이동처럼 긴 플로우는 run_steps를 우선 검토한다.
  • macOS 자동화는 activate_app 또는 get_focused_app으로 대상 앱을 명확히 맞춘다.

Review Harness

  • mode: optional
  • 공통 기준: ../../../docs/review-harness.md
  • generator: actor 단계가 UI를 조작하고 플로우를 실행한다
  • evaluator: observer 단계가 analyze_ui, query_ui, screenshot/video로 결과를 검토한다
  • 평가축: selector 안정성, 플로우 재현성, 증거 충분성, 실패 위치 명확성
  • artifacts/evidence: UI tree, selector match, screenshot, recording, step execution log
  • pass condition: 핵심 플로우가 재현 가능하고, 캡처/로그가 기대 상태를 뒷받침해야 한다
  • 자동 다음 행동: pass면 완료 보고, refine이면 selector/step을 수정해 재실행, pivot이면 조작 전략을 바꾸고, escalate면 막힌 단계를 사람에게 보고한다

Output expectation

  • 수행한 단계
  • 캡처 경로 또는 결과 요약
  • 실패 시 어느 단계에서 막혔는지와 재시도 전략

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.