testar
Skill3 starsChanged 41 days agoMITView on GitHub
Use quando todas as ondas do GOAL.md foram construídas e coladas e é hora da etapa 8 do pipeline: o Agente de Testes e Qualidade roda os validadores, confere o contrato e monta o roteiro de testes no ambiente (negação por perfil e unidade, ciclo completo no dado). Aprovado, segue para a homologação; com falha, devolve a correção para o app ou para as automações. Não use antes do /pp:construir, nem para investigar um número que não bate (descreva ao orquestrador `power-platform`).
In this repository17 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- arquiteturaSkill
- brainstormSkill
- construirSkill
- dataverseSkill
- designSkill
- homologarSkill
- mockupsSkill
- mudancaSkill
- novoSkill
- powerapps-canvasSkill
- power-automateSkill
- power-platformSkill
- progressoSkill
- prototipoSkill
- publicarSkill
- sql-proceduresSkill
The file
We split this skill into the rules it gives an agent
1 rule. About 0 are common, 0 are distinctive, and 1 is very specific to this project.
≈0
Common · estimate
Many files like this have a rule of this kind.
≈0
Distinctive · estimate
This author's own choices. Worth a look.
1
Very specific
Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.
- Common
- Distinctive
- Very specific
- Very specific: line 58
Commit se git_commit_por_etapa: pp(testar): QA-<data> <aprovado | k falhas>.
≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 350,495 skill files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.
Files
/pp:testar — Agente de Testes e Qualidade
Etapa 8 do pipeline, bloco 4. Validação e entrega. O agente pp:agente-qa prova o que dá para
provar sem ambiente e escreve o roteiro do que só o ambiente prova; o usuário roda esse roteiro.
A pergunta do desenho: testes aprovados?
KIT = ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}. Formato de saída: KIT/skills/power-platform/references/formato-saida.md.
Script de estado: python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/power-platform/scripts/estado.py".
Modelos: python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/power-platform/scripts/modelos.py".
O que é verde de verdade: KIT/skills/power-platform/references/portao-final.md.
Antes de começar
estado.py comecar testar. Exit 1: mostre a saída e pare.- Confira no
GOAL.mdque nenhuma tarefa de construção está aberta. Se está, a etapa anterior não terminou: diga qual e aponte/pp:construir.
Passos
- Agente.
◆ Chamando o Agente de Testes e Qualidade...e chamepp:agente-qacomRAIZ,KIT(o valor de${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}) e o escopo (todas as ondas, ou só as correções desde o últimodocs/qa/QA-*.md). Modelo:modelos.py de agente-qa(linha vazia: não passemodel). - Reabra os achados mais fortes antes de acreditar: rode de novo os validadores que o agente
citou e confira 2 ou 3 achados com o comando que ele deu
(
KIT/skills/power-platform/references/subagentes.md). O que não se reproduz entra como "não verificado". Relatório sem a evidência pedida: revisão. Registre comestado.py veredito testar --agente agente-qa --resultado <...> --motivo "...". - Escreva
docs/qa/QA-<AAAA-MM-DD>.md: tabelaCritério | Comando | Saída | Passa? | Data, os achados confirmados e o roteiro de testes no ambiente. - Testes no ambiente (checkpoint
Ação no ambiente, 🔴). Passe o roteiro do agente, curto e numerado, para rodar no ambiente de desenvolvimento:- negação: usuário sem a permissão, usuário de outra unidade e usuário com permissão,
em cada ação de escrita (o fluxo devolve
status = "error"nos dois primeiros); - ciclo completo: cadastrar → consultar → alterar → conferir no dado (não só na tela);
- volume: contador e galeria com mais de 2.000 linhas, se o PRD prevê. "Digite 'tudo passou' ou liste o que falhou (o passo e o que apareceu)."
- negação: usuário sem a permissão, usuário de outra unidade e usuário com permissão,
em cada ação de escrita (o fluxo devolve
- Testes aprovados? Aprovados quando: nenhum achado crítico ou alto aberto e o roteiro do ambiente passou inteiro.
Encerrar
- Aprovados:
estado.py concluir testar --nota "QA-<data>: <N> critérios ok". Próximo passo: homologação. - Falhou: escreva cada falha em
docs/qa/correcoes.md(| # | Camada (app/flows) | Onde | O que falhou | Como reproduzir | Situação |), classificando a camada:- tela, fórmula, navegação ou mensagem →
app; - fluxo, autorização, procedure ou gravação →
flows. Depoisestado.py reabrir construir --motivo "QA-<data>: <k> falhas" --argumento <app|flows>. Se há falha nas duas camadas, omita--argumento: o/pp:construirchama os dois agentes. É a volta "Corrigir app / Corrigir automações" do desenho.
- tela, fórmula, navegação ou mensagem →
- Commit se
git_commit_por_etapa:pp(testar): QA-<data> <aprovado | k falhas>. - Resumo e o bloco "Próximo passo" que o script imprimiu.
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
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.

