AWT — AI-Powered E2E Testing (Beta)

概要

本パッケージは https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills の plugins/antigravity-awesome-skills/skills/awt-e2e-testing を、出所を隠さずにネイティブな Omni Skills 編集形式にパッケージ化したものです。

オペレーターがアップストリームワークフロー、サポートファイル、リポジトリコンテキストを保持したまま、公開バリデーターとプライベート拡張機能が通常のダウンストリームフローを継続できる必要があるときに使用してください。

本インテークはコピーされたアップストリームファイルをそのまま保持し、metadata.json 内の external_source ブロックおよび ORIGIN.md をプロビナンスアンカーとしてレビューに使用します。

AWT — AI-Powered E2E Testing (Beta) > npx skills add ksgisang/awt-skill --skill awt -g は、AI コーディングツールに実ブラウザ経由でウェブアプリケーションを見てやり取りする機能を提供します。AI は YAML テストシナリオを設計し、AWT が Playwright で実行します。

公開見出しにうまくマップしなかったインポート済みソースセクションは、以下またはサポートファイルで引き続き保持されています。注目すべきインポート済みセクション: 現在機能していること、リンク、制限事項。

このスキルをいつ使用するか

このセクションをトリガーフィルターとして使用してください。オペレーターがファイルを読み込む前、コマンドを実行する前、またはプルリクエストを開く前に、起動境界を明確にする必要があります。

• 宣言型 YAML シナリオで実ブラウザ経由の AI 補助 E2E テストが必要である。
• テストフローが安定した DOM セレクターではなく、ビジュアルマッチング、OCR、またはプラットフォーム自動検出に依存している。
• テストを実行し、AI コーディングワークフロー用の失敗を説明できる E2E ツールチェーンが必要である。
• リクエストがインポート済みソースの意図と明確にマッチする場合に使用してください: AI パワード E2E ウェブテスト — AI コーディングツール向けの目と手。宣言型 YAML シナリオ、Playwright 実行、ビジュアルマッチング(OpenCV + OCR)、プラットフォーム自動検出(Flutter/React/Vue)、学習 DB。インストール: npx....
• オペレーターがプロセスをゼロから書き直すのではなく、アップストリームワークフロー詳細を保持する必要がある場合に使用してください。
• プロビナンスが回答、PR、またはレビューパケットで可視のままである必要がある場合に使用してください。

オペレーティングテーブル

状況	ここから開始	重要な理由
初回使用	metadata.json	コピーされたワークフローに触れる前に、external_source ブロック経由でリポジトリ、ブランチ、コミット、インポート済みパスを確認します
プロビナンスレビュー	ORIGIN.md	レビュアーにインポート済みソースの平易な言語の監査証跡を提供します
ワークフロー実行	SKILL.md	実行を実質的に変更する、最小のコピーファイルで開始します
サポーティングコンテキスト	SKILL.md	パッケージ全体を読み込まずに、次に関連性の高いコピー済みソースファイルを追加します
ハンドオフ決定	## Related Skills	タスクが外れたときに、より強いネイティブスキルに切り替えるのに役立ちます

ワークフロー

本ワークフローは意図的に編集的かつ運用的です。インポート済みソースをオペレーターにとって有用に保ちながら、ダウンストリーム拡張機能フローに供給する公開インテーク標準を満たします。

1. ユーザーの目標、インポート済みワークフローのスコープ、およびこのスキルが依然としてタスクに適したルーターであるかを確認します。
2. コピーされたアップストリームサポートファイルを読み込む前に、概要とプロビナンスファイルをお読みください。
3. 現在のリクエストの結果を実質的に変更する参考資料、例、プロンプト、またはスクリプトのみを読み込みます。
4. プロビナンスとソース境界を作業ノート内で明確に保ちながら、アップストリームワークフローを実行します。
5. コピーされたファイルで指差しできる証拠に対して、アップストリーム期待値に対して結果を検証します。
6. このインポート済みワークフローの中心から外れたときに、関連スキルにエスカレートするか、ハンドオフします。
7. マージまたはクロージャー前に、何が使用されたか、何が変わったか、レビュアーが検証する必要があることを記録します。

インポート済みワークフローノート

インポート済み: 現在機能していること

• YAML シナリオ → 人間らしい相互作用を持つ Playwright
• ビジュアルマッチング: OpenCV テンプレート + OCR(CSS セレクターは不要)
• プラットフォーム自動検出: Flutter、React、Next.js、Vue、Angular、Svelte
• 調査チェックリスト付き構造化失敗診断
• 学習 DB: SQLite での失敗→修正パターン
• 5 つの AI プロバイダー: Claude、OpenAI、Gemini、DeepSeek、Ollama
• スキルモード: 追加の AI API キーは不要

例

例 1: アップストリームワークフローを直接リクエストする

@awt-e2e-testing-v2 を使用して <task> を処理します。コピーされたアップストリームワークフローから開始し、結果を変更するファイルのみを読み込み、回答内でプロビナンスを可視に保ちます。

説明: これはオペレーターがインポート済みワークフローを必要としているが、リポジトリ全体は不要な場合の最も安全な出発点です。

例 2: プロビナンスグラウンドレビューをリクエストする

@awt-e2e-testing-v2 を metadata.json および ORIGIN.md に対してレビューしてから、最初に読み込むコピー済みアップストリームファイルとその理由を説明します。

説明: レビューまたはトラブルシューティングの前に、出所と ファイル選択の正確で監査可能な説明が必要な場合に使用します。

例 3: 実行前にコピーされたサポートファイルを絞り込む

@awt-e2e-testing-v2 を <task> に使用します。結果を変更するコピーされた参考資料、例、またはスクリプトのみを読み込み、進める前にファイルを明示的に名前付けします。

説明: これにより、スキルはデフォルトでコピー済みパッケージ全体を読み込む代わりに、段階的な開示に沿った状態を保ちます。

例 4: レビュアーパケットを構築する

@awt-e2e-testing-v2 をコピーされたアップストリームファイルとプロビナンスを使用してレビューしてから、マージ前にギャップを要約します。

説明: PR が人間によるレビューを待機しており、反復可能な監査パケットが必要な場合に便利です。

ベストプラクティス

生成された公開スキルを、アップストリームリポジトリの周囲のレビュー可能なパッケージングレイヤーとして扱います。目標は、プロビナンスを明確に保ち、実行を実質的に改善するコピーされたソースマテリアルのみを読み込むことです。

• インポート済みスキルをアップストリームリポジトリに基づいて、ソースマテリアルが支持できないステップを発明しないでください。
• ワークフローが監査可能で高速にレビューできるように、最小の有用なサポートファイルセットを優先します。
• プロビナンス、ソースコミット、インポート済みファイルパスをノートと PR 説明に可視に保ちます。
• 一般的なレビュー定型文に頼る代わりに、ワークフローを正当化するコピーされたアップストリームファイルを直接指します。
• 生成された例は足場として扱います。実行前に具体的なタスクに適応させます。
• アーキテクチャ、デバッグ、設計、またはセキュリティの懸念が優位になったら、より強いネイティブスキルにルーティングします。

トラブルシューティング

問題: オペレーターがインポート済みコンテキストをスキップし、非常に一般的に回答した

症状: 結果は plugins/antigravity-awesome-skills/skills/awt-e2e-testing のアップストリームワークフローを無視し、プロビナンスについて言及しないか、コピーされたソースファイルをまったく使用していません。 解決策: metadata.json、ORIGIN.md、および最も関連性の高いコピーされたアップストリームファイルを再度開きます。external_source ブロックをまず確認してから、プロビナンスを再度述べて続行します。

問題: インポート済みワークフローがレビュー中に不完全に見える

症状: レビュアーは生成された SKILL.md を確認できますが、現在のタスクにどの参考資料、例、またはスクリプトが重要かをすばやく判断できません。 解決策: 取ったパスを正当化する正確なコピーされた参考資料、例、スクリプト、またはアセットを指します。ギャップがまだ実際のものであれば、隠すのではなく PR にそれを記録します。

問題: タスクが別の専門分野へドリフトした

症状: インポート済みスキルは正しい場所で開始しますが、作業がデバッグ、アーキテクチャ、設計、セキュリティ、またはネイティブスキルがより適切に処理するリリースオーケストレーションに変わります。 解決策: 関連スキルセクションを使用して意図的にハンドオフします。インポート済みプロビナンスを可視に保ち、次のスキルが盲目で開始する代わりに正しいコンテキストを継承するようにします。

関連スキル

• @00-andruia-consultant - 本インポート済みスキルがコンテキストを確立した後、作業がそのネイティブ専門分野によってより適切に処理される場合に使用します。
• @00-andruia-consultant-v2 - 本インポート済みスキルがコンテキストを確立した後、作業がそのネイティブ専門分野によってより適切に処理される場合に使用します。
• @10-andruia-skill-smith - 本インポート済みスキルがコンテキストを確立した後、作業がそのネイティブ専門分野によってより適切に処理される場合に使用します。
• @10-andruia-skill-smith-v2 - 本インポート済みスキルがコンテキストを確立した後、作業がそのネイティブ専門分野によってより適切に処理される場合に使用します。

追加リソース

本インポート済みスキルのオペレーターパケットとして、以下のサポートマトリックスとリンク済みファイルを使用してください。これらは一般的な足場ではなく、実際のコピーされたソースマテリアルを反映する必要があります。

リソースファミリー	レビュアーに提供するもの	例パス
references	アップストリームからコピーされた参考資料、ガイド、または背景資料	references/n/a
examples	アップストリームからコピーされた実例またはスキル可能なプロンプト	examples/n/a
scripts	実行または検証を変更するアップストリームヘルパースクリプト	scripts/n/a
agents	インポート済みパッケージの一部である、ルーティングまたはデリゲーションノート	agents/n/a
assets	ソースパッケージからコピーされたサポートアセットまたはスキーマ	assets/n/a

インポート済み参考資料ノート

インポート済み: リンク

• メインリポ: https://github.com/ksgisang/AI-Watch-Tester
• スキルリポ: https://github.com/ksgisang/awt-skill
• クラウドデモ: https://ai-watch-tester.vercel.app

AI コーディングツールの助けを借りて構築され、AI コーディングツールがより適切にテストするのを支援するよう設計されています。

AILoopLab のソロ開発者によってアクティブに開発されています。フィードバック歓迎します!

インポート済み: 制限事項

• タスクが上記に説明されたスコープと明確にマッチする場合にのみ、本スキルを使用してください。
• 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
• 必須入力、権限、セキュリティ境界、または成功基準が欠落している場合は、停止して明確化を求めてください。