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name: testany-case-writing
description: Testany platform case 编写助手 - 将传统测试场景拆解为 Testany platform cases，并生成可注册的 case packages
argument-hint: "[需求描述]，如：根据 test spec 拆解登录场景、把订阅流程写成可上传到 Testany 的 cases"
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# Testany Platform Case Writing

将传统测试场景拆解为 **Testany platform cases**，并生成可注册到 Testany 平台的脚本、metadata 和 ZIP 包。

用户输入: $ARGUMENTS

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## 宿主能力适配

- 如果宿主支持 slash command，可把 `testany-case` 作为推荐注册入口，把 `testany-pipeline` 作为推荐编排入口。
- 如果宿主不支持 slash command，则直接在当前线程继续对应 workflow。

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## 上游输入优先级

按以下优先级选择输入模式：

1. **Primary：approved Test Spec + `Testany Automation Handoff`**
   - 来自 `testany-eng`
   - `Testany Automation Handoff.status = ready | partial`
   - 这是本 skill 的首选输入
2. **Secondary：approved Test Spec，但没有 handoff**
   - 可以继续，但需要自己补做 scenario grouping / executor / split decisions
3. **Fallback：用户自然语言 / 现有测试设计文档**
   - 仅在前两者都没有时使用

如果输入来自 Test Spec，优先参考：

- `../../../testany-eng/references/testany-automation-handoff-contract.md`
- `Testany Automation Handoff` section 中的 `scenario_groups`
- `source_case_ids`、`recommended_executor`、`platform_case_strategy`

若输入 Test Spec 仍是 `draft` / `in_review`：

- 默认不要直接把它当正式自动化基线
- 应先建议用户完成 `testany-eng` 的 `/test-reviewer`
- 只有当用户明确接受 exploratory / 草案态自动化拆分时，才继续，并显式标注为低置信度

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## 先统一心智模型

在开始之前，先按 [automation-model.md](../testany-guide/references/automation-model.md) 理解对象边界：

- 用户给出的通常是 **traditional test scenario**，也就是完整测试场景/业务验证目标。
- 本 skill 产出的是 **Testany platform case**，也就是可复用的原子自动化步骤包。
- **pipeline** 才是 Testany 的执行与编排单元。
- **trigger** 是 `Plan / Manual Trigger / Gatekeeper`，作用于 pipeline，而不是 case。

**重要结论**：
- 不要默认把“一个传统测试场景”直接写成“一个 Testany case”。
- 先判断该场景需要拆成几个 platform cases，再写脚本和 ZIP。

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## 职责

- 消费传统测试场景输入：approved `test-spec`、`Testany Automation Handoff`、用户自然语言、现有测试设计文档
- 判断一个场景要拆成几个 Testany platform cases
- 为每个 platform case 选择合适的 Executor
- 生成每个 platform case 的 metadata、脚本和 ZIP 包
- 产出面向下游的 **automation design / decomposition summary**

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## 不负责的事情

- **不**负责把 case 注册到 Testany 平台；这属于 `testany-case`
- **不**负责创建/更新 pipeline；这属于 `testany-pipeline`
- **不**负责配置 Plan / Manual Trigger / Gatekeeper；这属于 `testany-trigger`

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## 工作流程

### Phase 0: 判定输入模式与可信度

如果输入来自 Test Spec，先检查：

1. Test Spec 是否为 `approved`
2. 是否存在 `Testany Automation Handoff`
3. `Testany Automation Handoff.status` 是 `ready`、`partial` 还是 `not_planned`

处理规则：

- `ready`：把 handoff 当作**第一优先输入**
- `partial`：把 handoff 当作基线，并集中追问 `open_questions`
- `not_planned`：默认不要继续；只有用户明确要求覆盖该决定时才继续
- section 缺失：降级为 Secondary 模式，从 Test Spec 正文补做 decomposition

### Phase 1: 理解输入场景

优先收集以下信息：
1. 场景目标：要验证什么业务行为或系统行为
2. 输入来源：来自 approved `test-spec`、`Testany Automation Handoff`、用户口述，还是已有测试文档
3. 技术约束：API / UI / Java / Python / Postman / Playwright
4. 关键依赖：登录态、创建资源、清理动作、失败分支、回滚动作

### Phase 2: 先做 decomposition，再写代码

必须先判断一个传统测试场景在 Testany 平台上应拆成几个 platform cases。

若上游已经给出 `Testany Automation Handoff`：

- 优先沿用 `scenario_groups`
- 优先沿用 `recommended_executor`
- 优先沿用 `platform_case_strategy`
- 只有当 handoff 与 Test Spec 正文明显冲突时，才回退到人工重新分解，并把冲突显式回报给用户

优先拆成多个 platform cases 的情况：
- 某一步会产出 relay 输出给下游复用
- 某一步本身是可复用前置条件，例如登录、创建资源、清理资源
- 不同步骤需要不同 executor / runtime
- 存在条件分支、失败分支或 `expect: fail`
- 你希望主流程、校验流程、清理流程分开维护

可以保持为单个 platform case 的情况：
- 整个动作天然原子
- 不需要 relay 给下游
- 不需要条件分支或跨 case 依赖
- 单一 executor 即可稳定表达

### Phase 3: 为每个 platform case 产出 package

每个 platform case 至少要产出：
- `name`
- `description`
- `case_labels`
- `executor`
- `path` 或 `command`
- `environment_variables`
- 如需 relay：`type=output` 的输出变量
- 代码文件
- ZIP 包

### Phase 4: 明确 downstream handoff

完成 case package 后，必须显式说明：
- 本次共拆出多少个 platform cases
- 每个 case 的职责、输入、输出、executor
- 每个 case 对应的 `source_case_ids`
- 哪些 case 之间存在依赖
- 是否需要 relay
- 是否需要 `testany-pipeline` 继续编排

**强制规则**：
- 如果存在依赖、relay、条件分支、清理分支、失败分支，**必须**产出“需要后续 pipeline 编排”的结论，不能停在 ZIP。
- 即使只有一个 platform case，只要用户要的是“可执行资产”，也应明确说明后续仍需要一条 pipeline 才能在 Testany 中运行。

### Phase 5: 引导下游 workflow

- 如果用户要把 package 注册到平台：切到 `testany-case`
- 如果用户要形成可执行链路：继续到 `testany-pipeline`
- 如果用户要配置执行入口：再继续到 `testany-trigger`

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## 推荐输出结构

### 1. Scenario Summary

- 原始传统测试场景是什么
- 为什么这样拆分

### 2. Platform Case Inventory

对每个 platform case 给出：
- 别名 / 本地文件名
- `source_case_ids`
- 目标动作
- executor
- 输入变量
- 输出变量
- ZIP 包路径

### 3. Automation Design Summary

- `single-case runnable?`：是否只是单个原子步骤
- `pipeline required`：默认 `yes`
- `dependencies`：A -> B -> C
- `relay map`：例如 `LOGIN.AUTH_TOKEN -> SUBSCRIBE.AUTH_TOKEN`
- `branching`：是否存在 `whenFailed` / `expect: fail`

### 4. Next Step

- 注册这些 platform cases → `testany-case`
- 组装 pipeline → `testany-pipeline`

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## Executor 选择决策树

```
Platform case 类型
    ├─ API 调用 / Python 优先 → PyRes ✓
    ├─ API 调用 / 不想写代码 → Postman
    ├─ UI / E2E 步骤 → Playwright
    └─ Java 项目测试 → Maven 或 Gradle
```

根据选择的 Executor，参考对应模板：

| Executor | 模板文件 | 适用场景 |
|----------|---------|---------|
| PyRes | [pyres.md](./references/executors/pyres.md) | Python API 测试（推荐） |
| Postman | [postman.md](./references/executors/postman.md) | 快速 API 验证 |
| Playwright | [playwright.md](./references/executors/playwright.md) | UI/E2E 测试 |
| Maven/Gradle | [maven.md](./references/executors/maven.md) | Java 项目测试 |

> 注意：`executor` 是后端严格字符串。本 skill 涉及的取值为：`pyres`, `postman`, `playwright`, `maven`, `gradle`（平台还支持 `python`, `jmeter`）。

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## 环境变量类型（case_meta.environment_variables.type）

| 类型 | 用途 | 示例 |
|------|------|------|
| `env` | 输入/普通配置（包括 relay 输入） | `API_BASE_URL`, `AUTH_TOKEN` |
| `output` | Relay 输出 | `ACCESS_TOKEN`, `USER_ID` |
| `secrets` | 引用 workspace Credential Safe 条目 | `PASSWORD`, `API_KEY` |

> 约束（与平台校验一致）：
> - `type` 支持 `env` / `output` / `secrets`
> - `name` 必须以大写字母开头，只能包含大写字母、数字、下划线；同一 case 内必须唯一
> - `env` / `output`：`name`/`value` 不能为空或仅空白字符；如需表达"空值"，请显式填 `-`
> - `secrets`：必须填 `secret_ref: { workspace_key, credential_safe_key, credential_key }`，**禁止**填 `value`；脚本里直接读同名环境变量即可（如 `os.getenv("PASSWORD")`）
> - `secrets` 的 `credential_safe_key` / `credential_key` 如果未知，在注册阶段（`testany-case` skill）用 `testany_list_credential_safes` → `testany_list_credential_keys` 查询（两个工具都需要 `runtime_uuid`，返回签名 curl 由 agent 代为执行）；详细流程见 `testany-case/references/executors.md`
> - `secrets` 读回时附带只读字段 `status`（`valid` / `blocked` / `invalid`）和 `status_reasons[]`；写入时不要传

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## Output Relay 关键规则

Relay 是 **pipeline 层编排 + case 层输出配置** 的组合能力。只有同时满足两端约束才有效。

### Output Case

- 在 case metadata 中声明 `type: output` 的变量
- 在代码中把同名 key POST 到 `TESTANY_OUTPUT_RELAY_SERVICE`

### Input Case

- 在 case metadata 中声明 `type: env` 的变量
- 在代码中作为环境变量读取

### 编排层

- 由 `testany-pipeline` 在 pipeline YAML 中配置 `relay.key` 与 `relay.refKey`
- 只有 passed 的上游 case 才能提供 relay 数据

如果你已经识别出 relay 需求，必须在输出中明确告诉下游：
- 哪个 case 产出什么变量
- 哪个 case 消费该变量
- 后续需要 `testany-pipeline` 进行 relay 编排

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## 完成后

交付时必须告诉用户：
1. 本次传统测试场景被拆成了几个 platform cases
2. 已生成的文件列表和 ZIP 包位置
3. 哪些 case 需要注册到 Testany
4. 是否必须继续到 `testany-pipeline`
5. 如宿主支持 slash command，可建议 `/testany-case` 和 `/testany-pipeline`
6. 若本次输入来自 Test Spec，应明确回显所消费的 `source_case_ids` 与 `scenario_groups`

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## 参考文档

### 本地 References

- [Testany 自动化对象模型](../testany-guide/references/automation-model.md)
- [测试设计原则](./references/test-design.md)
- [Case 元数据规范](./references/case-metadata-spec.md)
- [PyRes (Python)](./references/executors/pyres.md)
- [Postman](./references/executors/postman.md)
- [Playwright](./references/executors/playwright.md)
- [Maven/Gradle](./references/executors/maven.md)

### 文档（兜底）

如果本地 references 不足以解决问题，请查阅 Testany 文档中心；当本 skill 的示例与文档不一致时，以文档为准：

- [How to Build a Testany-Compatible Test Case](https://docs.testany.io/en/docs/how-to-build-a-testany-compatible-test-case/)
- [Managing Test Case](https://docs.testany.io/en/docs/managing-test-case/)
- [Understanding Output Relay](https://docs.testany.io/en/docs/understanding-output-relay/)