Testany Pipeline

Testany Pipeline

本 skill 通过 Testany MCP 工具管理 Testany 平台上的 pipeline。 所有操作都是对 Testany 平台的远程 API 调用，不涉及本地文件系统。

关键前提：

• pipeline 是 Testany 的执行与编排单元
• Testany 不支持直接执行单条 case
• trigger 只是 pipeline 的执行入口，不是编排层

用户输入: $ARGUMENTS

宿主能力适配

• 优先使用宿主提供的结构化提问工具（如 AskUserQuestion）一次性收集缺失信息。
• 如果宿主不支持该工具，则用一条普通消息集中提问相同问题；低风险字段可给出默认值建议。
• 如果宿主支持 slash command，可推荐相关 workflow 的命令入口；否则直接在当前线程继续对应 workflow。

先统一心智模型

使用本 skill 前，先按 automation-model.md 理解边界：

• 上游给出的通常是 traditional test scenario
• testany-case-writing 负责把它拆成 platform cases
• 本 skill 负责把这些 platform cases 编排成 pipeline
• testany-trigger 负责为 pipeline 配置 Plan / Manual Trigger / Gatekeeper

重要结论：

• 本 skill 的主输入不应该是“让我从 case 描述里猜业务流程”
• 本 skill 的主输入应该是上游明确给出的 automation design / decomposition

上游输入优先级

按以下优先级选择输入模式：

1. Primary：automation design / decomposition

   • 来自 testany-case-writing
   • 最好是基于 approved Test Spec 的 Testany Automation Handoff 生成
   • 已明确 case inventory、依赖关系、relay map、是否有分支

2. Secondary：用户明确给出的 case keys + 依赖描述

   • 例如“用 A1B2C3D4 先登录，再用 E5F6A7B8 查询”

3. Fallback：从现有 case metadata 反推

   • 只在前两者都没有时使用
   • 必须把结果回显给用户确认
   • 不能把“猜出来的流程”当主路径

操作速查

Create（创建）

Phase 0: 先判断输入模式

Primary：已有 automation design / decomposition

如果上游已给出以下内容，直接按它编排：

• platform case inventory
• 每个 case 的职责
• source_case_ids / scenario_group（若来自 Test Spec handoff）
• dependencies
• relay map
• 是否有 whenFailed / expect: fail

Secondary：用户已明确给出 case keys 与顺序

如果用户直接给出：

• case keys
• 执行顺序
• relay 关系

则直接进入 YAML 构建。

Fallback：只能从现有 cases 反推

仅在没有上游 design 时使用：

• testany_list_cases / testany_get_case
• 结合 case_labels、description、environment_variables[].description
• 给出候选编排方案
• 必须让用户确认

Phase 1: 准备数据

并行获取：

• testany_get_my_workspaces
• testany_list_cases 或 testany_list_my_cases

如果用户还没有把 platform cases 注册到 Testany 平台：

• 停止创建 pipeline
• 提示先走 testany-case

Phase 2: 构建 pipeline 设计

根据输入模式，确定：

• pipeline 名称
• 所属 workspace
• 包含哪些 case keys
• 顺序与前置依赖
• relay 变量关系
• 是否有失败分支
• 是否存在 expect: fail

何时使用 case_keys

仅当满足以下条件时，允许直接用 case_keys 自动生成简单顺序 pipeline：

• 无条件分支
• 无 relay
• 无 expect: fail
• 用户只要最简单的顺序执行

何时必须手写 YAML

出现以下任一情况时，必须显式生成 YAML：

• 有 relay
• 有 whenPassed / whenFailed
• 有 expect: fail
• 需要表达分支、前置、清理或失败路径

Phase 3: 验证 relay 与依赖

如有 relay，必须：

1. testany_get_case 检查源 case 是否有 type='output' 变量
2. testany_get_case 检查目标 case 是否有 type='env' 变量
3. 确保源 case 在 rules 中位于目标 case 之前
4. 确保 relay 不与 whenFailed 组合
5. 禁止把 type='secrets' 行作为 relay 源或目标：secrets 的值来自 workspace Credential Safe，不经过 relay 传递；目标端也不能被 relay 覆写。如果 relay 源/目标命中 secrets 行，停下来向用户说明并请求改用 env 或 output 行

Phase 4: 创建 pipeline

调用 testany_create_pipeline：

Phase 5: 验证

调用 testany_verify_pipeline：

• 检查 kind 是否在支持范围内（rule/v1.2 或 rule/v1.3）
• 检查 rules 结构是否合法
• 检查 relay 与依赖约束

Fallback：从现有 cases 反推（仅兜底）

当且仅当前两种输入模式都不存在时，才允许从现有 cases 反推。

可用于判断的信息

禁止猜测

如果仍然无法确定：

• 哪些 cases 应被包含
• 顺序如何安排
• relay 如何配置

必须向用户确认，而不是猜测。

Read（查询）

Update（更新）

可更新的字段

更新流程

1. testany_get_pipeline 读取当前配置
2. testany_get_pipeline_yaml 读取当前 YAML（如需修改编排）
3. 优先按已有 automation design 更新，而不是现场重猜
4. 如修改 YAML，重新验证 relay 与依赖
5. testany_update_pipeline 提交更新

Delete（删除）

删除前必须检查引用情况：

1. testany_get_pipeline_used_by
2. 如被 Plan / Manual Trigger / Gatekeeper 引用，先提示用户解除引用
3. 无引用后再删除

警告：此操作不可撤销。

常见问题处理

返回格式

任务完成后，向用户汇报：

• Pipeline Key
• Pipeline 名称
• 所属工作空间
• 来源输入模式：automation design / explicit case keys / fallback inference
• 包含的 case 数量与顺序
• relay 配置摘要
• 是否建议继续到 testany-trigger
• 如已发起执行，是否建议继续到 testany-execution

参考文档

• Testany 自动化对象模型
• Pipeline YAML 语法
• Pipeline 相关概念