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browser-qa

Nutze dieses Skill, um visuelle Tests und UI-Interaktionsprüfungen nach der Bereitstellung von Funktionen zu automatisieren.

Was ist browser-qa?

Browser QA ist ein Skill, der automatisierte visuelle Tests und UI-Interaktionsprüfungen für Webanwendungen durchführt, nachdem Funktionen in einer Staging- oder Vorschau-Umgebung bereitgestellt wurden. Es nutzt Browser-Automatisierungs-MCP-Tools wie claude-in-chrome, Playwright oder Puppeteer, um Seiten wie ein echter Benutzer zu durchlaufen. Der Skill ist in vier Phasen unterteilt: Smoke-Test (Konsole-Fehler, Netzwerkfehler, Core Web Vitals), Interaktionstest (Navigation, Formulare, Auth-Flows), visueller Regressionstest (Screenshots bei drei Breakpoints, Vergleich mit Baselines) und Barrierefreiheitstest (axe-core, WCAG 2.2 AA). Besonderer Wert wird auf Sicherheit gelegt: Standardmäßig sind nur Leseoperationen erlaubt; mutierende Aktionen (wie Checkout oder Löschen) erfordern eine explizite Opt-in und eine Staging-URL. Der Skill produziert einen strukturierten QA-Bericht im Markdown-Format, der eine Bewertung (SHIP, SHIP WITH FIXES, DO NOT SHIP) enthält und mit /canary-watch für das Post-Deploy-Monitoring kombiniert werden kann.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/browser-qa

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Dokumentation

Browser QA — Automatisierte visuelle Tests & Interaktion

Wann verwenden

  • Nachdem eine Funktion in Staging/Preview bereitgestellt wurde
  • Wenn du das UI-Verhalten über mehrere Seiten hinweg überprüfen musst
  • Vor dem Ausliefern — um sicherzustellen, dass Layouts, Formulare und Interaktionen tatsächlich funktionieren
  • Beim Reviewen von PRs, die Frontend-Code betreffen
  • Barrierefreiheits-Audits und responsives Testen

Funktionsweise

Nutzt das Browser-Automatisierungs-MCP (claude-in-chrome, Playwright oder Puppeteer), um mit Live-Seiten wie ein echter Benutzer zu interagieren.

Sicherheit zuerst — Schadensradius (standardmäßig schreibgeschützt ausführen)

Browser QA steuert echte Authentifizierung und echte Benutzerreisen — behandle den Schadensradius daher explizit. Standardmäßig schreibgeschützt: Führe niemals eine ändernde Reise (Checkout, Zahlung, Löschen, Massenaktualisierung) gegen eine Produktions-URL aus — erfordere eine explizite Opt-in und eine Staging/Preview-URL. Verwende gesäte Test-Anmeldedaten, niemals echte Produktions-Logins, und schwärze Anmeldedaten/Tokens/PII, bevor du Screenshots speicherst.

Phase 1: Smoke-Test

1. Navigiere zur Ziel-URL
2. Prüfe auf Konsolenfehler (Rauschen filtern: Analytics, Drittanbieter)
3. Bestätige keine 4xx/5xx in Netzwerkanfragen
4. Screenshot des oberen Bildschirmbereichs auf Desktop + mobilem Viewport
5. Prüfe Core Web Vitals: LCP < 2,5s, CLS < 0,1, INP < 200ms
   (INP hat FID im März 2024 ersetzt; Schwellenwerte laut web.dev)

Phase 2: Interaktionstest

1. Klicke jeden Nav-Link — bestätige keine toten Links
2. Sende Formulare mit gültigen Daten — bestätige Erfolgszustand
3. Sende Formulare mit ungültigen Daten — bestätige Fehlerzustand
4. Teste Auth-Flow: Login → geschützte Seite → Logout (nur Test-Anmeldedaten, niemals Produktion)
5. Teste kritische Benutzerreisen (Checkout, Onboarding, Suche)
   — standardmäßig schreibgeschützt; führe ändernde Reisen nur gegen Staging
     mit expliziter Opt-in aus (siehe „Sicherheit zuerst" oben)

Phase 3: Visueller Regressionstest

1. Screenshot von Schlüsselseiten bei 3 Breakpoints (375px, 768px, 1440px)
2. Vergleiche mit festgelegten Basis-Screenshots
   — kein Basis ⇒ melde UNENTSCHEIDBAR, niemals stilles BESTANDEN
3. Markiere Layoutverschiebungen > 5px, fehlende Elemente, Überläufe
4. Prüfe Dark Mode, falls zutreffend

Phase 4: Barrierefreiheit

1. Führe axe-core oder Äquivalent auf jeder Seite aus
2. Markiere WCAG 2.2 AA-Verstöße (Kontraste, Beschriftungen, Fokus-Reihenfolge)
3. Bestätige, dass Tastaturnavigation Ende-zu-Ende funktioniert
4. Prüfe Screenreader-Landmarken

Hinweis: axe-core deckt automatisch etwa 30–40 % der WCAG ab. Eine saubere Ausführung ist notwendig, nicht hinreichend — Tastaturnavigation, Fokus-Reihenfolge und ein Screenreader-Durchlauf benötigen weiterhin eine manuelle Prüfung. Melde „barrierefrei" nicht allein aufgrund einer automatischen Prüfung.

Ausgabeformat

## QA-Bericht — [URL] — [Zeitstempel]

### Smoke-Test
- Konsolenfehler: 0 kritisch, 2 Warnungen (Analytics-Rauschen)
- Netzwerk: alle 200/304, keine Fehler
- Core Web Vitals: LCP 1,2s ✓, CLS 0,02 ✓, INP 89ms ✓

### Interaktionen
- [✓] Nav-Links: 12/12 funktionieren
- [✗] Kontaktformular: Fehlerzustand für ungültige E-Mail fehlt
- [✓] Auth-Flow: Login/Logout funktioniert

### Visuell
- [✗] Hero-Bereich läuft bei 375px Viewport über
- [✓] Dark Mode: alle Seiten konsistent

### Barrierefreiheit
- 2 AA-Verstöße: fehlender Alternativtext auf Hero-Bild, geringer Kontrast bei Footer-Links

### Urteil: AUSLIEFERN MIT KORREKTUREN (2 Probleme, 0 Blocker)
# Urteil ∈ AUSLIEFERN / AUSLIEFERN MIT KORREKTUREN / NICHT AUSLIEFERN; verwende UNENTSCHEIDBAR, wenn keine visuelle Basis vorhanden

Integration

Funktioniert mit jedem Browser-MCP:

  • mChild__claude-in-chrome__*-Tools (bevorzugt — verwendet dein tatsächliches Chrome)
  • Playwright via mcp__browserbase__*
  • Direkte Puppeteer-Skripte

Kombinieren mit /canary-watch für Post-Deploy-Überwachung.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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