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Laravel-Verifikationsschleife

Verifikationsschleife für Laravel-Projekte: Umgebungschecks, Linting, statische Analyse, Tests mit Abdeckung, Sicherheitsscans und Bereitschaft für die Bereitstellung. Verwenden Sie dies, um ein Laravel-Projekt vor einem Merge oder Deployment zu verifizieren – Linting, statische Analyse, Tests, Abdeckung, Sicherheit.

Was ist Laravel-Verifikationsschleife?

Diese Fähigkeit implementiert eine vollständige, mehrphasige Verifikationsschleife für Laravel-Projekte, die vor Pull-Requests, nach größeren Änderungen und vor Deployments ausgeführt wird. Sie deckt sequenziell Umgebungsprüfungen (PHP, Composer, Artisan), Composer- und Autoload-Validierung, Linting mit Pint, statische Analyse mit PHPStan oder Psalm, umfassende Tests mit optionaler Codeabdeckung (via XDEBUG_MODE), Sicherheits-Audits mit Composer, Datenbank-Migrationsprüfungen, Cache-Optimierung und Deployment-Vorbereitung sowie Queue- und Scheduler-Kontrollen (inklusive Horizon-Integration) ab. Die Phasen bauen aufeinander auf: Ein Fehler in einer frühen Phase stoppt die Pipeline sofort, sodass erst nach erfolgreichen Linting- und Testschritten sicherheits- und datenbankrelevante Überprüfungen erfolgen. Die Fähigkeit ist ideal für Entwickler, die konsistente Qualitätsstandards in Laravel-Projekten durchsetzen möchten, und unterstützt sowohl lokale als auch CI-Umgebungen (z. B. GitHub Actions, GitLab CI). Die Bereitstellung erfolgt als anpassbare Befehlssequenz, die direkt im Terminal ausgeführt werden kann.

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

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Dokumentation

Was macht Laravel-Verifikationsschleife?

Führen Sie vor PRs, nach größeren Änderungen und vor dem Deployment aus.

Wann verwenden

  • Vor dem Öffnen eines Pull-Requests für ein Laravel-Projekt
  • Nach größeren Refactorings oder Abhängigkeitsupgrades
  • Pre-Deployment-Verifikation für Staging oder Produktion
  • Ausführen der vollständigen Linting -> Test -> Sicherheit -> Deployment-Bereitschafts-Pipeline

Funktionsweise

  • Führen Sie die Phasen sequenziell aus – von Umgebungschecks bis zur Deployment-Bereitschaft – damit jede Ebene auf der letzten aufbaut.
  • Umgebungs- und Composer-Checks dienen als Gate für alles andere; stoppen Sie sofort, wenn sie fehlschlagen.
  • Linting/Statische Analyse sollten sauber sein, bevor Sie vollständige Tests und Abdeckung ausführen.
  • Sicherheits- und Migrationsüberprüfungen erfolgen nach den Tests, damit Sie das Verhalten vor Daten- oder Release-Schritten verifizieren.
  • Build-/Deployment-Bereitschaft sowie Queue- und Scheduler-Checks sind die letzten Gates; jeder Fehler blockiert das Release.

Phase 1: Umgebungschecks

php -v
composer --version
php artisan --version
  • Überprüfen Sie, ob .env vorhanden ist und die erforderlichen Schlüssel enthält
  • Bestätigen Sie APP_DEBUG=false für Produktionsumgebungen
  • Bestätigen Sie, dass APP_ENV dem Ziel-Deployment entspricht (production, staging)

Wenn Sie lokal Laravel Sail verwenden:

./vendor/bin/sail php -v
./vendor/bin/sail artisan --version

Phase 1.5: Composer und Autoload

composer validate
composer dump-autoload -o

Phase 2: Linting und statische Analyse

vendor/bin/pint --test
vendor/bin/phpstan analyse

Wenn Ihr Projekt Psalm anstelle von PHPStan verwendet:

vendor/bin/psalm

Phase 3: Tests und Abdeckung

php artisan test

Abdeckung (CI):

XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage

CI-Beispiel (Formatierung -> statische Analyse -> Tests):

vendor/bin/pint --test
vendor/bin/phpstan analyse
XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage

Phase 4: Sicherheits- und Abhängigkeitschecks

composer audit

Phase 5: Datenbank und Migrationen

php artisan migrate --pretend
php artisan migrate:status
  • Überprüfen Sie destruktive Migrationen sorgfältig
  • Stellen Sie sicher, dass Migrationsdateinamen dem Format Y_m_d_His_* folgen (z. B. 2025_03_14_154210_create_orders_table.php) und die Änderung klar beschreiben
  • Stellen Sie sicher, dass Rollbacks möglich sind
  • Verifizieren Sie down()-Methoden und vermeiden Sie irreversiblen Datenverlust ohne explizite Backups

Phase 6: Build- und Deployment-Bereitschaft

php artisan optimize:clear
php artisan config:cache
php artisan route:cache
php artisan view:cache
  • Stellen Sie sicher, dass Cache-Warmups in der Produktionskonfiguration erfolgreich sind
  • Verifizieren Sie, dass Queue-Worker und Scheduler konfiguriert sind
  • Bestätigen Sie, dass storage/ und bootstrap/cache/ in der Zielumgebung beschreibbar sind

Phase 7: Queue- und Scheduler-Checks

php artisan schedule:list
php artisan queue:failed

Wenn Horizon verwendet wird:

php artisan horizon:status

Falls queue:monitor verfügbar ist, verwenden Sie es, um den Rückstand zu prüfen, ohne Jobs zu verarbeiten:

php artisan queue:monitor default --max=100

Aktive Verifikation (nur Staging): Senden Sie einen No-Op-Job an eine dedizierte Queue und führen Sie einen einzelnen Worker aus, um ihn zu verarbeiten (stellen Sie sicher, dass eine nicht-sync-Queue-Verbindung konfiguriert ist).

php artisan tinker --execute="dispatch((new App\\Jobs\\QueueHealthcheck())->onQueue('healthcheck'))"
php artisan queue:work --once --queue=healthcheck

Überprüfen Sie, ob der Job den erwarteten Seiteneffekt erzeugt hat (Log-Eintrag, Healthcheck-Tabellenzeile oder Metrik).

Führen Sie dies nur in Nicht-Produktionsumgebungen aus, in denen die Verarbeitung eines Testjobs sicher ist.

Beispiele

Minimaler Ablauf:

php -v
composer --version
php artisan --version
composer validate
vendor/bin/pint --test
vendor/bin/phpstan analyse
php artisan test
composer audit
php artisan migrate --pretend
php artisan config:cache
php artisan queue:failed

CI-ähnliche Pipeline:

composer validate
composer dump-autoload -o
vendor/bin/pint --test
vendor/bin/phpstan analyse
XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage
composer audit
php artisan migrate --pretend
php artisan optimize:clear
php artisan config:cache
php artisan route:cache
php artisan view:cache
php artisan schedule:list

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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