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laravel-verification

Bucle de verificación para proyectos Laravel: verificaciones de entorno, linting, análisis estático, pruebas con cobertura, escaneos de seguridad y preparación para despliegue. Úsalo al verificar un proyecto Laravel antes de fusionar o desplegar: lint, análisis estático, pruebas, cobertura, seguridad.

¿Qué es laravel-verification?

Laravel Verification Loop es una habilidad para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que automatiza el pipeline completo de verificación de calidad en proyectos Laravel. Su objetivo es garantizar que un proyecto esté listo para integración o despliegue, ejecutando de forma secuencial siete fases: comprobaciones de entorno, validación de Composer y autoload, linting (Pint) y análisis estático (PHPStan/Psalm), pruebas con cobertura (PHPUnit), auditoría de seguridad (Composer Audit), revisión de migraciones de base de datos, y finalmente preparación para construcción y despliegue (caché, workers, scheduler). Es útil para desarrolladores y equipos que buscan un flujo de validación estandarizado, repetible y automatizable, evitando errores comunes antes de abrir un PR o hacer deploy. Soporta entornos locales y CI, y ofrece ejemplos tanto para flujos mínimos como para pipelines completos. La ejecución es secuencial: si una fase crítica falla (entorno, Composer), el proceso se detiene inmediatamente, evitando desperdiciar recursos en fases posteriores.

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

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Documentación

Bucle de Verificación Laravel

Ejecutar antes de PRs, después de cambios importantes y antes del despliegue.

Cuándo Usarlo

  • Antes de abrir un pull request para un proyecto Laravel
  • Después de refactorizaciones importantes o actualizaciones de dependencias
  • Verificación previa al despliegue en staging o producción
  • Ejecutar el pipeline completo de lint -> pruebas -> seguridad -> preparación para despliegue

Cómo Funciona

  • Las fases se ejecutan secuencialmente desde las comprobaciones de entorno hasta la preparación para despliegue, de modo que cada capa se construye sobre la anterior.
  • Las comprobaciones de entorno y de Composer actúan como puerta de entrada; detenerse inmediatamente si fallan.
  • El linting y análisis estático deben estar limpios antes de ejecutar las pruebas completas y la cobertura.
  • Las revisiones de seguridad y migraciones ocurren después de las pruebas, para verificar el comportamiento antes de los pasos de datos o publicación.
  • Las comprobaciones de construcción/despliegue y de colas/planificador son las puertas finales; cualquier fallo bloquea la publicación.

Fase 1: Comprobaciones de Entorno

php -v
composer --version
php artisan --version
  • Verificar que .env esté presente y que existan las claves requeridas
  • Confirmar APP_DEBUG=false para entornos de producción
  • Confirmar que APP_ENV coincida con el despliegue objetivo (production, staging)

Si usas Laravel Sail localmente:

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

Fase 1.5: Composer y Autoload

composer validate
composer dump-autoload -o

Fase 2: Linting y Análisis Estático

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

Si tu proyecto usa Psalm en lugar de PHPStan:

vendor/bin/psalm

Fase 3: Pruebas y Cobertura

php artisan test

Cobertura (CI):

XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage

Ejemplo de CI (formato -> análisis estático -> pruebas):

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

Fase 4: Comprobaciones de Seguridad y Dependencias

composer audit

Fase 5: Base de Datos y Migraciones

php artisan migrate --pretend
php artisan migrate:status
  • Revisa cuidadosamente las migraciones destructivas
  • Asegúrate de que los nombres de archivos de migración sigan el formato Y_m_d_His_* (ej: 2025_03_14_154210_create_orders_table.php) y describan claramente el cambio
  • Asegúrate de que los rollbacks sean posibles
  • Verifica los métodos down() y evita la pérdida irreversible de datos sin copias de seguridad explícitas

Fase 6: Preparación para Construcción y Despliegue

php artisan optimize:clear
php artisan config:cache
php artisan route:cache
php artisan view:cache
  • Asegúrate de que los calentamientos de caché tengan éxito en la configuración de producción
  • Verifica que los workers de colas y el planificador estén configurados
  • Confirma que storage/ y bootstrap/cache/ sean escribibles en el entorno de destino

Fase 7: Comprobaciones de Colas y Planificador

php artisan schedule:list
php artisan queue:failed

Si se usa Horizon:

php artisan horizon:status

Si queue:monitor está disponible, úsalo para verificar el backlog sin procesar trabajos:

php artisan queue:monitor default --max=100

Verificación activa (solo en staging): enviar un trabajo no operativo a una cola dedicada y ejecutar un único worker para procesarlo (asegúrate de que esté configurada una conexión de cola que no sea sync).

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

Verifica que el trabajo produjo el efecto secundario esperado (entrada de log, fila en tabla de healthcheck o métrica).

Ejecuta esto solo en entornos que no sean producción, donde sea seguro procesar un trabajo de prueba.

Ejemplos

Flujo mínimo:

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

Pipeline estilo CI:

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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