Communitygithub.com

swift-protocol-di-testing

Inyección de dependencias basada en protocolos para código Swift testeable: simula sistema de archivos, red y APIs externas usando protocolos específicos y Swift Testing. Úsalo cuando necesites probar código Swift y debas simular el sistema de archivos, la red o APIs externas.

¿Qué es swift-protocol-di-testing?

Esta habilidad proporciona un patrón de diseño para hacer que el código Swift sea altamente testeable mediante la abstracción de dependencias externas (como el sistema de archivos, la red y iCloud) detrás de protocolos pequeños y enfocados. En lugar de depender directamente de implementaciones concretas como `FileManager`, se definen protocolos como `FileSystemProviding` y `FileAccessorProviding`, lo que permite inyectar implementaciones simuladas (mocks) durante las pruebas. El patrón es compatible con Swift Concurrency, ya que los protocolos son `Sendable` y se pueden usar con actores. Sus principales ventajas incluyen la capacidad de probar rutas de error sin activar fallos reales, construir módulos que funcionen en diferentes entornos (app, test, vista previa de SwiftUI) y escribir pruebas deterministas sin E/S real. La práctica recomendada es mantener la responsabilidad única en cada protocolo, simular solo los límites externos y usar parámetros por defecto para que el código de producción use implementaciones reales sin cambios.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/swift-protocol-di-testing

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Inyección de Dependencias Basada en Protocolos en Swift para Pruebas

Patrones para hacer que el código Swift sea testeable abstrayendo dependencias externas (sistema de archivos, red, iCloud) detrás de protocolos pequeños y enfocados. Permite pruebas deterministas sin E/S.

Cuándo activarlo

  • Escribir código Swift que accede al sistema de archivos, red o APIs externas
  • Necesidad de probar rutas de manejo de errores sin desencadenar fallos reales
  • Construir módulos que funcionen en diferentes entornos (app, prueba, vista previa de SwiftUI)
  • Diseñar arquitectura testeable con concurrencia de Swift (actores, Sendable)

Patrón Principal

1. Definir Protocolos Pequeños y Enfocados

Cada protocolo maneja exactamente una preocupación externa.

// Acceso al sistema de archivos
public protocol FileSystemProviding: Sendable {
    func containerURL(for purpose: Purpose) -> URL?
}

// Operaciones de lectura/escritura de archivos
public protocol FileAccessorProviding: Sendable {
    func read(from url: URL) throws -> Data
    func write(_ data: Data, to url: URL) throws
    func fileExists(at url: URL) -> Bool
}

// Almacenamiento de marcadores (ej., para aplicaciones en zona de pruebas)
public protocol BookmarkStorageProviding: Sendable {
    func saveBookmark(_ data: Data, for key: String) throws
    func loadBookmark(for key: String) throws -> Data?
}

2. Crear Implementaciones Predeterminadas (Producción)

public struct DefaultFileSystemProvider: FileSystemProviding {
    public init() {}

    public func containerURL(for purpose: Purpose) -> URL? {
        FileManager.default.url(forUbiquityContainerIdentifier: nil)
    }
}

public struct DefaultFileAccessor: FileAccessorProviding {
    public init() {}

    public func read(from url: URL) throws -> Data {
        try Data(contentsOf: url)
    }

    public func write(_ data: Data, to url: URL) throws {
        try data.write(to: url, options: .atomic)
    }

    public func fileExists(at url: URL) -> Bool {
        FileManager.default.fileExists(atPath: url.path)
    }
}

3. Crear Implementaciones Simuladas para Pruebas

public final class MockFileAccessor: FileAccessorProviding, @unchecked Sendable {
    public var files: [URL: Data] = [:]
    public var readError: Error?
    public var writeError: Error?

    public init() {}

    public func read(from url: URL) throws -> Data {
        if let error = readError { throw error }
        guard let data = files[url] else {
            throw CocoaError(.fileReadNoSuchFile)
        }
        return data
    }

    public func write(_ data: Data, to url: URL) throws {
        if let error = writeError { throw error }
        files[url] = data
    }

    public func fileExists(at url: URL) -> Bool {
        files[url] != nil
    }
}

4. Inyectar Dependencias con Parámetros Predeterminados

El código de producción usa valores predeterminados; las pruebas inyectan simulaciones.

public actor SyncManager {
    private let fileSystem: FileSystemProviding
    private let fileAccessor: FileAccessorProviding

    public init(
        fileSystem: FileSystemProviding = DefaultFileSystemProvider(),
        fileAccessor: FileAccessorProviding = DefaultFileAccessor()
    ) {
        self.fileSystem = fileSystem
        self.fileAccessor = fileAccessor
    }

    public func sync() async throws {
        guard let containerURL = fileSystem.containerURL(for: .sync) else {
            throw SyncError.containerNotAvailable
        }
        let data = try fileAccessor.read(
            from: containerURL.appendingPathComponent("data.json")
        )
        // Procesar datos...
    }
}

5. Escribir Pruebas con Swift Testing

import Testing

@Test("El gestor de sincronización maneja contenedor faltante")
func testMissingContainer() async {
    let mockFileSystem = MockFileSystemProvider(containerURL: nil)
    let manager = SyncManager(fileSystem: mockFileSystem)

    await #expect(throws: SyncError.containerNotAvailable) {
        try await manager.sync()
    }
}

@Test("El gestor de sincronización lee datos correctamente")
func testReadData() async throws {
    let mockFileAccessor = MockFileAccessor()
    mockFileAccessor.files[testURL] = testData

    let manager = SyncManager(fileAccessor: mockFileAccessor)
    let result = try await manager.loadData()

    #expect(result == expectedData)
}

@Test("El gestor de sincronización maneja errores de lectura correctamente")
func testReadError() async {
    let mockFileAccessor = MockFileAccessor()
    mockFileAccessor.readError = CocoaError(.fileReadCorruptFile)

    let manager = SyncManager(fileAccessor: mockFileAccessor)

    await #expect(throws: SyncError.self) {
        try await manager.sync()
    }
}

Mejores Prácticas

  • Responsabilidad Única: Cada protocolo debe manejar una sola preocupación: no crees "protocolos dios" con muchos métodos
  • Conformidad Sendable: Requerido cuando los protocolos se usan a través de límites de actores
  • Parámetros Predeterminados: Permite que el código de producción use implementaciones reales por defecto; solo las pruebas necesitan especificar simulaciones
  • Simulación de Errores: Diseña simulaciones con propiedades de error configurables para probar rutas de fallo
  • Solo simular límites: Simula dependencias externas (sistema de archivos, red, APIs), no tipos internos

Antipatrones a Evitar

  • Crear un único protocolo grande que cubra todo el acceso externo
  • Simular tipos internos que no tienen dependencias externas
  • Usar condicionales #if DEBUG en lugar de inyección de dependencias adecuada
  • Olvidar la conformidad Sendable cuando se usa con actores
  • Sobreingeniería: si un tipo no tiene dependencias externas, no necesita un protocolo

Cuándo Usarlo

  • Cualquier código Swift que toque el sistema de archivos, la red o APIs externas
  • Probar rutas de manejo de errores que son difíciles de desencadenar en entornos reales
  • Construir módulos que necesitan funcionar en contextos de app, prueba y vista previa de SwiftUI
  • Aplicaciones que usan concurrencia de Swift (actores, concurrencia estructurada) que necesitan arquitectura testeable

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.

Skills relacionados