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laravel-verification

Boucle de vérification pour les projets Laravel : vérifications d'environnement, linting, analyse statique, tests avec couverture, scans de sécurité et préparation au déploiement.

Qu'est-ce que laravel-verification ?

Cette compétence automatise le pipeline de vérification complet pour les projets Laravel, avant les PRs, après des changements majeurs ou en pré-déploiement. Elle exécute séquentiellement sept phases : vérifications d'environnement (PHP, Composer, .env), linting (Pint) et analyse statique (PHPStan/Psalm), tests unitaires avec couverture, audit de sécurité (Composer), vérification des migrations, préparation au déploiement (cache, routes, vues), et surveillance des files d'attente et du planificateur. Elle supporte des exécutions minimales ou pipelines CI, et inclut des vérifications avancées comme le healthcheck des files d'attente via dispatch d'un job no-op. Elle fonctionne en ligne de commande avec des outils Laravel standard (Artisan, Pint, PHPStan, Composer) et s'adapte aux environnements Sail, Horizon, et aux configurations CI.

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

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Documentation

Boucle de Vérification Laravel

À exécuter avant les PRs, après des changements majeurs, et en pré-déploiement.

Quand l'utiliser

  • Avant d'ouvrir une pull request pour un projet Laravel
  • Après des refontes majeures ou des mises à jour de dépendances
  • Vérification pré-déploiement pour la staging ou la production
  • Exécution du pipeline complet lint -> test -> sécurité -> préparation au déploiement

Comment ça fonctionne

  • Les phases s'exécutent séquentiellement, des vérifications d'environnement jusqu'à la préparation au déploiement, chaque couche s'appuyant sur la précédente.
  • Les vérifications d'environnement et de Composer bloquent tout le reste ; arrêter immédiatement si elles échouent.
  • Le linting/l'analyse statique doivent être propres avant d'exécuter les tests complets et la couverture.
  • Les vérifications de sécurité et de migration interviennent après les tests, afin de vérifier le comportement avant les étapes de données ou de release.
  • Les vérifications de build/déploiement et de file d'attente/planificateur sont les dernières barrières ; tout échec bloque la release.

Phase 1 : Vérifications d'Environnement

php -v
composer --version
php artisan --version
  • Vérifier que .env est présent et que les clés requises existent
  • Confirmer APP_DEBUG=false pour les environnements de production
  • Confirmer que APP_ENV correspond au déploiement cible (production, staging)

Si vous utilisez Laravel Sail en local :

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

Phase 1.5 : Composer et Autoload

composer validate
composer dump-autoload -o

Phase 2 : Linting et Analyse Statique

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

Si votre projet utilise Psalm au lieu de PHPStan :

vendor/bin/psalm

Phase 3 : Tests et Couverture

php artisan test

Couverture (CI) :

XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage

Exemple CI (format -> analyse statique -> tests) :

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

Phase 4 : Vérifications de Sécurité et Dépendances

composer audit

Phase 5 : Base de Données et Migrations

php artisan migrate --pretend
php artisan migrate:status
  • Examinez attentivement les migrations destructives
  • Assurez-vous que les noms de fichiers de migration suivent le format Y_m_d_His_* (ex. 2025_03_14_154210_create_orders_table.php) et décrivent clairement le changement
  • Assurez-vous que les rollbacks sont possibles
  • Vérifiez les méthodes down() et évitez toute perte de données irréversible sans sauvegarde explicite

Phase 6 : Préparation au Build et au Déploiement

php artisan optimize:clear
php artisan config:cache
php artisan route:cache
php artisan view:cache
  • Assurez-vous que les warmups de cache réussissent avec la configuration de production
  • Vérifiez que les workers de file d'attente et le planificateur sont configurés
  • Confirmez que storage/ et bootstrap/cache/ sont accessibles en écriture dans l'environnement cible

Phase 7 : Vérifications des Files d'Attente et du Planificateur

php artisan schedule:list
php artisan queue:failed

Si Horizon est utilisé :

php artisan horizon:status

Si queue:monitor est disponible, utilisez-le pour vérifier le backlog sans traiter les jobs :

php artisan queue:monitor default --max=100

Vérification active (staging uniquement) : dispatcher un job no-op vers une file dédiée et exécuter un worker unique pour le traiter (assurez-vous qu'une connexion de file non-sync est configurée).

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

Vérifiez que le job a produit l'effet secondaire attendu (entrée de log, ligne dans une table de healthcheck, ou métrique).

Exécutez cette commande uniquement sur des environnements non-production où le traitement d'un job de test est sûr.

Exemples

Flux minimal :

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 de style 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.

Skills associés