Communitygithub.com

boucle-de-verification-springboot

Boucle de vérification pour les projets Spring Boot : construction, analyse statique, tests avec couverture, analyses de sécurité et revue des différences avant publication ou PR.

Qu'est-ce que boucle-de-verification-springboot ?

Cette compétence (ou skill) définit une boucle de vérification automatisée pour les projets Spring Boot, à exécuter avant chaque Pull Request, après des refontes majeures ou avant un déploiement. Elle guide l'agent ou le développeur à travers six phases : construction (build) du projet avec Maven ou Gradle, analyse statique du code (SpotBugs, PMD, Checkstyle), exécution des tests unitaires et d'intégration avec couverture JaCoCo (≥80%), scans de sécurité (dépendances, secrets, fuites), formatage et linting optionnel, puis revue des différences Git. Le tout est documenté avec des commandes CLI précises et des exemples de code Java (JUnit 5, Mockito, Testcontainers, MockMvc). Le résultat final est un rapport structuré indiquant si le projet est prêt ou non pour l'étape suivante. Cette approche systématique garantit une qualité constante et rapide, en traitant les avertissements comme des défauts en production.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Boucle de Vérification Spring Boot

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

Quand l'activer

  • Avant d'ouvrir une pull request pour un service Spring Boot
  • Après une refactoring majeure ou des mises à jour de dépendances
  • Vérification pré-déploiement pour les environnements de staging ou de production
  • Exécution complète du pipeline : build → lint → test → scan de sécurité
  • Validation de la couverture de tests par rapport aux seuils

Phase 1 : Construction

mvn -T 4 clean verify -DskipTests
# ou
./gradlew clean assemble -x test

Si la construction échoue, arrêtez-vous et corrigez.

Phase 2 : Analyse Statique

Maven (plugins courants) :

mvn -T 4 spotbugs:check pmd:check checkstyle:check

Gradle (si configuré) :

./gradlew checkstyleMain pmdMain spotbugsMain

Phase 3 : Tests + Couverture

mvn -T 4 test
mvn jacoco:report   # vérifier 80%+ de couverture
# ou
./gradlew test jacocoTestReport

Rapport :

  • Nombre total de tests, réussis/échoués
  • % de couverture (lignes/branches)

Tests Unitaires

Tester la logique métier en isolation avec des dépendances mockées :

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class UserServiceTest {

  @Mock private UserRepository userRepository;
  @InjectMocks private UserService userService;

  @Test
  void createUser_validInput_returnsUser() {
    var dto = new CreateUserDto("Alice", "[email protected]");
    var expected = new User(1L, "Alice", "[email protected]");
    when(userRepository.save(any(User.class))).thenReturn(expected);

    var result = userService.create(dto);

    assertThat(result.name()).isEqualTo("Alice");
    verify(userRepository).save(any(User.class));
  }

  @Test
  void createUser_duplicateEmail_throwsException() {
    var dto = new CreateUserDto("Alice", "[email protected]");
    when(userRepository.existsByEmail(dto.email())).thenReturn(true);

    assertThatThrownBy(() -> userService.create(dto))
        .isInstanceOf(DuplicateEmailException.class);
  }
}

Tests d'Intégration avec Testcontainers

Tester avec une vraie base de données plutôt que H2 :

@SpringBootTest
@Testcontainers
class UserRepositoryIntegrationTest {

  @Container
  static PostgreSQLContainer<?> postgres = new PostgreSQLContainer<>("postgres:16-alpine")
      .withDatabaseName("testdb");

  @DynamicPropertySource
  static void configureProperties(DynamicPropertyRegistry registry) {
    registry.add("spring.datasource.url", postgres::getJdbcUrl);
    registry.add("spring.datasource.username", postgres::getUsername);
    registry.add("spring.datasource.password", postgres::getPassword);
  }

  @Autowired private UserRepository userRepository;

  @Test
  void findByEmail_existingUser_returnsUser() {
    userRepository.save(new User("Alice", "[email protected]"));

    var found = userRepository.findByEmail("[email protected]");

    assertThat(found).isPresent();
    assertThat(found.get().getName()).isEqualTo("Alice");
  }
}

Tests API avec MockMvc

Tester la couche contrôleur avec le contexte Spring complet :

@WebMvcTest(UserController.class)
class UserControllerTest {

  @Autowired private MockMvc mockMvc;
  @MockBean private UserService userService;

  @Test
  void createUser_validInput_returns201() throws Exception {
    var user = new UserDto(1L, "Alice", "[email protected]");
    when(userService.create(any())).thenReturn(user);

    mockMvc.perform(post("/api/users")
            .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
            .content("""
                {"name": "Alice", "email": "[email protected]"}
                """))
        .andExpect(status().isCreated())
        .andExpect(jsonPath("$.name").value("Alice"));
  }

  @Test
  void createUser_invalidEmail_returns400() throws Exception {
    mockMvc.perform(post("/api/users")
            .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
            .content("""
                {"name": "Alice", "email": "not-an-email"}
                """))
        .andExpect(status().isBadRequest());
  }
}

Phase 4 : Scan de Sécurité

# CVE des dépendances
mvn org.owasp:dependency-check-maven:check
# ou
./gradlew dependencyCheckAnalyze

# Secrets dans le code source
grep -rn "password\s*=\s*\"" src/ --include="*.java" --include="*.yml" --include="*.properties"
grep -rn "sk-\|api_key\|secret" src/ --include="*.java" --include="*.yml"

# Secrets (historique Git)
git secrets --scan  # si configuré

Problèmes de Sécurité Courants

# Vérifier les System.out.println (utiliser un logger à la place)
grep -rn "System\.out\.print" src/main/ --include="*.java"

# Vérifier les messages d'exception bruts dans les réponses
grep -rn "e\.getMessage()" src/main/ --include="*.java"

# Vérifier le CORS avec wildcard
grep -rn "allowedOrigins.*\*" src/main/ --include="*.java"

Phase 5 : Formatage/Lint (optionnel)

mvn spotless:apply   # si le plugin Spotless est utilisé
./gradlew spotlessApply

Phase 6 : Revue des Différences

git diff --stat
git diff

Liste de vérification :

  • Pas de logs de débogage laissés (System.out, log.debug sans gardes)
  • Erreurs et codes HTTP pertinents
  • Transactions et validation présentes là où nécessaire
  • Modifications de configuration documentées

Modèle de Sortie

RAPPORT DE VÉRIFICATION
=======================
Construction : [SUCCÈS/ÉCHEC]
Statique :     [SUCCÈS/ÉCHEC] (spotbugs/pmd/checkstyle)
Tests :        [SUCCÈS/ÉCHEC] (X/Y réussis, couverture Z%)
Sécurité :     [SUCCÈS/ÉCHEC] (CVE trouvées : N)
Diff :         [X fichiers modifiés]

Global :       [PRÊT / PAS PRÊT]

Problèmes à corriger :
1. ...
2. ...

Mode Continu

  • Réexécuter les phases lors de changements significatifs ou toutes les 30 à 60 minutes lors de longues sessions
  • Garder une boucle courte : mvn -T 4 test + spotbugs pour un retour rapide

Rappelez-vous : Un retour rapide vaut mieux que des surprises tardives. Gardez la porte stricte — traitez les avertissements comme des défauts dans les systèmes de production.

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