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swift-protocol-di-testing

Injection de dépendances par protocole pour un code Swift testable — simule le système de fichiers, le réseau et les API externes avec des protocoles ciblés et Swift Testing.

Qu'est-ce que swift-protocol-di-testing ?

Cette compétence enseigne un motif d'architecture pour rendre le code Swift testable en abstraisant les dépendances externes (système de fichiers, réseau, iCloud) derrière de petits protocoles ciblés. Elle permet d'écrire des tests déterministes sans entrées/sorties réelles, en utilisant l'injection de dépendances par défaut avec `public init(... = DefaultImplementation())`. Les tests sont écrits avec le framework Swift Testing, et les mocks peuvent simuler des erreurs pour tester tous les chemins de défaillance. Cette approche fonctionne avec la concurrence Swift (acteurs, `Sendable`) et facilite le développement de modules utilisables dans l'application, les tests et les aperçus SwiftUI.

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

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Documentation

Injection de dépendances par protocole en Swift pour les tests

Modèles pour rendre le code Swift testable en abstrayant les dépendances externes (système de fichiers, réseau, iCloud) derrière de petits protocoles ciblés. Permet des tests déterministes sans E/S.

Quand l'activer

  • Écrire du code Swift qui accède au système de fichiers, au réseau ou aux API externes
  • Besoin de tester les chemins de gestion d'erreurs sans déclencher de vraies pannes
  • Construire des modules qui fonctionnent dans différents environnements (app, test, aperçu SwiftUI)
  • Concevoir une architecture testable avec la concurrence Swift (acteurs, Sendable)

Motif central

1. Définir de petits protocoles ciblés

Chaque protocole gère exactement une préoccupation externe.

// Accès au système de fichiers
public protocol FileSystemProviding: Sendable {
    func containerURL(for purpose: Purpose) -> URL?
}

// Opérations de lecture/écriture de fichiers
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
}

// Stockage de signets (par exemple, pour les applications sandboxées)
public protocol BookmarkStorageProviding: Sendable {
    func saveBookmark(_ data: Data, for key: String) throws
    func loadBookmark(for key: String) throws -> Data?
}

2. Créer des implémentations par défaut (production)

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. Créer des implémentations simulées (mocks) pour les tests

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. Injecter les dépendances avec des paramètres par défaut

Le code de production utilise les valeurs par défaut ; les tests injectent des mocks.

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")
        )
        // Traiter les données...
    }
}

5. Écrire des tests avec Swift Testing

import Testing

@Test("Le gestionnaire de synchronisation gère un conteneur manquant")
func testMissingContainer() async {
    let mockFileSystem = MockFileSystemProvider(containerURL: nil)
    let manager = SyncManager(fileSystem: mockFileSystem)

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

@Test("Le gestionnaire de synchronisation lit correctement les données")
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("Le gestionnaire de synchronisation gère les erreurs de lecture avec élégance")
func testReadError() async {
    let mockFileAccessor = MockFileAccessor()
    mockFileAccessor.readError = CocoaError(.fileReadCorruptFile)

    let manager = SyncManager(fileAccessor: mockFileAccessor)

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

Bonnes pratiques

  • Responsabilité unique : Chaque protocole doit gérer une seule préoccupation — ne créez pas de « protocoles dieux » avec de nombreuses méthodes
  • Conformité Sendable : Requise lorsque les protocoles sont utilisés à travers les limites des acteurs
  • Paramètres par défaut : Laissez le code de production utiliser les implémentations réelles par défaut ; seuls les tests ont besoin de spécifier des mocks
  • Simulation d'erreurs : Concevez les mocks avec des propriétés d'erreur configurables pour tester les chemins d'échec
  • Ne simuler que les frontières : Simulez les dépendances externes (système de fichiers, réseau, API), pas les types internes

Anti-patrons à éviter

  • Créer un seul grand protocole qui couvre tout l'accès externe
  • Simuler des types internes qui n'ont pas de dépendances externes
  • Utiliser des conditionnelles #if DEBUG au lieu d'une véritable injection de dépendances
  • Oublier la conformité Sendable lorsqu'utilisé avec des acteurs
  • Sur-ingénierie : si un type n'a pas de dépendances externes, il n'a pas besoin d'un protocole

Quand utiliser

  • Tout code Swift qui touche au système de fichiers, au réseau ou aux API externes
  • Tester des chemins de gestion d'erreurs difficiles à déclencher dans des environnements réels
  • Construire des modules qui doivent fonctionner dans des contextes d'application, de test et d'aperçu SwiftUI
  • Applications utilisant la concurrence Swift (acteurs, concurrence structurée) nécessitant une architecture testable

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