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browser-qa

このスキルは、デプロイ後のブラウザ自動化を用いたビジュアルテストとUI操作検証を自動化します。

browser-qa とは？

Browser QAスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェントと連携し、デプロイされたWebアプリケーションのUIを実際のユーザー操作のように自動テストします。主にステージング環境でのリリース前検証や、フロントエンド変更を含むPRレビュー時に活用します。Playwright、Puppeteer、またはChrome拡張を介したブラウザ自動化MCPを使用し、読み取り専用操作をデフォルトとすることで本番環境への影響を最小限に抑えます。テストではコンソールエラーやネットワークエラーの確認、Core Web Vitalsの計測、フォーム送信や認証フローなどのインタラクションテスト、ビジュアルリグレッション（スクリーンショット比較）、およびaxe-coreによるアクセシビリティ監査（WCAG 2.2 AA準拠チェック）を段階的に実施します。結果はマークダウン形式のレポートにまとめられ、"SHIP"、"SHIP WITH FIXES"、"DO NOT SHIP"の3段階で出荷判断を支援します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/browser-qa
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ドキュメント

Browser QA — 自動ビジュアルテストと操作検証

使用するタイミング

  • 機能をステージング/プレビュー環境にデプロイした後
  • 複数ページにわたるUIの動作を確認する必要がある場合
  • リリース前にレイアウト、フォーム、インタラクションが実際に機能することを確認する
  • フロントエンドコードに触れるPRをレビューするとき
  • アクセシビリティ監査とレスポンシブテスト

仕組み

ブラウザ自動化MCP（claude-in-chrome、Playwright、またはPuppeteer）を使用して、実際のユーザーのようにライブページと対話します。

安全第一 — 影響範囲（デフォルトは読み取り専用で実行）

Browser QAは実際の認証と実際のユーザージャーニーを実行するため、影響範囲を明示的に扱います。 デフォルトは読み取り専用とし、本番URLに対して変更を伴うジャーニー（チェックアウト、支払い、削除、一括更新）を決して実行しないでください。明示的なオプトインとステージング/プレビューURLが必要です。シードされたテスト認証情報を使用し、実際の本番ログインは使用しないでください。スクリーンショットを保存する前に、認証情報/トークン/PIIを編集（マスク）してください。

フェーズ1: スモークテスト

1. 対象URLに移動
2. コンソールエラーを確認（ノイズをフィルタリング: アナリティクス、サードパーティ）
3. ネットワークリクエストに4xx/5xxがないことを確認
4. デスクトップ + モバイルビューポートでファーストビューをスクリーンショット
5. Core Web Vitalsを確認: LCP < 2.5秒、CLS < 0.1、INP < 200ms
   （INPは2024年3月にFIDから置き換え。しきい値はweb.devを参照）

フェーズ2: インタラクションテスト

1. すべてのナビリンクをクリック — デッドリンクがないことを確認
2. 有効なデータでフォーム送信 — 成功状態を確認
3. 無効なデータでフォーム送信 — エラー状態を確認
4. 認証フローをテスト: ログイン → 保護ページ → ログアウト（テスト認証情報のみ、本番は不可）
5. 重要なユーザージャーニーをテスト（チェックアウト、オンボーディング、検索）
   — デフォルトは読み取り専用。変更を伴うジャーニーは、明示的なオプトインがある場合のみ
     ステージング環境で実行（上記「安全第一」を参照）

フェーズ3: ビジュアルリグレッション

1. 主要なページを3つのブレークポイント（375px、768px、1440px）でスクリーンショット
2. コミットされたベースラインのスクリーンショットと比較
   — ベースラインがない場合はINCONCLUSIVEと報告し、黙ってPASSとしない
3. 5pxを超えるレイアウトシフト、要素の欠落、オーバーフローをフラグ
4. 該当する場合はダークモードを確認

フェーズ4: アクセシビリティ

1. 各ページでaxe-coreまたは同等のツールを実行
2. WCAG 2.2 AA違反をフラグ（コントラスト、ラベル、フォーカス順序）
3. キーボードナビゲーションがエンドツーエンドで機能することを確認
4. スクリーンリーダーのランドマークを確認

注: axe-coreは自動でWCAGの約30～40％をカバーします。クリーンな実行結果は必要だが十分ではないため、キーボードナビゲーション、フォーカス順序、スクリーンリーダーのパスは手動での確認が必要です。自動テストの合格だけをもって「アクセシブル」と報告しないでください。

出力形式

## QAレポート — [URL] — [タイムスタンプ]

### スモークテスト
- コンソールエラー: 重大0件、警告2件（アナリティクスノイズ）
- ネットワーク: すべて200/304、失敗なし
- Core Web Vitals: LCP 1.2秒 ✓、CLS 0.02 ✓、INP 89ms ✓

### インタラクション
- [✓] ナビリンク: 12/12 動作
- [✗] お問い合わせフォーム: 無効なメールアドレスに対するエラー状態が欠落
- [✓] 認証フロー: ログイン/ログアウト 動作

### ビジュアル
- [✗] ヒーローセクションが375pxビューポートでオーバーフロー
- [✓] ダークモード: 全ページで一貫

### アクセシビリティ
- AA違反2件: ヒーロー画像に代替テキストが欠落、フッターリンクのコントラストが低い

### 判定: 修正して出荷（問題2件、ブロッカー0件）
# 判定 ∈ 出荷 / 修正して出荷 / 出荷不可。ビジュアルベースラインがない場合はINCONCLUSIVEを使用

統合

任意のブラウザMCPと連携:

  • mChild__claude-in-chrome__* ツール（推奨 — 実際のChromeを使用）
  • Playwright 経由 mcp__browserbase__*
  • 直接Puppeteerスクリプト

デプロイ後の監視には /canary-watch と組み合わせて使用します。

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.

関連スキル

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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