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laravel-verification

Laravel プロジェクトの検証ループ:環境チェック、リンター、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、デプロイ準備確認。マージ前やデプロイ前にリンター、静的解析、テスト、カバレッジ、セキュリティを実行します。

laravel-verification とは?

このスキルは、Laravel プロジェクトのコード品質とデプロイ準備性を自動検証するための包括的なパイプラインを提供します。環境チェックから始まり、Composer 検証、リンター(Pint)、静的解析(PHPStan/Psim)、テスト(カバレッジ付き)、セキュリティ監査、マイグレーションレビュー、キャッシュ最適化、キュー・スケジューラ確認までを段階的に実行します。各フェーズは順番に依存しており、前のフェーズでエラーがあれば後続を実行しないため、効率的な問題特定が可能です。Claude Code などの AI エージェントと連携して、PR 前やデプロイ前の一貫した検証ワークフローを実現します。

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

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ドキュメント

Laravel 検証ループ

PR 前、大きな変更後、デプロイ前に実行します。

使用タイミング

  • Laravel プロジェクトのプルリクエストを出す前
  • 大規模なリファクタリングや依存関係のアップグレード後
  • ステージングまたは本番環境へのデプロイ前検証
  • リンター → テスト → セキュリティ → デプロイ準備の完全パイプラインを実行する場合

動作の仕組み

  • 環境チェックからデプロイ準備までを順次実行し、各レイヤーが前のレイヤーに基づいて構築されます。
  • 環境と Composer のチェックはその後のすべての処理をゲート制御し、失敗した場合は即座に停止します。
  • リンター/静的解析は、完全なテストとカバレッジを実行する前にクリーンである必要があります。
  • セキュリティとマイグレーションのレビューはテスト後に行われるため、データやリリース手順の前に動作を検証します。
  • ビルド/デプロイ準備とキュー/スケジューラのチェックは最終ゲートであり、いずれかの失敗はリリースをブロックします。

フェーズ 1: 環境チェック

php -v
composer --version
php artisan --version
  • .env が存在し、必要なキーが存在することを確認する
  • 本番環境では APP_DEBUG=false を確認する
  • APP_ENV が対象のデプロイ環境(production、staging)と一致することを確認する

Laravel Sail をローカルで使用している場合:

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

フェーズ 1.5: Composer とオートロード

composer validate
composer dump-autoload -o

フェーズ 2: リンターと静的解析

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

PHPStan の代わりに Psalm を使用している場合:

vendor/bin/psalm

フェーズ 3: テストとカバレッジ

php artisan test

カバレッジ(CI 用):

XDEBUG_MODE=coverage php artisan test --coverage

CI の例(フォーマット → 静的解析 → テスト):

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

フェーズ 4: セキュリティと依存関係チェック

composer audit

フェーズ 5: データベースとマイグレーション

php artisan migrate --pretend
php artisan migrate:status
  • 破壊的なマイグレーションは注意深くレビューする
  • マイグレーションファイル名が Y_m_d_His_*(例:2025_03_14_154210_create_orders_table.php)に従い、変更内容を明確に説明していることを確認する
  • ロールバックが可能であることを確認する
  • down() メソッドを検証し、明示的なバックアップなしに不可逆的なデータ損失が発生しないようにする

フェーズ 6: ビルドとデプロイ準備

php artisan optimize:clear
php artisan config:cache
php artisan route:cache
php artisan view:cache
  • 本番構成でキャッシュウォームアップが成功することを確認する
  • キューワーカーとスケジューラが設定されていることを確認する
  • 対象環境で storage/ と bootstrap/cache/ が書き込み可能であることを確認する

フェーズ 7: キューとスケジューラのチェック

php artisan schedule:list
php artisan queue:failed

Horizon を使用している場合:

php artisan horizon:status

queue:monitor が利用可能な場合は、ジョブを処理せずにバックログを確認するために使用します:

php artisan queue:monitor default --max=100

アクティブな検証(ステージングのみ):専用キューに no-op ジョブをディスパッチし、単一のワーカーで処理します(sync 以外のキュー接続が設定されていることを確認してください)。

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

ジョブが期待される副作用(ログエントリ、ヘルスチェックテーブル行、またはメトリック)を生成したことを確認します。

テストジョブの処理が安全な非本番環境でのみ実行してください。

例

最小フロー:

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

CI スタイルのパイプライン:

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.

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