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springboot-verification

Spring Bootプロジェクト向けの検証ループ:ビルド、静的解析、カバレッジ付きテスト、セキュリティスキャン、差分レビュー。PR前やリリース前に実行します。

springboot-verification とは?

このスキルはSpring Bootプロジェクトを対象とした包括的な検証パイプラインを提供します。PRの作成前や大規模なリファクタリング後、デプロイ前などに実行することで、コード品質を自動的にチェックします。ビルド、静的解析(SpotBugs、PMD、Checkstyle)、テスト(JUnit、Testcontainers、MockMvc)、セキュリティスキャン(依存関係のCVE、シークレット漏洩チェック)、そして差分レビューという6つのフェーズで構成されており、各フェーズが明確に分かれています。MavenとGradleの両方に対応しており、ユニットテストの例やTestcontainersを使った統合テスト、MockMvcを使ったAPIテストのサンプルコードも含まれています。最終的には検証結果をレポートとして出力し、「READY / NOT READY」の判定を下します。このスキルはCI/CDパイプラインに組み込むことも、手動で実行することも可能です。

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

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ドキュメント

Spring Boot 検証ループ

PR前、大規模な変更後、デプロイ前に実行します。

起動タイミング

  • Spring Bootサービスのプルリクエストを開く前
  • 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
  • ステージング環境や本番環境へのデプロイ前検証
  • フルビルド → リンター → テスト → セキュリティスキャンパイプラインの実行
  • テストカバレッジが閾値を満たしているかの確認

フェーズ1: ビルド

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

ビルドが失敗したら、停止して修正してください。

フェーズ2: 静的解析

Maven(一般的なプラグイン):

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

Gradle(設定済みの場合):

./gradlew checkstyleMain pmdMain spotbugsMain

フェーズ3: テスト + カバレッジ

mvn -T 4 test
mvn jacoco:report   # カバレッジ80%以上を確認
# または
./gradlew test jacocoTestReport

レポート:

  • 総テスト数、成功/失敗
  • カバレッジ%(行/ブランチ)

単体テスト

モック化した依存関係を使用して、サービスロジックを分離してテストします:

@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);
  }
}

Testcontainers を使った統合テスト

H2ではなく実際のデータベースに対してテストします:

@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");
  }
}

MockMvc を使ったAPIテスト

完全なSpringコンテキストでコントローラ層をテストします:

@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());
  }
}

フェーズ4: セキュリティスキャン

# 依存関係のCVE
mvn org.owasp:dependency-check-maven:check
# または
./gradlew dependencyCheckAnalyze

# ソース内のシークレット
grep -rn "password\s*=\s*\"" src/ --include="*.java" --include="*.yml" --include="*.properties"
grep -rn "sk-\|api_key\|secret" src/ --include="*.java" --include="*.yml"

# シークレット(git履歴)
git secrets --scan  # 設定されている場合

よくあるセキュリティ指摘事項

# System.out.printlnの確認(代わりにロガーを使用すること)
grep -rn "System\.out\.print" src/main/ --include="*.java"

# レスポンス内の生の例外メッセージを確認
grep -rn "e\.getMessage()" src/main/ --include="*.java"

# ワイルドカードCORSを確認
grep -rn "allowedOrigins.*\*" src/main/ --include="*.java"

フェーズ5: リンター/フォーマット(オプションゲート)

mvn spotless:apply   # Spotlessプラグインを使用している場合
./gradlew spotlessApply

フェーズ6: 差分レビュー

git diff --stat
git diff

チェックリスト:

  • デバッグ用ログが残っていないこと(System.out、ガードなしのlog.debug)
  • 意味のあるエラーメッセージとHTTPステータスが返されていること
  • トランザクションとバリデーションが必要な箇所に存在すること
  • 設定変更がドキュメント化されていること

出力テンプレート

VERIFICATION REPORT
===================
Build:     [PASS/FAIL]
Static:    [PASS/FAIL] (spotbugs/pmd/checkstyle)
Tests:     [PASS/FAIL] (X/Y passed, Z% coverage)
Security:  [PASS/FAIL] (CVE findings: N)
Diff:      [X files changed]

Overall:   [READY / NOT READY]

Issues to Fix:
1. ...
2. ...

継続モード

  • 大きな変更があった場合や、長時間のセッションでは30〜60分ごとにフェーズを再実行する
  • ショートループを維持する: mvn -T 4 test + spotbugs で素早くフィードバックを得る

忘れないでください: 迅速なフィードバックは、後から驚くことよりも優れています。ゲートは厳しく保ち、本番システムでは警告を障害として扱ってください。

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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