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브라우저 QA — 자동화된 시각적 테스트 및 상호작용 검증

이 스킬은 기능 배포 후 브라우저 자동화를 사용하여 시각적 테스트와 UI 상호작용 검증을 자동화합니다.

브라우저 QA — 자동화된 시각적 테스트 및 상호작용 검증란 무엇인가요?

이 스킬은 프론트엔드 코드 변경사항을 배포한 후 시각적 회귀, 접근성, 사용자 상호작용을 검증하는 종합적인 QA 워크플로우를 제공합니다. Claude-in-Chrome, Playwright, Puppeteer와 같은 브라우저 자동화 MCP(Machine Conversation Protocol)를 활용하여 실제 사용자처럼 라이브 페이지와 상호작용합니다. 기본적으로 읽기 전용(read-only) 모드로 실행되어 프로덕션 환경에서 결제, 삭제, 대량 업데이트와 같은 변이(mutating) 작업을 수행하지 못하도록 안전장치를 적용합니다. 4단계(스모크 테스트, 상호작용 테스트, 시각적 회귀 테스트, 접근성 감사)로 구성된 체계적인 접근법을 제공하며, 각 단계별 실행 가능한 명령어와 평가 기준을 포함합니다. 또한 WCAG 2.2 AA 기준 준수 여부를 확인하고, Core Web Vitals 측정, 반응형 디자인 검증을 자동화하며, 최종적으로 SHIP / SHIP WITH FIXES / DO NOT SHIP 중 하나의 판정을 내리는 구조화된 출력 형식을 제공합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/browser-qa

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문서

브라우저 QA — 자동화된 시각적 테스트 및 상호작용 검증은(는) 무엇을 하나요?

사용 시기

  • 스테이징/프리뷰 환경에 기능을 배포한 후
  • 여러 페이지에서 UI 동작을 확인해야 할 때
  • 출시 전 — 레이아웃, 폼, 상호작용이 실제로 작동하는지 확인할 때
  • 프론트엔드 코드를 건드리는 PR을 리뷰할 때
  • 접근성 감사 및 반응형 테스트

작동 방식

브라우저 자동화 MCP(claude-in-chrome, Playwright 또는 Puppeteer)를 사용하여 실제 사용자처럼 라이브 페이지와 상호작용합니다.

안전 우선 — 폭발 반경 (기본적으로 읽기 전용 실행)

브라우저 QA는 실제 인증 및 실제 사용자 여정을 다루므로, 폭발 반경을 명시적으로 처리해야 합니다. 기본값은 읽기 전용: 프로덕션 URL에 대해 변이 여정(결제, 지불, 삭제, 대량 업데이트)을 절대 실행하지 마십시오. 명시적 옵트인 및 스테이징/프리뷰 URL이 필요합니다. 실제 프로덕션 로그인이 아닌 시드된 테스트 자격 증명을 사용하고, 스크린샷을 저장하기 전에 자격 증명/토큰/PII를 삭제하십시오.

1단계: 스모크 테스트

1. 대상 URL로 이동
2. 콘솔 오류 확인 (노이즈 필터링: 분석, 타사)
3. 네트워크 요청에서 4xx/5xx 없음 확인
4. 데스크톱 + 모바일 뷰포트에서 접힌 부분 위 스크린샷 촬영
5. Core Web Vitals 확인: LCP < 2.5초, CLS < 0.1, INP < 200ms
   (INP는 2024년 3월 FID를 대체함; 임계값은 web.dev 기준)

2단계: 상호작용 테스트

1. 모든 탐색 링크 클릭 — 끊어진 링크 없음 확인
2. 유효한 데이터로 폼 제출 — 성공 상태 확인
3. 유효하지 않은 데이터로 폼 제출 — 오류 상태 확인
4. 인증 흐름 테스트: 로그인 → 보호된 페이지 → 로그아웃 (테스트 자격 증명만 사용, 프로덕션 금지)
5. 주요 사용자 여정 테스트 (결제, 온보딩, 검색)
   — 기본적으로 읽기 전용; 명시적 옵트인이 있는 경우에만 스테이징에 대해 변이 여정 실행
     (위의 "안전 우선" 참조)

3단계: 시각적 회귀 테스트

1. 주요 페이지를 3개의 중단점(375px, 768px, 1440px)에서 스크린샷 촬영
2. 커밋된 기준 스크린샷과 비교
   — 기준이 없으면 INCONCLUSIVE로 보고, 절대 무음 PASS로 보고하지 않음
3. 5px 이상 레이아웃 이동, 누락된 요소, 오버플로우 플래깅
4. 해당되는 경우 다크 모드 확인

4단계: 접근성 검사

1. 각 페이지에서 axe-core 또는 동등한 도구 실행
2. WCAG 2.2 AA 위반 사항 플래깅 (대비, 레이블, 포커스 순서)
3. 키보드 탐색이 처음부터 끝까지 작동하는지 확인
4. 스크린 리더 랜드마크 확인

참고: axe-core는 자동으로 WCAG의 약 30~40%를 다룹니다. 깔끔한 실행은 필요 조건이지, 충분 조건이 아닙니다 — 키보드 탐색, 포커스 순서, 스크린 리더 통과는 여전히 수동 확인이 필요합니다. 자동화된 패스만으로 "접근 가능"이라고 보고하지 마십시오.

출력 형식

## QA 보고서 — [URL] — [타임스탬프]

### 스모크 테스트
- 콘솔 오류: 0개의 심각, 2개의 경고 (분석 노이즈)
- 네트워크: 모두 200/304, 실패 없음
- Core Web Vitals: LCP 1.2초 ✓, CLS 0.02 ✓, INP 89ms ✓

### 상호작용
- [✓] 탐색 링크: 12/12 작동
- [✗] 문의 양식: 잘못된 이메일에 대한 오류 상태 누락
- [✓] 인증 흐름: 로그인/로그아웃 작동

### 시각적
- [✗] 히어로 섹션이 375px 뷰포트에서 오버플로우됨
- [✓] 다크 모드: 모든 페이지 일관성 유지

### 접근성
- AA 위반 2개: 히어로 이미지에 대체 텍스트 누락, 푸터 링크의 낮은 대비

### 판정: 수정 후 출시 (2개 이슈, 0개 차단)
# 판정 ∈ 출시 / 수정 후 출시 / 출시 금지; 시각적 기준이 없으면 INCONCLUSIVE 사용

통합

모든 브라우저 MCP와 함께 작동:

  • mChild__claude-in-chrome__* 도구 (선호 — 실제 Chrome 사용)
  • mcp__browserbase__*를 통한 Playwright
  • 직접 Puppeteer 스크립트

배포 후 모니터링을 위해 /canary-watch와 함께 사용하십시오.

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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