Testany Pipeline

本 skill 通过 Testany MCP 工具管理 Testany 平台上的 pipeline。 平台对象操作通过远程 API；允许为本次编排读取本地 handoff、生成和静态检查 YAML。这不授权执行测试或返回的命令。

关键前提：

• pipeline 是 Testany 的执行与编排单元
• 常规场景执行使用 pipeline；case dry-run 是另一个需要执行授权的验证动作，不能当作只读检查或自动替代 pipeline
• trigger 只是 pipeline 的执行入口，不是编排层

用户输入: $ARGUMENTS

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宿主能力适配

• 遵循 整体目标与交接：完整目标中的注册、编排、一次执行和等待按需接续，不能只给下一步建议；仅配置的目标不扩大为运行。
• 优先使用宿主提供的结构化提问工具（如 AskUserQuestion）一次性收集缺失信息。
• 如果宿主不支持该工具，则用一条普通消息集中提问相同问题；低风险字段可给出默认值建议。
• 如果宿主支持 slash command，可推荐相关 workflow 的命令入口；否则直接在当前线程继续对应 workflow。

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先统一心智模型

使用本 skill 前，先按 automation-model.md 理解边界：

• 上游给出的通常是 traditional test scenario
• testany-case-writing 负责把它拆成 platform cases
• 本 skill 负责把这些 platform cases 编排成 pipeline
• testany-trigger 负责为 pipeline 配置 Plan / Manual Trigger / Gatekeeper

重要结论：

• 本 skill 的主输入不应该是“让我从 case 描述里猜业务流程”
• 本 skill 的主输入应该是上游明确给出的 automation design / decomposition

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上游输入优先级

按以下优先级选择输入模式：

1. Primary：automation design / decomposition

   • 来自 testany-case-writing
   • 最好是基于 approved Test Spec 的 Testany Automation Handoff 生成
   • 已明确 case inventory、依赖关系、relay map、是否有分支

2. Secondary：用户明确给出的 case keys + 依赖描述

   • 例如“用 A1B2C3D4 先登录，再用 E5F6A7B8 查询”

3. Fallback：从现有 case metadata 反推

   • 只在前两者都没有时使用
   • 必须把结果回显给用户确认
   • 不能把“猜出来的流程”当主路径

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操作速查

用户意图	操作类型	工具
创建新 pipeline	Create	testany_create_pipeline
查看 pipeline 详情	Read	testany_get_pipeline
查看 pipeline YAML	Read	testany_get_pipeline_yaml
搜索/列出 pipelines（按 workspace）	Read	testany_list_pipelines
列出我的 pipelines（按 workspace）	Read	testany_list_my_pipelines
修改 pipeline 配置	Update	testany_update_pipeline
删除 pipeline	Delete	testany_get_pipeline_used_by → testany_delete_pipeline
验证 YAML 语法	Validate	testany_verify_pipeline
检查被引用情况	Query	testany_get_pipeline_used_by

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Create（创建）

本地 YAML 检查、远程验证与执行分开，遵循 交付验证。创建后按真实 key 读回配置及需要的 YAML，核对名称、workspace、case 引用与本次编排；accepted 不等于配置已一致，更不等于执行成功。

创建与依赖新 key 的调用存在数据依赖：先取得并检查创建响应，再将实际 pipeline_key 传给验证、读回或执行。不要在创建前把示例/猜测 key 填进同一批调用；&& 只保证前一命令成功，不会把新 key 自动传给后一命令。脚本编排可解析响应并检查非空 key 后继续，缺失或不确定时停止相关调用。

Phase 0: 先判断输入模式

Primary：已有 automation design / decomposition

如果上游已给出以下内容，直接按它编排：

• platform case inventory
• 每个 case 的职责
• source_case_ids / scenario_group（若来自 Test Spec handoff）
• dependencies
• relay map
• 是否有 whenFailed / expect: fail

Secondary：用户已明确给出 case keys 与顺序

如果用户直接给出：

• case keys
• 执行顺序
• relay 关系

则直接进入 YAML 构建。

Fallback：只能从现有 cases 反推

仅在没有上游 design 时使用：

• testany_list_cases / testany_get_case
• 结合 case_labels、description、environment_variables[].description
• 给出候选编排方案
• 必须让用户确认

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Phase 1: 准备数据

并行获取：

• testany_get_my_workspaces
• testany_list_cases 或 testany_list_my_cases

如果用户还没有把 platform cases 注册到 Testany 平台：

• 不使用不存在的 case key 创建 pipeline
• 完整目标包含注册且已授权时，读取 testany-case 先注册，再携真实 key 返回；仅编排现有 case 时说明缺少对象，不扩大为注册

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Phase 2: 构建 pipeline 设计

根据输入模式，确定：

• pipeline 名称
• 所属 workspace
• 包含哪些 case keys
• 顺序与前置依赖
• relay 变量关系
• 是否有失败分支
• 是否存在 expect: fail

何时使用 case_keys

仅当满足以下条件时，允许直接用 case_keys 自动生成简单顺序 pipeline：

• 无条件分支
• 无 relay
• 无 expect: fail
• 用户只要最简单的顺序执行

何时必须手写 YAML

出现以下任一情况时，必须显式生成 YAML：

• 有 relay
• 有 whenPassed / whenFailed
• 有 expect: fail
• 需要表达分支、前置、清理或失败路径

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Phase 3: 验证 relay 与依赖

如有 relay，必须：

1. testany_get_case 检查源 case 是否有 type='output' 变量
2. testany_get_case 检查目标 case 是否有 type='env' 变量
3. 确保源 case 在 rules 中位于目标 case 之前
4. 确保 relay 不与 whenFailed 组合
5. 禁止把 type='secrets' 行作为 relay 源或目标：secrets 的值来自 workspace Credential Safe，不经过 relay 传递；目标端也不能被 relay 覆写。如果 relay 源/目标命中 secrets 行，停下来向用户说明并请求改用 env 或 output 行

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Phase 4: 创建 pipeline

调用 testany_create_pipeline：

参数	必填	说明
name	是	pipeline 名称
workspace	是	所属工作空间 key
description	否	描述
definition	否	Pipeline YAML 配置
case_keys	否	Case keys 数组（仅简单顺序场景）

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Phase 5: 验证

调用 testany_verify_pipeline：

• 检查 kind 是否在支持范围内（rule/v1.2 或 rule/v1.3）
• 检查 rules 结构是否合法
• 检查 relay 与依赖约束

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Fallback：从现有 cases 反推（仅兜底）

当且仅当前两种输入模式都不存在时，才允许从现有 cases 反推。

可用于判断的信息

字段	用途	可靠程度
case_labels	按 User Story 编号、功能模块筛选	高
description	理解动作、前置条件、验证目标	中
environment_variables[].description	理解输入/输出变量语义	中
name	辅助判断	低

禁止猜测

如果仍然无法确定：

• 哪些 cases 应被包含
• 顺序如何安排
• relay 如何配置

必须向用户确认，而不是猜测。

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Read（查询）

场景	工具	说明
获取 pipeline 详情	testany_get_pipeline	传入 pipeline key
获取 YAML 内容	testany_get_pipeline_yaml	传入 pipeline key
搜索/列出 pipelines（按 workspace）	testany_list_pipelines	workspace 必填
仅列出我的 pipelines（按 workspace）	testany_list_my_pipelines	workspace 必填

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Update（更新）

可更新的字段

参数	说明
name	pipeline 名称
description	描述
definition	YAML 定义
case_keys	简单顺序执行的 case keys
environments	环境标签列表
owned_by	所有者邮箱
pipeline_labels	Pipeline 标签列表

更新流程

1. testany_get_pipeline 读取当前配置
2. testany_get_pipeline_yaml 读取当前 YAML（如需修改编排）
3. 优先按已有 automation design 更新，而不是现场重猜
4. 如修改 YAML，重新验证 relay 与依赖
5. testany_update_pipeline 提交更新
6. testany_get_pipeline 读回授权字段；改了编排时再读 YAML 核对。读回仍为旧值或不可读时报告未验证/不一致，不自动重试、执行或删除

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Delete（删除）

删除前必须检查引用情况：

1. testany_get_pipeline_used_by
2. 如被 Plan / Manual Trigger / Gatekeeper 引用，先提示用户解除引用
3. 无引用后再删除

警告：此操作不可撤销。

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常见问题处理

场景	处理方式
用户只有场景，没有已注册 case	先去 testany-case-writing + testany-case
用户只有一个 case，想直接执行	仍需创建一条单 case pipeline
有 relay 但没给清楚源/目标	回到上游确认 decomposition
只有现有 case 库，没有 design	可 fallback 反推，但必须让用户确认
用户想配置什么时候运行	切到 testany-trigger
用户想立即执行 pipeline	切到 testany-trigger
用户想看 execution 进度或历史	切到 testany-execution

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返回格式

任务完成后，向用户汇报：

• Pipeline Key
• Pipeline 名称
• 所属工作空间
• 来源输入模式：automation design / explicit case keys / fallback inference
• 包含的 case 数量与顺序
• relay 配置摘要
• 整体目标是否仍需 testany-trigger / testany-execution：已授权则实际接续；未包含则不扩展

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参考文档

• Testany 自动化对象模型
• Pipeline YAML 语法
• Pipeline 相关概念