🤖 TEST PROMPT CLI

AI 기반 프론트엔드 테스트 자동화 파트너

@hsna/prompt는 프론트엔드 코드를 분석하여, AI(Claude, Cursor, ChatGPT)에게 테스트 작성을 요청하기 위한 최적화된 프롬프트를 생성해주는 CLI 도구입니다.

복잡한 컨텍스트 설정, 파일 읽기, 포맷팅을 자동화하여 "명령어 입력 → AI에게 붙여넣기" 만으로 테스트 코드를 생산할 수 있습니다.

✨ Features

• 📋 Auto Copy: 생성된 프롬프트를 시스템 클립보드에 즉시 복사합니다.
• 🧠 Context Aware: project-manifest.yaml 설정을 자동으로 읽어 프로젝트 컨벤션을 준수합니다.
• 🚀 Zero Config: npx로 즉시 실행 가능합니다.

🚀 Quick Start

설치할 필요 없이 npx로 바로 실행하세요.

# 1. 프로젝트 초기 설정 (최초 1회)
npx @hsna/prompt init

# 2. ATDD 시나리오 생성 요청
npx @hsna/prompt atdd src/app/login/page.tsx

💡 경로에 특수문자(괄호, 공백 등)가 포함된 경우 따옴표로 감싸세요:

npx @hsna/prompt atdd "app/(public)/user/login/page.tsx"
npx @hsna/prompt plan "src/components/My Component.tsx"

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🛠 Commands

1. init

프로젝트의 기술 스택(Framework, Testing Library, Path Alias 등)을 분석하기 위한 프롬프트를 생성합니다.

npx @hsna/prompt init

• Output: project-convention-scanner.md 내용 복사
• Action:
  1. AI에게 붙여넣고, 결과물인 project-manifest.yaml을 루트에 저장하세요.
  2. 자동으로 생성된 project-test-lessons.md 파일을 확인하세요. (AI 오답노트)

2. atdd

구현된 소스 코드를 분석하여 수용 테스트(Acceptance Test) 시나리오 설계를 요청합니다.

수용 테스트란? 코드의 내부 구현 방식보다는 **"사용자가 어떤 행동을 했을 때 무엇이 보여야 하는가(Given-When-Then)"**에 집중하여 비즈니스 요구사항을 검증하는 테스트입니다.

npx @hsna/prompt atdd <source_path>

• Example:

  npx @hsna/prompt atdd app/login/page.tsx
  npx @hsna/prompt atdd "app/(auth)/login/page.tsx"  # 특수문자 포함 시 따옴표 사용

• Output: 소스 코드 + ATDD 생성 프롬프트 결합 후 복사

3. plan

작성된 ATDD 시나리오를 바탕으로 테스트 라우팅(Unit vs UI vs E2E) 계획을 수립합니다.

npx @hsna/prompt plan <source_path>

• Example:

  npx @hsna/prompt plan app/login/page.tsx
  npx @hsna/prompt plan "app/(public)/user/login/page.tsx"  # 특수문자 포함 시 따옴표 사용

• Prerequisite: 같은 경로(또는 project-manifest.yaml의 testPaths.dirName 설정)에 .atdd.md 파일이 있어야 합니다.
• Output: ATDD 파일 + 소스 코드 + Routing 프롬프트 결합 후 복사

4. gen

실제 테스트 코드(Spec) 작성을 요청합니다. 설계된 Plan에 따라 UI 테스트와 Unit 테스트를 구분해 요청하세요.

npx @hsna/prompt gen <source_path> [options]

Options:

• --type ui (Default): React Component, Hook(Integration) 테스트
• --type unit: 순수 함수, Utils, Store Logic 테스트

Plan 파일 요구사항:

타입	Plan 파일	설명
--type ui	필수	ATDD → Plan 워크플로우 필요
--type unit	선택적	Plan 없이 소스 코드만으로 테스트 생성 가능

# UI 테스트 생성 (기본값) - Plan 파일 필요
npx @hsna/prompt gen app/login/page.tsx
npx @hsna/prompt gen "app/(public)/user/login/page.tsx"  # 특수문자 포함 시 따옴표 사용

# Unit 테스트 생성 - Plan 파일 선택적
npx @hsna/prompt gen libs/utils/date.ts --type unit      # Plan 없이 바로 실행 가능
npx @hsna/prompt gen src/hooks/useAuth.ts --type unit

💡 순수 함수/유틸 테스트: --type unit은 Plan 파일 없이도 소스 코드를 분석하여 테스트 케이스를 자동 도출합니다.

5. learn

테스트 실패 로그를 분석하여 **"오답노트(Lessons Learned)"**를 갱신합니다. AI가 스스로 실수를 교정하고, 다음 테스트 생성 시 더 높은 정확도를 갖게 합니다.

npx @hsna/prompt learn <source_path>

• Process:
  1. 해당 소스 파일의 테스트(npm test ...)를 자동으로 실행합니다.
  2. 테스트가 실패하면, 에러 로그와 소스 코드를 분석하는 프롬프트를 생성합니다.
  3. AI에게 붙여넣으면, AI가 project-test-lessons.md에 교훈을 추가합니다.
• Example:

  npx @hsna/prompt learn src/app/login/page.tsx

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🔄 Workflow

페이지/컴포넌트 (Full ATDD Workflow)

복잡한 UI 컴포넌트는 전체 워크플로우를 따릅니다.

1. Code: 기능을 구현합니다. (예: Login.tsx)
2. ATDD: npx @hsna/prompt atdd Login.tsx ➡️ AI에게 붙여넣기 ➡️ Login.atdd.md 저장
3. Plan: npx @hsna/prompt plan Login.tsx ➡️ AI에게 붙여넣기 ➡️ Login.test-plan.md 저장
4. Test: npx @hsna/prompt gen Login.tsx ➡️ AI에게 붙여넣기 ➡️ Login.test.tsx 저장 & 실행
5. Learn (If Failed): npx @hsna/prompt learn Login.tsx ➡️ AI에게 붙여넣기 ➡️ project-test-lessons.md 업데이트 ➡️ Retry Step 4

순수 함수/유틸 (Simplified Workflow)

순수 함수, 유틸, Hook 등은 ATDD/Plan 없이 바로 테스트를 생성할 수 있습니다.

1. Code: 유틸 함수를 구현합니다. (예: formatDate.ts)
2. Test: npx @hsna/prompt gen formatDate.ts --type unit ➡️ AI에게 붙여넣기 ➡️ formatDate.test.ts 저장 & 실행
3. Learn (If Failed): npx @hsna/prompt learn formatDate.ts ➡️ Retry Step 2

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📦 Development

이 프로젝트에 기여하거나 로컬에서 수정하여 사용하고 싶다면 아래 절차를 따르세요.

Setup

# 저장소 클론
git clone https://github.com/Rencar-dev/test-prompt-cli.git
cd test-prompt-cli

# 의존성 설치 (npm 권장)
npm install

Local Testing

개발 중인 명령어를 로컬에서 테스트해볼 수 있습니다.

# 로컬 링크 연결
npm link

# 아무 경로에서나 실행 가능
prompt atdd ...

Release Strategy (GitHub Flow)

1. main 브랜치에서 기능 브랜치(feature/new-command) 생성
2. 작업 완료 후 main으로 Pull Request
3. Merge 시 GitHub Actions를 통해 NPM Registry(또는 GitHub Packages)로 자동 배포

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📝 License

This project is licensed under the MIT License.