Agentic QA Boilerplate
Skills-based AI workflows para todo el ciclo QA, sobre Playwright + KATA + TypeScript.
5 pilares de un framework moderno
Resuelve los problemas crónicos del test automation: contexto, escalabilidad, integración, CI/CD y type safety.
AI-Ready
Sistema de context engineering que permite a la IA escribir tests con conocimiento real del proyecto.
KATA Architecture
Component Action Test Architecture: 4 capas que separan responsabilidades y maximizan reutilización.
TMS Integration
Sync nativo con Jira y Xray para administrar Test Cases, ATPs, ATRs y resultados desde el repo.
CI/CD Ready
Workflows de GitHub Actions preconfigurados: build, smoke, sanity y regression listos para correr.
Type-Safe
TypeScript con strict mode habilitado. Cero ambigüedad: el compilador atrapa los errores antes de runtime.
Las 5 fases QA
Desde bootstrap hasta maintenance: un pipeline mental claro para llevar el proyecto de cero a producción.
Bootstrap
Foundation install: regenera AGENTS.md, .agents/, scripts y package.json.
Discovery
Escaneo del target app: PRD, SRS, business maps, master test plan.
Adapt
KATA wire: config/, api/schemas/ y tests/components/ adaptados a tu stack.
Daily QA
Sprint loop: planning, execution, reporting, documentación y automation.
Maintenance
Drift fix: refresh-ai-memory para mantener AGENTS.md alineado al código.
Workflows agénticos listos para usar
Cada skill es un workflow autónomo que la IA invoca según contexto. Activación por slash command o por descripción.
/sprint-testingIn-sprint QA loop
Stages 1-3 por ticket: planning, execution, reporting.
/test-documentationTest docs ROI-driven
Stage 4: documenta y prioriza tests en Jira/Xray con rúbrica ROI.
/test-automationKATA automation pipeline
Stage 5: Plan → Code → Review sobre Playwright + KATA + TS.
/regression-testingRegression GO/NO-GO
Stage 6: smoke, sanity y regression con clasificación de fallas.
/project-discoveryReverse-engineering
Discovery 4-fases: Constitution, Architecture, Infrastructure, Specification.
/adapt-frameworkKATA wire to your stack
Adapta config/, schemas y components al stack real del target.
/refresh-ai-memoryDoc drift fix
Regenera secciones específicas de AGENTS.md cuando el código cambia.
/framework-coreFoundation references
Bootstrap + briefing template + dispatch patterns + orchestration doctrine.
Dos sistemas, dos consumidores
No los confundas: uno alimenta a Playwright en runtime, el otro al agente de IA en bootstrap.
Runtime config
.env + config/variables.ts- Consumidor: Playwright runner, KATA components, scripts (jiraSync, env validate).
- Cuándo se carga: al ejecutar tests.
- Credenciales por entorno (local / staging), TMS, browser flags.
AI context engineering
.agents/project.yaml- Consumidor: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenCode.
- Cuándo se carga: al iniciar la sesión de IA.
- Resuelve
{{VAR}}en skills, templates y commands.
De cero a primer test en minutos
Cloná, instalá, configurá el contexto, y dejá que la IA descubra y adapte el framework por vos.
# Cloná el template oficial
git clone https://github.com/upex-galaxy/agentic-qa-boilerplate.git
cd agentic-qa-boilerplate
# Instalá dependencias y browsers de Playwright
bun install
bun run pw:install
# Configurá el contexto AI (interactivo)
bun run agents:setup
# En Claude Code, corré los workflows:
/project-discovery
/adapt-frameworkUna vez que /project-discovery genera el .context/ y /adapt-framework wirea KATA al stack real, ya podés correr `bun run test:e2e` y empezar a automatizar tickets con /sprint-testing.
Cloná y empezá
El template oficial QA 2026 te espera en GitHub. MIT, gratis, listo para tu próximo proyecto.
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