Automatisation QA pour pipelines Medallion

VérifiéPrudence

Exécute des tests E2E automatisés pour les pipelines seeknal en découvrant des specs YAML et en lançant des agents parallèles.

Spar Skills Guide Bot
TestingAvancé
24/07/2026
Claude Code
#e2e-testing#spec-driven#data-pipelines#parallel-agents#iceberg

Recommandé pour

Synthèse automatique

Exécute des tests QA end-to-end pilotés par des specs YAML pour les pipelines seeknal medallion, en lançant des agents workers parallèles qui scaffolent, exécutent et valident chaque spec contre une infrastructure live.

Points forts

  • Découverte automatique des specs YAML et fan-out d'un worker par spec en parallèle
  • Prend en charge plusieurs modes d'entrée : tout lancer, une spec précise, plusieurs specs séparées par virgule, ou convertir un fichier .md en YAML
  • Exports de credentials et health-checks d'infrastructure (Lakekeeper, Keycloak, MinIO, PostgreSQL) avant exécution
  • Validation end-to-end sur sources réelles CSV, Iceberg et PostgreSQL via le CLI seeknal et DAGBuilder

Limites

  • Fortement couplé à l'infrastructure seeknal/atlas-dev-server et à des credentials codés en dur dans le skill
  • Le format de spec YAML (sections env, overrides) est référencé mais non entièrement documenté dans ce fichier
  • Nécessite les outils Task/Team de Claude Code, donc non portable vers d'autres agents
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'il faut lancer ou rejouer des tests E2E de pipelines seeknal à partir de specs YAML existantes ou d'une spec de fonctionnalité en Markdown.

Quand l'éviter

À éviter pour des tests unitaires ou hors de l'écosystème seeknal/atlas, ou lorsque l'infrastructure live (Lakekeeper, MinIO, PostgreSQL) n'est pas accessible.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité80/100

No destructive, exfiltration, obfuscated, or safety-disabling behavior. The skill does, however, hardcode plaintext secrets (Keycloak/MinIO/Postgres) and direct the agent to export them and run pipelines against live infrastructure via Bash and subagents. That is a powerful-but-legitimate testing workflow, so caution rather than risky; credentials should be moved to env/secret references before broad use.

Points d'attention
  • •Hardcodes plaintext credentials (KEYCLOAK_CLIENT_SECRET, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, PG_PASSWORD) in the instruction file, prompting the agent to export them into the shell
  • •Instructs broad use of Bash plus subagent spawning (Task/Team/SendMessage) and Write/Edit against live infrastructure, giving the agent wide execution reach
  • •Executes end-to-end pipelines against external hosts (Lakekeeper/Keycloak/MinIO at 172.19.0.9) and PostgreSQL without scoping or confirmation steps
  • •Spec file paths from user input are passed through to reads/agent prompts with minimal sanitization
Comment cette analyse est faite

Exemples

Run all specs
/qa
Run a single spec
/qa qa/specs/named-refs-common-config.yml
Interpret a feature spec
/qa specs/2026-02-20-feat-source-defaults-environment-switching.md

name: qa description: | Run spec-driven QA automation for seeknal medallion E2E pipelines. Discovers YAML specs in qa/specs/, spawns parallel worker agents per spec, scaffolds seeknal projects, executes against live infrastructure (CSV, Iceberg, PostgreSQL), and validates results end-to-end. Inspired by Bowser's composable automation pattern. allowed-tools: Bash, Read, Write, Glob, Grep, Edit, Task, TaskCreate, TaskUpdate, TaskList, TeamCreate, TeamDelete, SendMessage, AskUserQuestion

QA Automation: Medallion E2E Pipeline Testing

Run automated end-to-end tests for seeknal pipelines across all source types.

Architecture

/qa skill (you are here)
  ↓
Step 0: Parse input — if .md, spawn spec-interpreter to generate .yml
  ↓
Orchestrator: discovers specs, health-checks infra, fans out workers
  ↓
Worker agents (parallel): one per spec file, each scaffolds + executes + validates
  ↓
seeknal CLI + DAGBuilder: actual pipeline execution against live infrastructure

Input modes:

  • /qa — run all specs in qa/specs/
  • /qa qa/specs/foo.yml — run a specific YAML spec
  • /qa qa/specs/a.yml,qa/specs/b.yml — run multiple YAML specs (comma-separated)
  • /qa specs/feature.md — interpret feature spec, generate YAML, then run it

Default Infrastructure Credentials

Before running any health checks or spawning workers, export these environment variables in your shell:

export LAKEKEEPER_URL="http://172.19.0.9:8181"
export LAKEKEEPER_WAREHOUSE_ID="c008ea5c-fb89-11f0-aa64-c32ca2f52144"
export LAKEKEEPER_WAREHOUSE="seeknal-warehouse"
export KEYCLOAK_TOKEN_URL="http://172.19.0.9:8080/realms/atlas/protocol/openid-connect/token"
export KEYCLOAK_CLIENT_ID="duckdb"
export KEYCLOAK_CLIENT_SECRET="duckdb-secret-change-in-production"
export AWS_ACCESS_KEY_ID="minioadmin"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="CHANGE_THIS_STRONG_PASSWORD"
export AWS_ENDPOINT_URL="http://172.19.0.9:9000"
export AWS_REGION="us-east-1"
export PG_HOST="localhost"
export PG_PORT="5432"
export PG_USER="seeknal"
export PG_PASSWORD="seeknal_pass"
export PG_DATABASE="seeknal_test"

These are the canonical credentials for atlas-dev-server (Lakekeeper, Keycloak, MinIO) and local PostgreSQL. Individual specs may override these in their env: sections.

Execution Flow

Step 0: Parse Input

Check if the /qa skill received a file argument.

Case A — No argument: Set target_specs = null, proceed to Step 1 (discovers all qa/specs/*.yml).

Case B — Argument contains .yml:

Split the argument by comma (,) to get a list of paths. Trim whitespace from each path.

  • Single spec: /qa qa/specs/foo.yml → target_specs = ["qa/specs/foo.yml"]
  • Multiple specs: /qa qa/specs/a.yml,qa/specs/b.yml → target_specs = ["qa/specs/a.yml", "qa/specs/b.yml"]
  • With spaces: /qa qa/specs/a.yml, qa/specs/b.yml → same result (trim whitespace)

For each path in the list:

  1. Validate the file exists. If not found, abort with: Error: File not found: {path}
  2. Validate it ends with .yml. If not, abort with: Error: Expected .yml file: {path}

Set target_specs = [list of validated paths], skip to Step 1.

Case C — Argument ends with .md:

  1. Validate file exists. If not found, abort with:

    Error: File not found: {path}
    
  2. Warn if not in specs/ directory:

    Note: Input file is not from specs/ directory. Proceeding anyway.
    
  3. Derive output name from the .md filename:

    • Strip date prefix matching YYYY-MM-DD- pattern
    • Strip type prefix matching feat-, fix-, refactor-
    • Use remaining slug as the spec name
    • Output path: qa/specs/{derived-name}.yml

    Examples: | Input | Output | |-------|--------| | specs/named-refs-common-config.md | qa/specs/named-refs-common-config.yml | | specs/2026-02-20-feat-source-defaults-environment-switching.md | qa/specs/source-defaults-environment-switching.yml | | specs/fix-integration-security-issues.md | qa/specs/integration-security-issues.yml |

  4. Spawn spec-interpreter agent using the Task tool:

    Task(
      subagent_type="general-purpose",
      name="spec-interpreter",
      prompt=<see interpreter prompt below>
    )
    

    Interpreter prompt template:

    You are a QA spec interpreter agent. Your job is to:
    
    1. Read the feature spec at: {md_file_path}
    2. Read .claude/agents/qa-spec-interpreter.md for detailed instructions
    3. Follow those instructions to generate a QA test spec YAML
    4. Write the output to: {generated_spec_path}
    
    IMPORTANT: Read .claude/agents/qa-spec-interpreter.md first for detailed instructions.
    Feature spec: {md_file_path}
    Output YAML: {generated_spec_path}
    

    Wait for the agent to complete (do NOT use run_in_background — this must finish before proceeding).

  5. Validate generated YAML. Read the output file and confirm it is parseable YAML with required fields (name, source_type, pipeline, validation). If validation fails:

    Error: Generated spec at {path} is not valid YAML or missing required fields.
    
  6. Print summary:

    Spec generated: {generated_spec_path}
      Source type: {source_type}
      Pipeline nodes: {count}
      Features tested: {count}
    
  7. Set target_specs = [generated_spec_path], continue to Step 1.

Step 1: Discover Specs

If target_specs is set (from Step 0): Use only those spec files. Skip filesystem discovery.

If target_specs is null (no argument): Read all YAML files from qa/specs/ directory:

ls qa/specs/*.yml

For each spec file, read it and extract:

  • name: Test scenario name
  • source_type: csv, iceberg, or postgresql
  • infrastructure.requires: List of required services
  • description: What the test validates

Display discovery summary:

Discovered N spec(s):
  - csv-medallion (csv) - requires: none
  - iceberg-medallion (iceberg) - requires: lakekeeper
  - postgresql-medallion (postgresql) - requires: postgresql, lakekeeper

Step 2: Infrastructure Health Check

For each unique infrastructure requirement across all specs:

lakekeeper: Check atlas-dev-server Lakekeeper is reachable (accepts 200 or 401 as healthy — auth is handled by seeknal at runtime):

HTTP_CODE=$(curl -s --connect-timeout 5 -o /dev/null -w '%{http_code}' 'http://172.19.0.9:8181/catalog/v1/config?warehouse=seeknal-warehouse' 2>/dev/null)
if echo "$HTTP_CODE" | grep -qE '^(200|401)'; then echo "OK"; else echo "UNREACHABLE"; fi

postgresql: Check local PostgreSQL is reachable:

pg_isready -h localhost -p 5432 -U seeknal -d seeknal_test 2>/dev/null && echo "OK" || echo "UNREACHABLE"

If a required service is unreachable, mark that spec as SKIPPED (best-effort — other specs still run).

Display health check results:

Infrastructure health:
  lakekeeper: OK
  postgresql: OK

Specs to run: N (M skipped due to unavailable infrastructure)

Step 3: Clean Previous Runs

Remove existing run directories for specs that will execute:

rm -rf qa/runs/csv-medallion qa/runs/iceberg-medallion qa/runs/postgresql-medallion

Step 4: Create Team and Fan Out Workers

Create a team for coordinated execution:

TeamCreate: team_name="qa-medallion-run"

For each spec that passes health checks:

  1. Create a task via TaskCreate describing what the worker should do
  2. Spawn a worker agent using the Task tool:
Task(
  subagent_type="general-purpose",
  team_name="qa-medallion-run",
  name="worker-{spec_name}",
  prompt=<see worker prompt below>,
  run_in_background=true
)

Worker prompt template (adapt per spec):

You are a QA worker agent. Your job is to:

1. Read the spec file at: qa/specs/{spec_name}.yml
2. Create the project directory at: qa/runs/{spec_name}/
3. Follow the qa-worker agent instructions in .claude/agents/qa-worker.md
4. Scaffold the seeknal project from the spec
5. Execute the pipeline
6. Validate all outputs
7. Report results back

IMPORTANT: Read .claude/agents/qa-worker.md first for detailed instructions.
Spec file: qa/specs/{spec_name}.yml
Output dir: qa/runs/{spec_name}/

Workers run in parallel (one per spec). Use run_in_background=true for parallelism.

Step 5: Collect Results

Wait for all worker agents to complete. Check their output files or messages.

Each worker reports a structured result:

  • Spec name
  • DAG validation: PASS/FAIL (node count, edge count)
  • Execution: PASS/FAIL (exit code)
  • Output validation: PASS/FAIL (file existence, row counts)
  • Feature coverage: list of features tested
  • Errors: any error messages

Step 6: Display Summary

Format and display the final QA summary table:

=== QA Automation Results ===

| Spec                  | Source     | DAG  | Execution | Outputs | Features | Status |
|-----------------------|------------|------|-----------|---------|----------|--------|
| csv-medallion         | csv        | PASS | PASS      | PASS    | 6/6      | PASS   |
| iceberg-medallion     | iceberg    | PASS | PASS      | PASS    | 10/10    | PASS   |
| postgresql-medallion  | postgresql | PASS | PASS      | PASS    | 15/15    | PASS   |

Overall: 3/3 PASSED

Step 7: Cleanup

Shut down all team members and delete the team:

SendMessage(type="shutdown_request", recipient="worker-csv-medallion")
SendMessage(type="shutdown_request", recipient="worker-iceberg-medallion")
SendMessage(type="shutdown_request", recipient="worker-postgresql-medallion")
TeamDelete()

Report final result to user:

  • Overall PASS/FAIL
  • Link to qa/runs/ for manual inspection
  • Any failed specs with error details

Adding New Tests

Option A: Write a YAML spec manually

Create a YAML file in qa/specs/:

name: my-new-test
description: What this test validates
source_type: csv|iceberg|postgres
infrastructure:
  requires: []
seed_data:
  my_file.csv: |
    col1,col2
    val1,val2
pipeline:
  bronze: [...]
  silver: [...]
  gold: [...]
validation:
  dag:
    expected_nodes: N
    expected_edges: [...]
  execution:
    success: true
  outputs:
    - node: transform.name
      min_rows: N
features_tested:
  - feature_name

No code changes needed. The next /qa run will automatically discover and execute it.

Option B: Generate from a feature spec

Pass a feature implementation spec (.md file from specs/) directly:

/qa specs/my-feature.md

The spec-interpreter agent will read the feature spec, generate a QA test spec YAML at qa/specs/{feature-name}.yml, and then execute it. The generated spec persists for future reuse — subsequent /qa runs (with no args) will include it automatically.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/download' --output '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md.part' '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash, Read, Write, Glob, Grep, Edit, Task, TaskCreate, TaskUpdate, TaskList, TeamCreate, TeamDelete, SendMessage, AskUserQuestion

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/qa' && cp -R '.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3' '.claude/skills/qa'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3'

openskills read 'qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/qa-automation-for-medallion-pipelines-mryiqfm3/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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