Fähigkeiten temporal-python-testing

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temporal-python-testing

Name: temporal-python-testing
Author: wshobson

Sicher ⚙️ Externe Befehle🌐 Netzwerkzugriff📁 Dateisystemzugriff

Testen von Temporal Workflows mit pytest und Mocks

Temporal Workflow-Tests sind oft langsam oder instabil. Diese Fähigkeit bietet schnelle, deterministische Testmuster mit Zeitüberspringung, Activity-Mocking und Replay-Validierung für zuverlässige CI/CD-Pipelines.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

📊 69 Angemessen

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Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "temporal-python-testing". Create a test plan for Temporal workflows with unit, integration, and replay coverage.

Erwartetes Ergebnis:

Use WorkflowEnvironment with time skipping for fast unit workflow tests
Mock external dependencies in integration tests and verify error handling paths
Export production histories and replay against new code before deployment

Verwendung von "temporal-python-testing". How do I test a workflow that has retry logic and multiple activities?

Erwartetes Ergebnis:

Create a test with mocked activities to isolate workflow logic
Use ActivityEnvironment to test activity-specific error handling
Verify retry behavior by counting activity invocations
Test both success and failure paths with assertions

Verwendung von "temporal-python-testing". What are common mistakes when testing Temporal workflows?

Erwartetes Ergebnis:

Calling real external APIs instead of mocking them
Using random() or datetime.now() which breaks replay determinism
Skipping replay tests before deploying workflow changes
Not using time-skipping for long-running workflow tests

Sicherheitsaudit

Sicher

v4 • 1/17/2026

Educational documentation for Temporal workflow testing. Static scanner false positives: markdown code block backticks flagged as shell execution, legitimate docs URLs as hardcoded URLs, and test code patterns as cryptographic/C2 indicators. Previous Claude audit (skill-report.json) confirmed safe with no risk factors. All 149 findings are false positives from documentation patterns.

Gescannte Dateien

2,131

Analysierte Zeilen

befunde

Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚙️ Externe Befehle (125)

🌐 Netzwerkzugriff (6)

resources/local-setup.md:48 resources/local-setup.md:69 resources/local-setup.md:502 resources/replay-testing.md:123 resources/replay-testing.md:123 skill-report.json:6

📁 Dateisystemzugriff (4)

resources/replay-testing.md:455 resources/replay-testing.md:195 resources/replay-testing.md:291 resources/replay-testing.md:323

Auditiert von: claude Audit-Verlauf anzeigen →

Qualitätsbewertung

Architektur

100

Wartbarkeit

Inhalt

Community

100

Sicherheit

Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Schnelle Unit-Tests hinzufügen

Erstellen Sie schnelle Workflow- und Activity-Tests mit Zeitüberspringung, die Millisekunden statt Stunden dauern.

Integrationsflüsse validieren

Mocks für externe Dienste erstellen und komplexe Workflow-Orchestrierungspfade mit Fehlerinjektion verifizieren.

Replay-Prüfungen ausführen

Workflow-Deterministik vor dem Deployment bestätigen und Versionskompatibilität validieren.

Probiere diese Prompts

Unit-Tests starten

Zeigen Sie mir ein minimales pytest-Setup zum Testen eines Workflows mit Zeitüberspringung und einer einfachen Activity. Inklusive Fixtures und Assertions.

Activities mocken

Geben Sie ein Integrationstest-Beispiel, das Activities mockt und Workflow-Verzweigungslogik basierend auf Activity-Ergebnissen verifiziert.

Replay-Sicherheitsprüfung

Erklären Sie, wie Workflow-Historien aus der Produktion abgespielt und nicht-deterministische Änderungen erkannt werden können, die laufende Workflows unterbrechen könnten.

CI Coverage-Plan

Umreißen Sie einen vollständigen CI-Plan mit pytest-Markierungen, Coverage-Schwellenwerten und automatisierten Replay-Tests für sichere Deployments.

Bewährte Verfahren

Zeitüberspringung für alle Workflow-Unit-Tests verwenden, um Monate lange Workflows in Sekunden auszuführen
Externe Abhängigkeiten in Integrationstests mocken, um Workflow-Logik zu isolieren
Replay-Tests vor dem Deployment von Workflow-Änderungen ausführen, um Deterministik sicherzustellen

Vermeiden

Reale externe APIs in Workflow-Tests aufrufen, anstatt sie zu mocken
random() oder datetime.now() in Workflow-Code ohne Temporal-Helfer verwenden
Replay-Tests nach signifikanten Workflow-Refaktors oder Logikänderungen überspringen

Häufig gestellte Fragen

Welche Python-Versionen werden unterstützt?

Beispiele zielen auf Python 3.10 oder neuer mit dem Temporal Python SDK v1.5.0 oder später.

Gibt es Limits bei der Testgröße?

Keine festen Limits, aber große Replay-Test-Suiten sollten in CI aus Performance-Gründen gebatcht werden.

Kann ich dies in bestehende pytest-Setups integrieren?

Ja, die Anleitung verwendet standard pytest-Fixtures und -Marker, die mit bestehenden Konfigurationen funktionieren.

Greift diese Fähigkeit auf meine Daten oder Zugangsdaten zu?

Nein, es bietet nur Anleitungen und liest keine Dateien, Umgebungsvariablen oder Geheimnisse.

Was tun, wenn Tests aufgrund von Nicht-Deterministik fehlschlagen?

Verwenden Sie workflow.get_version() für sichere Änderungen und vermeiden Sie random oder datetime ohne Temporal-Helfer.

Wie unterscheidet sich dies von End-to-End-Tests?

Es betont schnellere Unit- und Integrationstests mit Mocking und verwendet Replay-Tests für die Sicherheitsvalidierung.

Entwicklerdetails

Autor

wshobson

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/backend-development/skills/temporal-python-testing

Ref

main

Dateistruktur

📁 resources/

📄 integration-testing.md

📄 local-setup.md

📄 replay-testing.md

📄 unit-testing.md

📄 SKILL.md