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Configuração

Toda configuração é opt-in via flags ou arquivos YAML. Defaults funcionam sem nenhuma config.

Agrupamento em fases (--phases phases.yaml)

Agrupa test cases em fases pra execução organizada. Sem essa flag, todos os casos caem numa única fase "All cases".

phases.yaml
phases:
  - id: "p1"
    title: "Fase 1 — Smoke"
    level: easy            # easy | med | hard (cor do badge, cosmético)
    desc: "Cenários positivos críticos rodados em cada build."
    case_ids: ["101", "104", "108"]   # IDs explícitos

  - id: "p2"
    title: "Fase 2 — Cenários de falha"
    level: med
    desc: "Caminhos negativos e tratamento de erros."
    match: ["failure", "invalid", "error"]   # substring case-insensitive no título

  - id: "p3"
    title: "Fase 3 — Casos de borda"
    level: hard
    desc: "Concorrência, fronteira e condições raras."
    case_ids: ["201", "202"]
    match: ["edge", "boundary", "concurrent"]   # combina ambos

Regras de match

  • Um caso é atribuído a no máximo uma fase (primeira fase no YAML que matcha vence).
  • case_ids e match podem ser combinados; caso matcha se qualquer condição for verdadeira.
  • Casos não matchados por nenhuma fase caem na "Others" automática ao final.

Levels

easy, med, hard afetam apenas a cor do badge no HTML (verde / amarelo / vermelho). Sem impacto funcional.

Glossário LLM (--glossary glossary.yaml, requer --llm)

Refina o comportamento da tradução LLM com guidance específica do domínio.

glossary.yaml
preserve:
  - "Sign In"
  - "Save"
  - "Cancel"
  - "Profile"
  - "Email"
  - "Password"
  - "Full Name"

notes: |
  Domínio: QA de aplicação web. Users executam test cases manualmente.
  Tom: técnico, imperativo ("Clicar", "Digitar", "Verificar").
  Manter labels de botão no idioma original já que a UI é em inglês.

preserve terms vão verbatim no system prompt do LLM — modelo é instruído a nunca traduzir. Útil pra nomes de produto, labels de UI, jargão técnico.

notes é texto livre acrescentado como contexto de domínio. Ajuda o modelo a pegar o tom e terminologia certos.

Logo (--logo logo-empresa.png)

Logo customizado aparece no topo de cada página de test case no PDF.

  • Suportado: PNG, JPG, SVG, GIF
  • Tamanho recomendado: 200×60 px (renderiza a 42px de altura no PDF)
  • Embedded como base64 data URL — sem link externo, funciona offline
  • Default: sem logo (toolkit não vem com branding)
tfs-test-runner cases.xlsx --logo minha-empresa.png -o plano.html

Título (--title "...")

Define o título da aba do navegador e o H1 no header da página. Default: "Test Execution Plan".

tfs-test-runner cases.xlsx --title "Sprint 42 — Aceite" -o plano.html

Modelo LLM (--model gpt-4o-mini)

Com --llm setado, você pode escolher qualquer modelo OpenAI-compatível.

Modelo Custo (run típica, 36 casos) Velocidade Qualidade
gpt-4o-mini (default) ~$0.05 ~30s Boa
gpt-4o ~$0.50 ~45s Melhor
gpt-4-turbo ~$0.30 ~40s Excelente 
export OPENAI_API_KEY=sk-...
tfs-test-runner cases.xlsx --llm --lang pt-BR --model gpt-4o-mini -o plano.html

Backend LLM usa Chat Completions JSON mode, batches de tradução em chunks de 80 strings ou 12 KB (o que vier primeiro), e tenta cada chunk até 3 vezes com exponential backoff. Chunks falhos caem pra strings originais.

Arquivo de saída (-o output.html, --output output.html)

Default: test-plan.html no diretório atual.

tfs-test-runner cases.xlsx -o ~/Desktop/sprint42-plano.html

Force overwrite (-f, --force)

Sem essa flag, o CLI recusa sobrescrever arquivo existente.

tfs-test-runner cases.xlsx -o plano.html --force

Debug JSON dump (--dump-json intermediate.json)

Escreve os dados translated/classified como JSON. Útil pra debugar output do LLM ou construir tools downstream customizadas.

tfs-test-runner cases.xlsx --dump-json debug.json -o plano.html

Referência CLI completa

tfs-test-runner --help