Vamos ser honestos: a maioria dos documentos internos é um cemitério de boas intenções. E no topo dessa lista, ao lado de “checklists de onboarding”, estão as diretrizes de teste de software oficiais. Geralmente, são escritas uma vez só, talvez durante uma força-tarefa de qualidade, e depois desaparecem lentamente em meio ao barulho do planejamento de sprints e correções de bugs urgentes.
O problema não é a ideia. É a execução. Nós as escrevemos como contratos jurídicos, em vez de uma filosofia compartilhada para construir coisas que não quebram. Para empresas de devtools, isso é quase uma questão existencial. Nossos usuários são desenvolvedores. A tolerância deles para bugs nas ferramentas das quais dependem é… digamos, baixa. Uma CLI instável (flaky) ou um client de API com bugs não apenas os atrasa; corrói a única coisa que estamos vendendo: confiança.
Então, como criamos diretrizes de teste que as pessoas realmente usam? Paramos de pensar nelas como um livro de regras rígido e começamos a tratá-las como um manual prático e vivo para o sucesso do nosso time.
A filosofia central de testes que funcionam
Antes de entrarmos nos detalhes de testes de unidade vs. integração, vamos alinhar os princípios. Se você acertar nisso, as táticas específicas se tornam muito mais fáceis de definir. Essa é a mentalidade que separa times que *têm* testes de times que *confiam* em seus testes.
Teste cedo, teste sempre
Esse papo de “shift-left” não é só jargão de conferência. Significa pensar na testabilidade enquanto você ainda está desenhando a feature no quadro branco. Como vou isolar este novo serviço? Qual é o contrato para este endpoint da API? Responder a essas perguntas logo de cara te poupa de muita dor de cabeça no futuro. Testar não deve ser o portão final; deve ser um companheiro constante.
Foque em valor e risco, não só em cobertura
Já vi times perseguindo 100% de cobertura de testes como se fosse o Santo Graal. É uma armadilha. Uma métrica de vaidade. 100% de cobertura em métodos getters/setters triviais é inútil. 80% de cobertura concentrada na sua lógica de negócio complexa, fluxos de pagamento e jornadas principais do usuário? Isso é extremamente valioso.
Pergunte-se: qual é a parte mais complexa, mais crítica ou com maior probabilidade de quebrar nesta feature? Teste aquilo exaustivamente primeiro.
Testes de fácil manutenção são testes felizes
Testes são código. Ponto final. Eles precisam ser tão legíveis, limpos e fáceis de manter quanto seu código de produção. Um teste chamado test1() que faz assert true == true é pior do que nenhum teste, porque ele gera uma falsa sensação de segurança. Escreva nomes de teste descritivos, mantenha o foco em um único comportamento e refatore-os quando você refatorar o código-fonte.
Automatize as tarefas chatas
Se você se pega rodando manualmente os mesmos cinco comandos cURL toda vez que mexe no serviço de autenticação, pelo amor de deus, automatize isso. A automação é perfeita para tarefas repetitivas e previsíveis. Ela libera sua capacidade mental para os testes criativos e exploratórios que só um ser humano pode fazer.
Feedback rápido é a melhor feature
Se sua suíte de testes leva 45 minutos para rodar, os desenvolvedores vão parar de rodá-la localmente. Simples assim. O ciclo de feedback fica muito longo, eles mudam de contexto e começam a enviar código na base do “vai que dá”. Otimize para velocidade. Rode os testes de unidade primeiro. Paralelize onde for possível. Uma suíte de testes que roda em menos de 5 minutos muda o jogo no workflow do desenvolvedor.
A Pirâmide de Testes, mas na vida real
Todo mundo já viu o diagrama da pirâmide: muitos testes de unidade baratos na base, menos testes de integração no meio e um punhado de testes E2E caros no topo. É um bom modelo, mas vamos torná-lo prático para um produto de devtool.
Testes de Unidade: A base de tudo
Testes de unidade são sua primeira linha de defesa. São rápidos, estáveis e apontam falhas com precisão. Eles testam uma única coisa, de forma isolada. Para uma devtool, isso poderia ser:
- Uma função que analisa um arquivo de configuração específico (ex:
my-tool.yaml). - A lógica dentro de um único método do client de API que monta uma requisição.
- Um utilitário que formata a saída para a linha de comando.
A chave aqui é o isolamento. Se sua função conversa com um banco de dados ou um serviço de rede, você precisa “mockar” ou “stubbar” essa dependência. Você não está testando o banco de dados; está testando se seu código *chama o banco de dados corretamente*. É isso que mantém os testes de unidade extremamente rápidos.
Testes de Integração: Conectando os pontos
É aqui que as coisas ficam interessantes. Testes de integração verificam se duas ou mais das suas unidades funcionam juntas como esperado. São um pouco mais lentos que os testes de unidade, mas pegam toda uma classe de problemas que os testes de unidade não conseguem, como incompatibilidade de formato de dados ou contratos de API incorretos.
Para uma devtool, isso é fundamental. Exemplos:
- Seu comando da CLI chama corretamente seu client de API, que então envia uma requisição (mockada) para o backend?
- Quando você escreve na sua camada de dados, a camada de consulta consegue ler de volta no formato correto?
- Testar a interação entre um plugin e os pontos de extensão da aplicação principal.
Essa camada do meio é muitas vezes a mais negligenciada, mas oferece um valor enorme. É o ponto de equilíbrio perfeito entre a velocidade dos testes de unidade e o realismo dos testes E2E.
Testes End-to-End (E2E): A jornada do usuário
Testes E2E simulam um fluxo de trabalho completo do usuário, do início ao fim. São poderosos, mas também lentos, caros e notoriamente instáveis (flaky). Uma suíte E2E passando te dá o mais alto nível de confiança, mas uma que falha pode te levar a um buraco sem fundo de debugging.
O segredo dos testes E2E é ser implacável sobre o que você cobre. Não teste cada botão e caso de borda. Teste seus “caminhos felizes” (golden paths):
- Um usuário se cadastra, cria um projeto via CLI, envia uma alteração e a vê publicada em uma URL de staging.
- Um usuário tenta rodar um comando sem estar autenticado e recebe a mensagem de erro correta e o prompt de login.
- Um administrador de time convida um novo usuário, e esse usuário consegue fazer login e acessar o projeto com sucesso.
Esses testes são seu “smoke test” definitivo. Se eles falharem, algo está seriamente errado com uma jornada crítica do usuário.
Espere, e quanto a performance e segurança?
Esses não são estágios separados, mas sim preocupações transversais (cross-cutting concerns). Você pode e deve incluir asserções de performance em seus testes de integração ou E2E (ex: “esta chamada de API deve responder em <200ms”). Testes de segurança devem ser automatizados com ferramentas que escaneiam dependências e ferramentas de análise estática que procuram por padrões de vulnerabilidade comuns no seu código. Integre-as diretamente no seu pipeline de CI.
Colocando tudo no papel: o manual prático do seu time
Ok, já temos a filosofia e os métodos. Como transformamos isso em algo que o time realmente possa usar, sem criar um PDF de 50 páginas que ninguém lê?
Criando suas próprias diretrizes de teste de software
O objetivo é clareza, não ser exaustivo. Comece com um documento de uma página. Sério. Defina o “porquê” e depois detalhe o “o quê”.
- Declare sua filosofia: Alguns pontos da seção “A filosofia central” acima. No que nosso time acredita sobre qualidade?
- Defina o escopo: Seja explícito sobre as expectativas. Por exemplo:
- Toda nova lógica de negócio DEVE ter testes de unidade.
- Todos os novos endpoints de API DEVEM ter testes de integração.
- Qualquer mudança no fluxo de login ou cadastro DEVE ser validada rodando a suíte E2E.
- Estabeleça os padrões: Como escrevemos e revisamos testes? Um checklist simples pode fazer maravilhas em um template de pull request. O teste tem um nome claro? Ele testa apenas uma coisa? É fácil de entender?
- Tenha um plano para testes instáveis (flaky): Testes flaky destroem a confiança em toda a sua suíte de testes. Tenha uma política de tolerância zero. Se um teste é flaky, o primeiro passo é colocá-lo em quarentena (desativá-lo) para que não bloqueie o pipeline. Em seguida, crie um ticket de alta prioridade para corrigi-lo ou excluí-lo. Um teste flaky é um bug no seu código de teste.
Integrando testes no seu workflow
Diretrizes são inúteis se não fizerem parte da sua rotina diária. É aqui que suas ferramentas entram.
Seu pipeline de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, etc.) é seu porteiro automatizado. Configure-o para rodar seus testes em cada pull request. Um build vermelho deve bloquear o merge. Sem exceções. Isso não é sobre ser mau; é sobre proteger a branch principal e garantir que o que vai para produção realmente funcione.
Essa é a essência do “shift-left” e de metodologias como TDD/BDD. Você não está apenas rodando testes no final; está usando-os para guiar o desenvolvimento desde o início. O pipeline torna esse processo visível e inevitável.
Como saber se está funcionando?
Você fez todo esse trabalho. Como medir o sucesso? Novamente, esqueça as métricas de vaidade como cobertura de código.
Em vez disso, procure por estes sinais:
- Taxa de escape de defeitos: Quantos bugs estão sendo encontrados por usuários em produção em vez de serem pegos pelos seus testes? Se esse número está diminuindo, você está no caminho certo.
- Tempo e estabilidade do build de CI: Sua suíte de testes é rápida e confiável? Se os desenvolvedores confiam no pipeline, eles o usarão. Se for lento e instável, eles procurarão maneiras de contorná-lo.
- Tempo para resolver falhas: Quando um teste falha na branch principal, com que rapidez o time age? Uma cultura saudável vê um build quebrado como um evento de “pare o mundo”.
- Confiança do desenvolvedor: Este é subjetivo, mas poderoso. Pergunte ao seu time: “Quão confiante você se sente ao dar merge em um PR de que não quebrou nada?” A resposta deles é sua métrica mais importante.
Essas diretrizes não devem ser estáticas. Revise-as a cada trimestre, mais ou menos. Isso ainda está funcionando para nós? Existe uma nova ferramenta que deveríamos experimentar? Nossa suíte E2E está ficando muito lenta? Uma ótima cultura de testes é uma de melhoria contínua.
