Готовый к производству каркас для автоматизации тестирования Playwright, построенный с помощью TypeScript. Разработанный с нуля для **AI-ассистированной разработки тестов ** — просто опишите, что вам нужно, и ваш помощник по кодированию ИИ автоматически генерирует тесты, объекты страниц и схемы, которые следуют конвенциям фреймворка.

** Это не библиотека, а библиотека.** Клонируйте его, направьте в приложение и немедленно приступайте к созданию тестового набора. Примеры файлов демонстрируют каждый шаблон, поэтому у вас (и вашего помощника по ИИ) всегда есть ссылка.

##Почему именно этот скафандр?

Большинство проектов Playwright начинаются с нуля и со временем накапливают несоответствия — смешанные стратегии селектора, отсутствие изоляции данных, разрозненные помощники и шаблоны, которым инструменты ИИ не могут надежно следовать.

Этот каркас решает эту проблему. Это дает вам ** полностью спроектированную отправную точку** со строгими конвенциями, безопасностью типов и модульной системой правил ИИ, которая поддерживает согласованность генерируемого кода независимо от того, используете ли вы Claude Code, Cursor или GitHub Copilot.

Что включено

Архитектура

Объектная модель страницы с впрыском зависимостей на основе крепежа — в тестах нет ручного включения

Playwright Scaffold — AI-Assisted Test Automation

A production-ready Playwright test automation scaffold built with TypeScript. Designed from the ground up for AI-assisted test development — just describe what you need, and your AI coding assistant generates tests, page objects, and schemas that follow the framework’s conventions automatically.

This is a scaffold, not a library. Clone it, point it at your app, and start building your test suite immediately. Example files demonstrate every pattern so you (and your AI assistant) always have a reference.

---

Why This Scaffold?

Most Playwright projects start from scratch and accumulate inconsistencies over time — mixed selector strategies, no data isolation, scattered helpers, and patterns that AI tools can’t follow reliably.

This scaffold solves that. It gives you a fully architected starting point with strict conventions, type safety, and a modular AI rules system that keeps generated code consistent whether you’re using Claude Code, Cursor, or GitHub Copilot.

---

What’s Included

Framework Architecture

• Page Object Model with fixture-based dependency injection — no manual instantiation in tests
• API testing fixture (apiRequest) with generic type support and Zod schema validation
• Helper fixtures for reusable setup/teardown lifecycle management
• Component composition pattern for shared UI elements across pages
• Layered fixture merging — POM, API, and helper fixtures combined into a single import point

Type Safety & Validation

• TypeScript strict mode throughout
• Zod schemas (strictObject) for runtime API response validation
• Typed factories (Faker + Zod) for dynamic test data generation
• No any allowed — enforced by ESLint rules

Test Organization

• Tag-based execution — @smoke, @sanity, @regression, @api, @e2e, @destructive
• Given/When/Then step structure with test.step() for readable reports
• Data-driven tests with static JSON for boundary cases and Faker factories for happy paths
• Destructive test isolation — tests that modify shared state run sequentially with mandatory cleanup hooks
• Multi-browser support — Chromium, Firefox, WebKit configurations ready to go

AI Rules System

• Modular orchestrator + skills architecture — always-loaded orchestrator with on-demand detailed skills
• 14 specialized skill files covering selectors, page objects, fixtures, test standards, API testing, data strategy, type safety, enums, configuration, helpers, common tasks, refactoring, and browser-based page exploration
• ai-native-workflow meta skill — the operating manual that ties every other skill together: the conversation contract, the 7-phase task lifecycle, and the five principles that keep AI-generated output consistent (see How You Work With the AI Agent)