visual-test

作成者: microsoft

コンポーネントを視覚的に検証するには、Storybookのストーリーを起動し、playwright-cliでスクリーンショットを撮ります。コンポーネントに視覚的な変更を加えた後に使用します。

npx skills add https://github.com/microsoft/fluentui --skill visual-test

Visual Test a Component

Visually verify $ARGUMENTS by launching Storybook and capturing a screenshot with playwright-cli.

Prerequisites

Run playwright-cli via npx so nothing is installed globally on the user's box. The first invocation downloads @playwright/cli@0.1.1 into the npx cache; subsequent calls are cached. Every command below uses this form:

npx -y @playwright/cli@0.1.1 <command>

Critical: use the per-component Storybook only

Always boot the per-component stories package (react-<component>-stories) via nx storybook target, which only imports its own component's stories and dependencies.

Steps

  1. Find the component's stories package. Each v9 component has a dedicated stories package named react-<component>-stories:

    yarn nx show project react-<lowercase-component-name>-stories --json
    

    If nx returns nothing with output of Could not find project react-<component>-stories, the component doesn't have its own stories package — check for a preview package (react-<component>-preview-stories) or ask before proceeding.

  2. Start the component's Storybook dev server. Use the storybook target on the stories project directly — it's the most portable, since library aliases like react-<component>:start were only added in April 2026 and may not exist in older workspace snapshots:

    yarn nx run react-<component>-stories:storybook &
    
  3. Find the storybook port. Three quirks to know:

    • Storybook picks a random high port on first boot (e.g. 49360), not the Storybook default 6006. Don't assume.
    • The nx wrapper process often exits 0 after delegating to storybook, leaving the actual server running as a child. So the nx PID isn't the storybook PID.
    • The storybook child opens two listening sockets: one for HTTP content, one for the webpack HMR event-stream. They are not ordered — either one can be numerically lower. Picking by port number is unreliable; pick by Content-Type.

    Reliable detection — target the storybook node child (not the yarn wrapper), then probe each listening socket until one returns text/html:

    # Wait up to 180s for the storybook child to bind an HTTP port.
    # Pattern matches the node child specifically, not `yarn storybook dev` (the wrapper has no sockets).
    for i in $(seq 1 180); do
      SB_CHILD=$(pgrep -f "node.*\.bin/storybook dev" | head -1)
      if [ -n "$SB_CHILD" ]; then
        for port in $(lsof -a -p "$SB_CHILD" -i -P -sTCP:LISTEN 2>/dev/null | awk 'NR>1 {print $9}' | sed 's/.*://'); do
          CT=$(curl -sI --max-time 2 "http://localhost:$port/" 2>/dev/null | grep -i '^content-type:' | grep -i 'text/html')
          if [ -n "$CT" ]; then SB_PORT=$port; break; fi
        done
        if [ -n "$SB_PORT" ]; then break; fi
      fi
      sleep 1
    done
    echo "Storybook child PID=$SB_CHILD on port $SB_PORT"
    

    Then wait for Storybook to finish compiling stories — the HTTP port answers before index.json is populated:

    for i in $(seq 1 60); do
      N=$(curl -s --max-time 2 "http://localhost:$SB_PORT/index.json" 2>/dev/null \
        | python3 -c "import json,sys; print(len(json.load(sys.stdin).get('entries', {})))" 2>/dev/null || echo 0)
      if [ "$N" -gt 0 ]; then break; fi
      sleep 2
    done
    

    If no port turns up, or index.json never populates — do not fall back to the workspace-wide Storybook; read the nx output log and debug the per-component boot. The most common real failure is missing build artifacts for unstable re-export deps (see troubleshooting below).

  4. Open the page with playwright-cli:

    npx -y @playwright/cli@0.1.1 open "http://localhost:$SB_PORT"
    
  5. Navigate to the specific story iframe and capture a screenshot. Use the iframe URL for a clean render without Storybook chrome:

    npx -y @playwright/cli@0.1.1 goto "http://localhost:$SB_PORT/iframe.html?id=components-<component>--default&viewMode=story"
    npx -y @playwright/cli@0.1.1 screenshot --filename=/tmp/visual-test-$ARGUMENTS.png
    
  6. View the screenshot using the Read tool to visually inspect the rendered component.

  7. Use snapshot to get the accessibility tree and find interactive element refs:

    npx -y @playwright/cli@0.1.1 snapshot
    

    Then interact with elements by ref (e.g., click, hover) before taking more screenshots.

  8. If the component doesn't look right, go back to the code, fix the issue, and repeat from step 4 (Storybook hot-reloads changes).

  9. Clean up when done:

    npx -y @playwright/cli@0.1.1 close
    # Kill storybook — the nx wrapper may already be gone, so target the child
    [ -n "$SB_CHILD" ] && kill "$SB_CHILD" 2>/dev/null
    lsof -i :$SB_PORT -t 2>/dev/null | xargs kill 2>/dev/null
    

Troubleshooting

yarn nx run react-<component>-stories:storybook says the target doesn't exist. The workspace graph may be stale (recent reparent). Run yarn nx reset then retry. If stroybook aliases still don't exist, use the direct yarn invocation:

cd packages/react-components/react-<component>/stories && yarn storybook dev --port 0 &
# --port 0 asks Storybook to pick a free port; detect it via the pgrep/lsof pattern above

Story ID Pattern

Story IDs follow the pattern <category>-<component>--<story>:

# Default story for Button
components-button--default

# Appearance variant
components-button--appearance

# Default story for Menu
components-menu--default

To discover exact story IDs, open the Storybook sidebar and use snapshot to find navigation links, or check the story file's export default { title: '...' } metadata.

Iframe URL Format

# Local storybook (replace $SB_PORT with the actual port)
http://localhost:$SB_PORT/iframe.html?id=components-button--default&viewMode=story

# Dark theme
http://localhost:$SB_PORT/iframe.html?id=components-button--default&viewMode=story&globals=theme:webDarkTheme

The /iframe.html URL gives a clean render without Storybook chrome — always prefer this for screenshots.

Tips

  • Use npx -y @playwright/cli@0.1.1 snapshot to get an accessibility tree — useful for verifying ARIA attributes and finding interactive elements.
  • Use npx -y @playwright/cli@0.1.1 click <ref> to interact with the component (test hover states, open menus, etc.) before taking a screenshot.
  • Use npx -y @playwright/cli@0.1.1 resize <width> <height> to test responsive behavior.
  • For multiple story variants, take a screenshot of each: Default, Appearance, Size, Disabled, etc.

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)を使用してAzure AI Foundryエージェントを構築します。AzureAIAgentsProviderを使用した永続的なエージェントの作成、ホスト型ツール(コードインタープリター、ファイル検索、ウェブ検索)の使用、MCPサーバーの統合、会話スレッドの管理、ストリーミング応答の実装時に使用します。関数ツール、構造化出力、マルチツールエージェントをカバーします。
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring(RUM)— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能(React、React Native、Angular)、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Javaを使用して異常検出アプリケーションを構築します。単変量/多変量異常検出、時系列分析、またはAIを活用したモニタリングを実装する際に使用します。
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDKを使用して会話言語理解(CLU)を実装します。ConversationAnalysisClientを使用して会話の意図とエンティティを分析する場合、NLP機能を構築する場合、またはアプリケーションに言語理解を統合する場合に使用します。
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python。MLワークスペース、ジョブ、モデル、データセット、コンピュート、パイプラインに使用します。 トリガー: 「azure-ai-ml」、「MLClient」、「ワークスペース」、「モデルレジストリ」、「トレーニングジョブ」、「データセット」。
development