Fluig Tester: a IA que testa processos no Fluig e entrega a prova

Em homologação funcionou. Quem já colocou um processo do Fluig em produção conhece essa frase. E conhece o silêncio que vem depois, quando aparece o caminho que ninguém testou.

Na Future Station, essa frase virou problema de engenharia. A resposta veio de dentro do time: o Fluig Tester, criado por Matheus Névoa, engenheiro de automação do time FS, é uma skill de IA que conduz testes funcionais de processos TOTVS Fluig pela interface web, do início ao estado final. E devolve o que o teste manual quase nunca entrega: evidência conferida.

O Matheus decidiu abrir o trabalho: a skill está disponível publicamente no GitHub (matheusnevoa/fluig-tester). Mais abaixo você encontra o que ela faz, os limites que ela respeita e como começar.

Todo processo tem o caminho feliz: solicita, aprova, conclui. E tem os outros. Reprovação, cancelamento, devolução para correção, campo obrigatório em branco, anexo fora da regra, tarefa que cai na fila de um grupo. É nesses caminhos que o processo quebra em produção.

Testar tudo isso na mão é repetitivo: abrir a solicitação, trocar de usuário, avançar, conferir o formulário, tirar print, voltar e repetir a cada ajuste. O problema não é falta de competência. É cansaço. E o cansaço deixa passar justamente o cenário que vai virar chamado depois do go-live.

Chegar ao fim do fluxo não significa que o teste passou. Significa só que o fluxo terminou.

A skill parte do gabarito do processo: guia de teste, regras de negócio, BPM ou o código do processo, lido somente para consulta. Ela confronta três fontes que costumam ser tratadas como uma só: o que o guia espera, o que o código implementa e o que a interface e o histórico mostram. Divergências viram registro, não suposição.

• Monta uma matriz finita de cenários alcançáveis: aprovação, reprovação ou cancelamento, devolução/correção, validações negativas, anexos e subramos. Um teste negativo só passa quando o bloqueio esperado acontece e a solicitação não avança.
• Pede autorização uma vez, para a suíte inteira: antes de criar a primeira solicitação, apresenta ambiente, cenários, identidade, anexos e efeitos conhecidos. Dentro do escopo autorizado, não pede permissão a cada clique.
• Opera como um usuário real: pela Central de Tarefas, com substituição legítima de usuário e filas de grupo quando existirem. Nomes de gestores e grupos não ficam fixos na skill.
• Deixa rastro em cada movimentação: escreve uma Observação identificável em toda etapa com campo editável, para acompanhar o texto de uma atividade para a outra.
• Registra tudo que importa: número da solicitação, atividade, ocorrência, responsável, decisão, estado gravado e divergências. Finais incompatíveis usam solicitações diferentes.
• Captura e confere o formulário inteiro na chegada, antes e depois de preencher, além da próxima etapa, do histórico e, se você quiser, do diagrama real do Fluig. Print cortado ou ilegível é recapturado ou declarado parcial.

Esse é o ponto que separa uma automação de cliques de uma ferramenta de engenharia. Cada caso recebe uma classificação (aprovado, reprovado, bloqueado, não executado ou não aplicável) com justificativa. E, separadamente, a skill informa se a evidência daquele caso está completa.

Se uma etapa não pôde ser comprovada, se um print ficou cortado ou se o comportamento observado divergiu do esperado, isso aparece no resultado. Não fica escondido atrás de um “concluído”. Antes de entregar, a skill reconcilia o inventário de prints com as atividades realmente percorridas.

O que sai ao final de cada execução

IA operando o sistema de um cliente exige regra clara. O Fluig Tester nasceu com travas explícitas:

• Homologação é o padrão. Produção só com ambiente nomeado, efeitos previstos e autorização específica. Se o endereço, o banner e o gabarito discordarem, a skill confirma o ambiente antes de mexer em qualquer coisa.
• Login é humano. Você entra no Fluig na janela visível; a senha não vai para o agente, e cookies e credenciais não entram nas evidências.
• Sem atalho administrativo. Não altera código, formulário, datasets, grupos, permissões ou campos ocultos, e não usa API interna para contornar o navegador.
• Uma movimentação, uma confirmação gravada. Depois de um timeout, a skill consulta a solicitação e o histórico antes de repetir. Mensagem de sucesso na tela, sozinha, não prova transição.
• Escopo declarado. Teste feito no Fluig 2.0 não comprova o comportamento no 1.8.2. Logs de servidor e e-mails continuam sendo conferência humana.

O Fluig Tester é um único arquivo SKILL.md, sem dependências extras. O navegador é fornecido pelo seu executor de IA. O passo a passo completo, para Windows, macOS e Linux, está no README do repositório.

• Claude Code: copie o SKILL.md para a pasta de skills pessoais (~/.claude/skills/fluig-tester/), cadastre o Playwright MCP (requer Node.js 20 ou superior) e chame /fluig-tester com o processo e o gabarito.
• ChatGPT desktop ou Codex: copie o SKILL.md para ~/.agents/skills/fluig-tester/, ative o Computer Use com a extensão do navegador e mencione a skill com @fluig-tester ou $fluig-tester.
• Antes do primeiro teste: tenha a URL do ambiente, o gabarito do processo, um usuário de teste com acesso às etapas e, se houver upload, uma pasta com anexos de teste.

Tem um lado dessa história que não aparece no relatório. Quando a tarefa repetitiva sai da mão do especialista, ele volta a fazer o que só ele faz: entender a regra, questionar o fluxo, conversar com quem opera e melhorar o processo.

O avanço da tecnologia a favor da produtividade é imparável. A escolha que sobra é quem conduz: o time que aprende a usar IA com critério ou o time que continua apagando incêndio no go-live. Na FS, a gente escolheu o primeiro. E com gente que constrói as próprias ferramentas e ainda compartilha com a comunidade Fluig.

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O Fluig Tester não é produto de prateleira. É o tipo de ferramenta que só nasce quando quem trabalha com Fluig todo dia decide resolver o próprio gargalo. O Matheus criou a skill e abriu o código; o time aplica nos processos que desenvolve; e o método ganha uma camada de verificação que antes dependia só de disciplina manual.

É o mesmo raciocínio do PULSAR, a forma como a Future Station usa IA para construir no Fluig com menos esforço repetitivo, sem cortar análise, testes ou controles.

Para o gestor de área, teste sempre foi uma caixa-preta: alguém diz que está ok e ele confia. Com evidência por cenário, a conversa muda.

• Go-live com menos surpresa: os caminhos alternativos foram exercitados antes, não descobertos depois.
• Auditoria com registro: quem atuou, em que etapa, com qual decisão e qual formulário fica documentado.
• Ajustes mais seguros: cada mudança no processo pode ser testada de novo, em uma nova execução, sem apagar a anterior.