Portfólio de Testes do Projeto NutriMind

Documentação consolidada dos testes do ecossistema NutriMind (Backend, Frontend e IA), com foco em qualidade, cobertura e estratégia de QA.

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💡 Visão Geral

Este repositório existe como documentação de QA do projeto NutriMind, reunindo em um único lugar:

• Resumo dos testes automatizados do Backend (JUnit 5, Spring Boot Test, MockMvc, Mockito, H2).
• Resumo dos testes automatizados do Frontend (Vitest, Vue Test Utils, jsdom).
• Resumo dos testes automatizados da IA (pytest, mocks, pytest-cov).
• Cenários de testes manuais que cobrem fluxos ponta a ponta (IA ⇄ Backend ⇄ Frontend) e experiência do usuário.

O objetivo é mostrar, de forma clara para recrutadores e times técnicos, como a qualidade foi tratada em cada camada do sistema.

🔗 Código-fonte completo do produto: Repositório principal do projeto NutriMind no GitHub

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📊 Panorama Geral dos Testes

• Backend (Java / Spring Boot)

  • ~75 testes automatizados passando (./mvnw test).
  • Foco em controllers REST, fluxos de autenticação, validações e regras de segurança.

  

• Frontend (Vue 3 + TypeScript)

  • 243 testes automatizados (100% passando).
  • Cobrem componentes, views, composables, UI, navegação, estados de erro e loading.

  

• IA (Python)

  • 52 testes automatizados (51 passando / 1 skipped).
  • Validação de tools, agentes de IA, servidor Flask e tratamento de erros com mocks.

  

• Testes Manuais (documentados)

  • Fluxos críticos como login, cadastro, chat com IA, upload de imagem, planos alimentares, 2FA e performance percebida.

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🧪 Backend – Testes e Cobertura (Spring Boot)

Tecnologias: JUnit 5, Spring Boot Test, MockMvc, Mockito, H2 em memória, AssertJ.

• Estrutura de testes

  • controller/: testes de API para AuthController, UserController, MealPlanController, ChatController.
  • integration/: fluxo completo de autenticação (AuthIntegrationTest) usando H2.

• Principais cenários cobertos

  • Autenticação e segurança
    • Registro de usuário (201, erros 400 para e‑mail duplicado/dados inválidos).
    • Login (200 com token, 401 para credenciais inválidas).
    • Fluxo de recuperação, redefinição e troca de senha.
    • Validação de token e dados do usuário autenticado (/validate-token, /me).
    • Garantia de 403 Forbidden em operações protegidas (PUT/DELETE de usuários).
  • Usuários
    • CRUD de usuários, busca por ID, e‑mail, nome e role.
    • Verificação de existência de e‑mail.
  • Planos alimentares
    • Validação de payload (400 quando dados obrigatórios faltam).
    • Consultas, listagens, agrupamento de refeições por dia, 404 para IDs inexistentes.
  • Chat / IA
    • Envio de mensagens, tratamento de erros da IA, controle de sessões e paginação.

• Tipos de testes

  • Unitários de controller, integração com H2 e validação de entrada.

• Execução

  • Todos os testes: ./mvnw test
  • Com cobertura (Jacoco configurado): ./mvnw clean test jacoco:report

• CI/CD

  • Job backend_tests no GitLab CI executando ./mvnw test em cada MR.

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🎨 Frontend – Testes e Cobertura (Vue 3 + Vitest)

Tecnologias: Vitest, Vue Test Utils, jsdom, TypeScript.

• Estrutura de testes

  • src/tests/setup.ts: configuração global (mocks de localStorage, matchMedia, stubs de Teleport, etc.).
  • components/*.spec.ts: testes unitários de componentes (ex.: NotificationToast, ModalChangePassword, ModalForgotPassword, Sidebar).
  • views/*.spec.ts: testes das telas (ex.: SignIn, SignUp, ChatView, ProfileView, MealPlanView).

• Principais cenários cobertos

  • Autenticação (SignIn / SignUp)
    • Validação de e‑mail, senha, confirmações, mensagens de erro de rede/servidor.
    • Login automático após cadastro bem‑sucedido.
  • Componentes de UX
    • Toasts de notificação (tipos, ícones, auto‑remoção, múltiplas notificações).
    • Modais de esqueci/alterar senha (validações, estados de loading, redirecionamento).
  • Chat com IA
    • Envio de mensagens (clique, Enter, Shift+Enter).
    • Estados de loading, sessão nova x existente, IDs de mensagem, formatação.
  • Perfil e planos alimentares
    • Renderização condicional de header/detalhes de perfil.
    • Exibição de plano, carrossel de planos, grid de refeições, resumo nutricional, estados de erro e “empty state”.

• Métricas principais

  • 164 testes Vitest documentados por arquivo (e 243 testes no total da suíte).
  • Objetivo de cobertura:
    • Composables: 90%+ (100% atingido).
    • Components: 80%+ (100% dos testados).
    • Views: 70%+ (100% dos cenários determinísticos).

• Execução

  • Todos os testes: npm run test
  • Com UI: npm run test:ui
  • Com cobertura: npm run test:coverage (gera coverage/index.html).

• CI/CD

  • Job frontend_tests no GitLab CI executando npm ci + npm run test a cada MR.

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🤖 IA – Testes e Cobertura (Python / pytest)

Tecnologias: pytest, pytest-asyncio, pytest-cov, unittest.mock.

• Estrutura de testes

  • tests/test_tools.py: valida ferramentas (tools.py) que conversam com backend, base vetorial, etc.
  • tests/test_agents.py: garante que o root_agent e especialistas (NutriAgent, RecipeAgent, MealPlanAgent) estão corretamente configurados.
  • tests/test_server.py: cobre o servidor Flask (/api/chat), CORS, configuração de sessão e fluxo de requisições.

• Principais cenários cobertos

  • Ferramentas (tools)
    • Consulta à base nutricional com ChromaDB (quando encontra/não encontra contexto, tratamento de exceções).
    • Obtenção de perfil de saúde do usuário (sucesso, 404, erro de API, falta de token).
    • Salvamento de plano alimentar no backend (JSON inválido, sucesso, falhas de conexão).
  • Agentes
    • Nome, descrição, instruções e sub‑agentes configurados corretamente.
    • Garantia de nomes únicos e consistentes para todos os especialistas.
  • Servidor Flask
    • Rejeição de requisições inválidas (sem userMessage, sessionId, userId, authorization).
    • Aceitação de requisições válidas e tratamento de erros internos.
    • Verificação de CORS, session service e estrutura de rotas.

• Execução

  • Todos os testes: pytest
  • Arquivo específico: pytest tests/test_tools.py
  • Com cobertura HTML:

    pytest --cov=nutrimind_agent --cov-report=html

• CI/CD

  • Job ia_tests no GitLab CI executando:

    pip install -r requirements.txt -r requirements-test.txt
    pytest

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📋 Testes Manuais (Visão Consolidada)

Além dos testes automatizados, há uma bateria de testes manuais documentados (em estilo Gherkin/caso de teste) cobrindo:

• Backend / API

  • Cadastro, login, recuperação de senha, 2FA (ativar, desativar, login com 2FA).
  • Atualização de perfil, geração de PDF de plano alimentar e envio por e‑mail.
  • Recalculo de dieta com novos dados.

• Frontend

  • Navegação e responsividade do menu.
  • Visualização de perfil e planos alimentares.
  • Solicitação de plano/receitas via chat, upload de imagem, FAQ responsivo, indicadores de loading.
  • Validação visual de mensagens de erro em formulários, limites (imagens grandes) e performance percebida.

• IA

  • Qualidade de respostas (nutrição, hábitos saudáveis, uso de dados do perfil).
  • Recalculo de dieta, atualização de perfil via chat, tom de voz, naturalidade da conversa.
  • Fluxos ponta a ponta (chat → backend → IA → frontend), incluindo análise de imagem.

Esses cenários completam a visão de QA do projeto, ligando o que é automatizado ao que é validado manualmente em ambiente real.

Este repositório foi organizado como documentação de qualidade do projeto NutriMind para uso em portfólio de QA.

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Desenvolvido com 💜 por Julia Gonzalez Moreira