過去の注文・顧客などの本物のレコードをテストイベントとして指定可能に。さらに Sidekick が AI で分岐パスを解析し、テストケースを自動生成してくれる。
テストするには、ありえそうなデータを手で書いて流すしかなかった。本当に作動するか自信が持てない。
「先週の不正注文」「特定の顧客」を指名してテストできる。Sidekick はそれらを自動でかき集めて分岐網羅もしてくれる。
先週の不正注文を再生し、組んだブロック用ワークフローが本当に発火するかを確認できる。
通常の注文に対してブロックが誤発火しないかをテストとして追加できる。
Sidekick がワークフロー内の分岐を解析し、それぞれを通す候補データを引っ張ってくる。
| 項目 | 従来 | 今回アップデート |
|---|---|---|
| テストデータ | 手作り ダミー値を都度入力 | 実データ ショップの過去レコードから選ぶ |
| 分岐パスの洗い出し | 人がワークフローを読んで決める | Sidekick が自動解析 |
| テストケースの作成 | 1件ずつ手で作る | 「Generate test events」で一括生成 |
| 生成後の編集 | — | 編集・削除・自分で追加が可能 |
| セットアップ | テスト用のデータを別途用意 | no further setup required ボタンで即実行 |
テストしたい Flow のワークフローを開く。
Sidekick が分岐を解析し、実データを当て込んだケースを自動生成。
不要なケースを削除、必要なケースを追加。手動の指名もここで。
追加セットアップ不要で即時に動作確認。
テストケースの自動生成は Shopify の AI アシスタント「Sidekick」が担当。ワークフロー側の分岐構造を読み、各パスを通すデータを実データから探し当てる。
orders／customers など実際のショップレコードを指名できる。本番に近い検証が ipso facto 可能になる一方、本番データを参照する点は運用ポリシーで意識すること。
「Review the generated cases, edit or remove any that don't apply, and add your own.」と明記。AI 任せにせず、運用観点で必要なケースを足し引きする使い方を前提に設計されている。
「不正注文 → ブロック発火」と「通常注文 → ブロックしない」の 正例／負例を 1 ワークフローに同居させられる。回帰テストの観点で重要。
Changelog 本文には 対応プラン・対応リージョン・API 経由の操作可否については記載がない。Admin GraphQL での自動化や、CI から呼び出す等のニーズは ドキュメント側で別途確認すること（記事は documentation と Shopify community への参照リンクを提示している）。