Test First Development Skill
テストファースト開発（TDD）を実践するスキル。
TDDサイクル
code
Red → Green → Refactor ↑__________________|
- •Red: 失敗するテストを書く
- •Green: テストを通す最小限の実装（implementationスキル呼び出し）
- •Refactor: コードを改善（implementationスキル呼び出し）
ワークフロー
1. インターフェース設計
設計ドキュメントから以下を定義し、output_interface_design.yaml に出力：
yaml
# output_interface_design.yaml
interface_design:
name: "インターフェース名"
version: "1.0.0"
created_at: "YYYY-MM-DD"
modules:
- name: "モジュール名"
description: "モジュールの責務"
interfaces:
- name: "InterfaceName"
description: "インターフェースの説明"
methods:
- name: "methodName"
description: "メソッドの説明"
parameters:
- name: "param1"
type: "string"
required: true
description: "パラメータ説明"
returns:
type: "ReturnType"
description: "戻り値説明"
throws:
- type: "ErrorType"
condition: "発生条件"
types:
- name: "TypeName"
description: "型の説明"
properties:
- name: "property1"
type: "string"
required: true
description: "プロパティ説明"
enums:
- name: "EnumName"
description: "列挙型の説明"
values:
- name: "VALUE_1"
description: "値の説明"
contracts:
- interface: "InterfaceName"
preconditions:
- "事前条件"
postconditions:
- "事後条件"
invariants:
- "不変条件"
2. テストケース設計
インターフェース設計に基づきテストケースを設計：
テストカテゴリ
- •正常系: 期待通りの入力で期待通りの出力
- •境界値: エッジケース、上限/下限値
- •異常系: エラー入力、例外処理
- •統合: コンポーネント間連携
テストケース例
yaml
test_cases:
- id: "TC-001"
interface: "InterfaceName"
method: "methodName"
category: "normal|boundary|error|integration"
description: "テストケースの説明"
setup:
- "前提条件/セットアップ"
input:
param1: "入力値"
expected:
result: "期待される結果"
side_effects:
- "期待される副作用"
teardown:
- "後処理"
3. テスト実装
テストケースをコードに実装する。
テストファイル構造
code
tests/
├── unit/
│ └── module_name/
│ └── interface_name_test.{ext}
├── integration/
│ └── feature_name_test.{ext}
└── fixtures/
└── test_data.{ext}
テスト命名規則
code
test_[メソッド名]_[状況]_[期待結果]
例: test_calculate_withValidInput_returnsCorrectSum
4. テスト実行（Red Phase）
テストを実行し、失敗することを確認する。
bash
# テスト実行コマンド例 pytest tests/ -v npm test go test ./...
失敗を確認したら：
- •失敗したテストを記録
- •
implementationスキルを呼び出し - •実装完了後、再度テスト実行
5. 実装スキルの呼び出し
失敗したテストをもとに implementation スキルを呼び出す：
yaml
# implementation スキルへの引き継ぎ情報
tdd_handoff:
interface_design_file: "output_interface_design.yaml"
failing_tests:
- test_file: "tests/unit/user_service_test.py"
test_name: "test_create_user_withValidData_returnsUser"
error_message: "NameError: name 'UserService' is not defined"
implementation_targets:
- interface: "UserService"
methods:
- "create_user"
- "get_user"
constraints:
- "テストが通る最小限の実装"
- "YAGNI原則を遵守"
6. テスト再実行（Green Phase）
実装完了後：
- •全テストを再実行
- •全てパスすれば次のリファクタリングまたは新しいテストへ
- •失敗があれば
implementationスキルを再度呼び出し
7. 完了判定
以下の条件を満たしたら code-reviewer スキルを呼び出し：
- •全テストがパス
- •カバレッジ目標達成（通常80%以上）
- •リファクタリング完了
テスト品質基準
| 基準 | 目標値 |
|---|---|
| ラインカバレッジ | 80%以上 |
| ブランチカバレッジ | 70%以上 |
| テスト実行時間 | ユニット: 10秒以内 |
| フレーキー率 | 0% |
Python テスト実装ガイド
Python でのテスト実装に特化したガイドライン。
基本原則
| 原則 | 説明 |
|---|---|
| シンプル構成 | Arrange → Act → Assert の3フェーズ |
| パラメータ化禁止 | 複雑な @pytest.mark.parametrize を避ける |
| C1カバレッジ | 90%以上必須（理想は100%） |
| テスト技法 | 境界値分析、ペアワイズ法を活用 |
テスト構造: Arrange-Act-Assert (AAA)
全てのテストは以下の3フェーズで構成する：
python
def test_create_user_with_valid_data_returns_user() -> None:
# ========== Arrange（準備）==========
# テストデータのセットアップ
user_data = CreateUserRequest(
name="田中太郎",
email="tanaka@example.com",
)
repository = InMemoryUserRepository()
service = UserService(repository=repository)
# ========== Act（実行）==========
# テスト対象の実行
result = service.create_user(user_data)
# ========== Assert（検証）==========
# 結果の検査
assert result.name == "田中太郎"
assert result.email == "tanaka@example.com"
assert result.id > 0
パラメータ化の制限
❌ 禁止: 複雑なパラメータ化
python
# 禁止: 複雑で読みにくい
@pytest.mark.parametrize(
"name,email,age,role,expected_error",
[
("", "a@b.com", 20, "user", ValidationError),
("John", "", 20, "user", ValidationError),
("John", "a@b.com", -1, "user", ValidationError),
("John", "a@b.com", 20, "", ValidationError),
# ... 大量のケース
],
)
def test_create_user_validation(name, email, age, role, expected_error):
...
✅ 推奨: 個別テストメソッド
python
def test_create_user_with_empty_name_raises_validation_error() -> None:
"""名前が空の場合はValidationErrorを発生させる"""
# Arrange
user_data = CreateUserRequest(name="", email="test@example.com")
service = UserService(repository=InMemoryUserRepository())
# Act & Assert
with pytest.raises(ValidationError) as exc_info:
service.create_user(user_data)
assert "name" in str(exc_info.value)
def test_create_user_with_invalid_email_raises_validation_error() -> None:
"""メールアドレスが無効な場合はValidationErrorを発生させる"""
# Arrange
user_data = CreateUserRequest(name="田中", email="invalid-email")
service = UserService(repository=InMemoryUserRepository())
# Act & Assert
with pytest.raises(ValidationError) as exc_info:
service.create_user(user_data)
assert "email" in str(exc_info.value)
✅ 許容: シンプルなパラメータ化のみ
python
# 許容: 単純な値のバリエーションのみ
@pytest.mark.parametrize("age", [0, 1, 17, 18, 19, 120, 121])
def test_validate_age_boundary(age: int) -> None:
"""年齢の境界値テスト"""
# Arrange
validator = AgeValidator(min_age=18, max_age=120)
# Act
result = validator.is_valid(age)
# Assert
expected = 18 <= age <= 120
assert result == expected
C1カバレッジ（分岐カバレッジ）
目標: 90%以上（理想100%）
bash
# カバレッジ計測 uv run pytest tests/ --cov=src --cov-branch --cov-report=term-missing # HTMLレポート生成 uv run pytest tests/ --cov=src --cov-branch --cov-report=html
分岐を網羅するテスト設計
python
# テスト対象コード
def calculate_discount(price: int, is_member: bool, coupon_code: str | None) -> int:
if price <= 0:
raise ValueError("価格は正の値である必要があります")
discount_rate: float = 0.0
if is_member: # 分岐1: 会員判定
discount_rate += 0.1
if coupon_code is not None: # 分岐2: クーポン有無
if coupon_code == "SALE20": # 分岐3: クーポン種類
discount_rate += 0.2
elif coupon_code == "SALE10":
discount_rate += 0.1
return int(price * (1 - discount_rate))
python
# C1カバレッジ100%を達成するテスト
class TestCalculateDiscount:
"""calculate_discount関数のテスト"""
def test_with_negative_price_raises_value_error(self) -> None:
"""価格が0以下の場合はValueErrorを発生"""
# Arrange & Act & Assert
with pytest.raises(ValueError):
calculate_discount(price=0, is_member=False, coupon_code=None)
def test_non_member_without_coupon_returns_full_price(self) -> None:
"""非会員・クーポンなしは割引なし"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=False, coupon_code=None)
# Assert
assert result == 1000
def test_member_without_coupon_returns_10_percent_off(self) -> None:
"""会員・クーポンなしは10%割引"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=True, coupon_code=None)
# Assert
assert result == 900
def test_non_member_with_sale20_coupon_returns_20_percent_off(self) -> None:
"""非会員・SALE20クーポンは20%割引"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=False, coupon_code="SALE20")
# Assert
assert result == 800
def test_non_member_with_sale10_coupon_returns_10_percent_off(self) -> None:
"""非会員・SALE10クーポンは10%割引"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=False, coupon_code="SALE10")
# Assert
assert result == 900
def test_member_with_sale20_coupon_returns_30_percent_off(self) -> None:
"""会員・SALE20クーポンは30%割引"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=True, coupon_code="SALE20")
# Assert
assert result == 700
def test_non_member_with_unknown_coupon_returns_full_price(self) -> None:
"""非会員・不明なクーポンは割引なし"""
# Arrange & Act
result = calculate_discount(price=1000, is_member=False, coupon_code="UNKNOWN")
# Assert
assert result == 1000
境界値分析
境界値テストは以下のポイントを必ずテストする：
| ポイント | 説明 |
|---|---|
| 最小値-1 | 範囲外（下限） |
| 最小値 | 境界値（下限） |
| 最小値+1 | 範囲内（下限近傍） |
| 最大値-1 | 範囲内（上限近傍） |
| 最大値 | 境界値（上限） |
| 最大値+1 | 範囲外（上限） |
python
class TestAgeValidation:
"""年齢バリデーション（有効範囲: 0-120歳）のテスト"""
# 下限境界
def test_age_minus_1_is_invalid(self) -> None:
"""-1歳は無効"""
assert not is_valid_age(-1)
def test_age_0_is_valid(self) -> None:
"""0歳は有効（下限）"""
assert is_valid_age(0)
def test_age_1_is_valid(self) -> None:
"""1歳は有効"""
assert is_valid_age(1)
# 上限境界
def test_age_119_is_valid(self) -> None:
"""119歳は有効"""
assert is_valid_age(119)
def test_age_120_is_valid(self) -> None:
"""120歳は有効（上限）"""
assert is_valid_age(120)
def test_age_121_is_invalid(self) -> None:
"""121歳は無効"""
assert not is_valid_age(121)
ペアワイズ法（All-Pairs法）
複数のパラメータの組み合わせを効率的にテストする技法。
適用場面
- •3つ以上のパラメータがある
- •全組み合わせテストは現実的でない
- •2因子間の相互作用を検証したい
例: 検索機能のテスト
パラメータ:
- •カテゴリ:
electronics,books,clothing - •価格帯:
low,medium,high - •ソート:
price_asc,price_desc,rating - •在庫:
in_stock,all
全組み合わせ: 3×3×3×2 = 54ケース → ペアワイズ: 約12ケース
python
class TestSearchFunctionPairwise:
"""検索機能のペアワイズテスト"""
# ペアワイズ法で抽出したテストケース
def test_search_electronics_low_price_asc_in_stock(self) -> None:
# Arrange
params = SearchParams(
category="electronics",
price_range="low",
sort="price_asc",
stock_filter="in_stock",
)
# Act
result = search_products(params)
# Assert
assert all(p.category == "electronics" for p in result)
assert all(p.in_stock for p in result)
def test_search_electronics_medium_price_desc_all(self) -> None:
# Arrange
params = SearchParams(
category="electronics",
price_range="medium",
sort="price_desc",
stock_filter="all",
)
# Act
result = search_products(params)
# Assert
assert all(p.category == "electronics" for p in result)
def test_search_books_low_rating_all(self) -> None:
# Arrange
params = SearchParams(
category="books",
price_range="low",
sort="rating",
stock_filter="all",
)
# Act
result = search_products(params)
# Assert
assert all(p.category == "books" for p in result)
# ... 残りのペアワイズケース
ペアワイズテストケース生成ツール
bash
# pict (Microsoft製) を使用 # https://github.com/microsoft/pict # 入力ファイル (params.txt) # category: electronics, books, clothing # price: low, medium, high # sort: price_asc, price_desc, rating # stock: in_stock, all # 実行 pict params.txt > test_cases.txt
Fixture設計
シンプルなFixture
python
import pytest
from typing import Generator
@pytest.fixture
def user_repository() -> InMemoryUserRepository:
"""テスト用リポジトリ"""
return InMemoryUserRepository()
@pytest.fixture
def user_service(user_repository: InMemoryUserRepository) -> UserService:
"""テスト用サービス"""
return UserService(repository=user_repository)
@pytest.fixture
def sample_user() -> User:
"""テスト用ユーザー"""
return User(
id=1,
name="テスト太郎",
email="test@example.com",
)
リソースクリーンアップ
python
@pytest.fixture
def database_connection() -> Generator[Connection, None, None]:
"""データベース接続（終了時にクリーンアップ）"""
# Arrange
conn = create_test_connection()
yield conn
# Teardown
conn.rollback()
conn.close()
pytest 設定
pyproject.toml
toml
[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
python_files = ["test_*.py"]
python_classes = ["Test*"]
python_functions = ["test_*"]
addopts = [
"-v",
"--strict-markers",
"--cov=src",
"--cov-branch",
"--cov-report=term-missing",
"--cov-fail-under=90",
]
[tool.coverage.run]
branch = true
source = ["src"]
[tool.coverage.report]
exclude_lines = [
"pragma: no cover",
"if TYPE_CHECKING:",
"raise NotImplementedError",
]
fail_under = 90
Python テストチェックリスト
- • 全テストが AAA構造（Arrange-Act-Assert）
- • 複雑なパラメータ化を使用していない
- • C1カバレッジ 90%以上
- • 境界値テストを実施
- • 必要に応じてペアワイズ法を適用
- • Fixtureはシンプルに保つ
- • テスト命名が明確（何をテストしているか分かる）
出力ファイル
| ファイル名 | 用途 |
|---|---|
| output_interface_design.yaml | インターフェース設計書 |
スキル連携
| スキル | 呼び出しタイミング |
|---|---|
| implementation | テスト失敗後、実装依頼時 |
| python-implementation | Python実装の場合 |
| code-reviewer | 全テストパス後、レビュー依頼時 |