ai-regression-testing

ai-regression-testing skill の概要

ai-regression-testing は何のためのものか

ai-regression-testing skill は、AI支援コーディングで見落としがちなバグを見つけるための skill です。たとえば、不完全な修正、古い前提のまま残ったロジック、ある実行経路では動くのに別の経路では壊れる変更などを検知しやすくなります。特に、AIエージェントがすでに API ルート、バックエンドロジック、feature flag 付きのコード、あるいは再発させてはいけないバグ修正を編集した後に有効です。

このワークフローに最適なケース

ai-regression-testing skill は、実運用に近いモードを前提に、実用的で再現可能な回帰チェックを行いたいときに向いています。Claude Code、Cursor、Codex を使うチームとの相性がよく、sandbox や mock モードがある場合、とくに live database に依存しないテストを作りたい場面で強みを発揮します。

一般的なプロンプトと何が違うのか

通常のプロンプトでもテスト生成は依頼できますが、ai-regression-testing skill は AI 特有の盲点に焦点を当てています。つまり、同じモデルが同じ変更を実装し、レビューもしてしまうことで見落としが起きやすい、という前提です。そのためこの skill は、単にハッピーパスのテストを増やすのではなく、見逃された分岐、production と sandbox の差分、修正後の再発を確認することを狙っています。

ai-regression-testing skill の使い方

インストールして中核の指示を見つける

すでに使っている repository か agent 環境に合わせて ai-regression-testing のインストール手順を使い、まずは skills/ai-regression-testing 内の SKILL.md から読み始めてください。repo を手作業で見る場合も、最初に SKILL.md を読むのが重要です。この skill には、案内になる rules/、resources/、補助スクリプトがありません。

回帰対象を具体的に指定する

ai-regression-testing の使い方は、正確なバグ内容、変更されたファイル、そして以前失敗していた実行経路を明示すると最も効果的です。弱い依頼は「この修正のテストを作って」です。より強い依頼は、たとえば「/api/notifications の修正に対する回帰チェックを作成し、sandbox と production の両方の経路をカバーし、notification_settings が query 結果と TypeScript の型の両方で返ることを確認してほしい」です。

モードと失敗ポイントを意識してプロンプトを組み立てる

ai-regression-testing のガイドは、1 回の成功経路だけでなく、分岐ごとのカバレッジを明示的に求めると最も力を発揮します。アプリに sandbox mode、mock data、feature flags、別ルートがあるなら、その点を明記し、静かに分岐してしまう可能性がある経路をそれぞれ検証するよう依頼してください。すでに一度修正したバグなら、元の症状と、どういう変更が再発要因になるかも含めると有効です。

repo はこの順番で読む

この skill では、まず SKILL.md を確認し、そのあとで強化したい code path を追ってください。プロジェクトにテストがあるなら、変更箇所に最も近い既存の test file を開き、新しいチェックを追加する前に、その setup の書き方を真似るとよいです。sandbox mode 実装がある場合は production path と見比べて、回帰テストが片方の分岐しか証明しない状態を避けてください。

ai-regression-testing skill の FAQ

ai-regression-testing は AI 生成コード専用ですか？

いいえ。ai-regression-testing skill は AI 支援開発にちなんだ名前ですが、実際の用途は、変更が速くレビュー期間が短く、細かな見落としが起きやすい codebase での回帰防止です。元の bugfix を人間が行った場合でも有効です。

sandbox や mock モードは必要ですか？

必須ではありません。ただし sandbox 対応があると、live database に依存せずに挙動を検証できるため、ai-regression-testing の価値は大きくなります。アプリに分離された test mode がない場合でも、回帰ケースの定義には役立ちますが、チェックは遅くなったり、環境依存になったりすることがあります。

通常のテスト用プロンプトより優れていますか？

多くの場合、隠れた前提が問題で、単純なカバレッジ不足ではないなら、こちらのほうが有効です。通常のプロンプトでも広めのテストは作れますが、Regression Testing における ai-regression-testing は、見落とされた分岐、古い selector、schema の不一致、production/sandbox の差分に意識を向けさせる点が優れています。

初心者でも使えますか？

はい。バグ内容、変更した file、期待される挙動を説明できるなら使えます。ai-regression-testing skill を活かすのに深い testing architecture の知識は必要ありませんが、対象の経路を特定できるだけの context は必要です。

ai-regression-testing skill を改善するには

失敗の経緯を正確に伝える

ai-regression-testing を最も改善できるのは、簡潔で明確な bug narrative です。何が壊れたのか、どこで壊れたのか、どう直したのか、そして何が起きたら regression と判断するのかをはっきり書いてください。error message、route や component 名、sandbox と production のような条件分岐も含めると、skill が本当のリスクに沿ってテストを組みやすくなります。

メイン経路だけでなく、最も弱い箇所を頼む

初回のテストは、目に見える成功ケースだけを確認して終わることが少なくありません。足りない field、別の query、生成された type、分岐ごとの挙動まで求めると、ai-regression-testing の結果は改善します。特に、主要な修正が正しく見えてしまうと見落としやすい code path がある場合に重要です。

1 回目の出力のあとで絞り込む

最初の出力が広すぎるなら、元のバグを確実に捕まえられる最小の test まで絞ってほしいと依頼してください。逆に狭すぎるなら、再発しやすい経路を狙った回帰ケースを 1 つ追加するよう求めてください。ai-regression-testing では、ただテストを増やすよりも、失敗条件をより正確にするほうが、たいてい効果的です。