test-automator

test-automatorスキルの概要

test-automator は、AIエージェントにテスト作成、カバレッジ改善、基本的なテスト運用の立ち上げを任せたいときに使いやすい、軽量なテスト支援スキルです。ゼロから考え始めるのではなく、すでに守るべきコードは把握していて、テスト設計や生成をもっと速く進めたい開発者、QA志向のエンジニア、repoメンテナーに向いています。

test-automatorが特に得意なこと

test-automatorスキル の中核は、「このモジュールのテストを書いて」のような依頼を、より構造化されたテスト方針に落とし込むことです。ベースにあるのはシンプルなテストピラミッドで、ユニットテストは多め、統合テストは少なめ、E2Eは必要な箇所だけに絞る考え方です。
そのため、単なる汎用プロンプトよりも、テスト範囲、振る舞いカバレッジ、モックの境界、保守しやすいテスト名といった観点でエージェントに考えさせたい場面で役立ちます。

test-automatorを導入すべき人

次のような依頼をエージェントに日常的にしているなら、test-automator の導入を検討する価値があります。

• 既存コード向けのユニットテストを書かせたい
• 弱い、または不足しているテストカバレッジを補強したい
• 統合テストとユニットテストの境界を整理したい
• 実装前にテスト計画の土台を作りたい
• モック戦略やテストの決定性を見直したい

特に、JavaScript/TypeScript、Python、Go、Java で一般的なフレームワークがrepo内で明示されているため、複数言語をまたぐチームでも使いやすい構成です。

test-automatorが普通のプロンプトと違う点

test-automator for Test Automation の強みは、深いフレームワーク自動化やCIオーケストレーションではありません。価値があるのは、次のような“方針のある”テストガイダンスです。

• 実装追従ではなく、振る舞い中心のテスト
• 決定的に動くテスト設計
• 現実的なモック境界
• 説明的な命名と Arrange-Act-Assert 構成
• テスト計画やカバレッジレポートのテンプレートを素早く作る補助スクリプト

つまり、プロンプトを何度も細かく調整しなくても、最初のテスト出力の質を上げたいなら、導入する意味があります。

導入前に知っておきたい制約

これはフル機能のテストプラットフォームではありません。repoを見る限り、構成は簡潔なスキル本体、参照ドキュメント、そして小さな Python 補助スクリプト 2 本です。
つまり、あらゆるスタック向けのフレームワーク専用ジェネレーター、CI連携、深いプロジェクト解析ロジックが入っているようには見えません。repo固有の規約まで強く反映した高度自動生成が必要なら、test-automator は“完全自動化”ではなく、ガイド兼たたき台として使うのが現実的です。

test-automatorスキルの使い方

test-automatorの導入方法

SKILL.md にはスキル専用のインストーラー記述が見当たらないため、実際の導入はコレクションrepoから追加する形になります。

npx skills add https://github.com/zhaono1/agent-playbook --skill test-automator

インストール後は、テスト作成、自動化、カバレッジ改善、テストフレームワークのセットアップを依頼したときに、このスキルが有効化される設計です。

まず読むべきファイル

test-automatorの使い方 を短時間で見極めたいなら、次の順に確認するのがおすすめです。

1. skills/test-automator/SKILL.md
2. skills/test-automator/README.md
3. skills/test-automator/references/best-practices.md
4. skills/test-automator/references/mocking.md
5. skills/test-automator/references/examples/unit-test-example.md
6. skills/test-automator/scripts/generate_test.py
7. skills/test-automator/scripts/coverage_report.py

この順番で読むと、まず発動範囲を把握し、その次にテスト方針をつかみ、最後に補助アーティファクトまで確認できます。

test-automatorがうまく働くために必要な入力

test-automatorスキル は、実装の文脈が具体的であるほど出力の質が大きく上がります。少なくとも次を含めると効果的です。

• ファイルパス、または貼り付けたソースコード
• 言語とテストフレームワーク
• そのコードに期待する現在の振る舞い
• 重要なエッジケース
• モックすべき依存関係と、実物のまま残す依存関係
• ユニット、統合、E2E のどのレベルを求めるか
• 命名、fixture、ディレクトリ構成など repo の規約

弱い入力:

• “Write tests for this.”

強い入力:

• “Write pytest unit tests for payments/refunds.py. Focus on valid refund creation, invalid currency, network timeout from the gateway, and idempotency. Mock external HTTP calls but keep internal validation real. Use AAA structure and descriptive test names.”

ざっくりした要望を使えるプロンプトに変えるコツ

実用的な test-automatorガイド 用プロンプトは、だいたい次の5要素で組み立てると安定します。

1. 対象コード
2. フレームワーク
3. テスト範囲
4. モックのルール
5. 成功条件

例:

“Use test-automator to create Vitest unit tests for src/user/createUser.ts. Test behavior, not private helpers. Cover success, invalid email, duplicate user, and repository failure. Mock outbound email delivery but do not mock validation logic. Return the test file plus a short note on remaining integration risks.”

この形が優れているのは、エージェントを適切な抽象度に縛り、過剰なモックを防げるからです。

対応エコシステムと向いているケース

repo の README では、次の組み合わせが明示されています。

• TypeScript/JS: Jest, Vitest, Mocha
• Python: pytest, unittest
• Go: built-in testing
• Java: JUnit

つまり、test-automatorの導入 が特に噛み合うのは、すでにこうした一般的フレームワークを採用しているプロジェクトです。ニッチなフレームワークでもテスト設計の補助には使えますが、文法や細かな作法は自分で調整する必要が出やすいです。

実案件でのおすすめ運用フロー

test-automatorの使い方 として、信頼性の高い流れは次の通りです。

1. まずエージェントにテスト計画を出させる
2. ユニットと統合の分割を確認する
3. 最初のテストファイルを生成する
4. ローカルでテストを実行する
5. 想定と実コードのズレを修正する
6. 足りないエッジケースやカバレッジ改善を追加で依頼する
7. カバレッジレポートや対応リストを作る

最初から一発で「フルカバレッジ」を求めるより、この流れのほうがうまくいきます。test-automator の真価は、先にテスト境界をはっきりさせたときに出やすいためです。

作業計画には補助スクリプトも使う

同梱されているスクリプトはシンプルですが、チーム運用では十分実用的です。

テスト計画テンプレートを生成:

python scripts/generate_test.py --name "Refunds API" --owner "payments-team"

カバレッジレポートのテンプレートを生成:

python scripts/coverage_report.py --name "billing-service" --owner "qa-platform"

これらのスクリプトはコードベースを自動解析するわけではありません。生成されるのは編集可能な markdown テンプレートです。
それでも、対象範囲、担当者、シナリオ、低カバレッジ箇所の追加対応を、人とエージェントの双方でそろえて進めたいときには十分役立ちます。

test-automatorが重視するテスト設計

repo 全体を通して繰り返し強調されているのは、次のポイントです。

• 実装ではなく振る舞いをテストする
• 決定的なテストを優先する
• 実行順依存を避ける
• 明示的な fixture を使う
• 外部サービスはモックする
• 内部ロジックはむやみにモックしない
• 実運用に近いデータ形状を使う

これらを守ってプロンプトを書くほど、test-automator for Test Automation の出力はリファクタリングに耐えやすくなり、失敗時にも意味のある原因を示しやすくなります。

test-automatorで結果が悪くなりがちなパターン

出力が弱くなる原因の多くは、依頼内容の情報不足です。たとえば次のようなケースです。

• 対象フレームワークが指定されていない
• コードが共有されていない
• ユニットテストと統合テストの目的が分かれていない
• 振る舞いが不安定、または不明確なままテストを求めている
• ビジネスロジックまで含めて全部モックするよう依頼している
• 現在の失敗内容や期待するアサーションを共有していない

最初の出力が汎用的すぎると感じたら、それはスキルが壊れているのではなく、たいていプロンプトが汎用的すぎるだけです。

test-automatorで使い回しやすい実用プロンプト

test-automatorの使い方 として、次の再利用しやすい形をそのままベースにできます。

“Use test-automator for <framework> on <file/module>. Create <unit/integration> tests for <behaviors>. Mock <external systems> but keep <internal logic> real. Include edge cases for <cases>. Follow <repo conventions>. Return the test file and a short explanation of coverage gaps.”

この形式は、曖昧に「テストを追加して」と頼むより、レビューしやすく整理された出力を得やすいです。

test-automatorスキルのFAQ

test-automatorは初心者にも向いている？

はい。ただし、テスト対象コードそのものを理解していることが前提です。test-automatorスキル は、テストピラミッド、AAA構成、説明的な命名、決定的なテスト、モック境界といった実務寄りの基本を、シンプルに整理してくれます。
構造がほしい初心者には向いていますが、アプリケーションの振る舞い理解そのものを置き換えてくれるわけではありません。

普通のプロンプトではなく、いつtest-automatorを使うべき？

タスクを単なるコード生成ではなく、継続的に「テスト設計」として扱わせたいなら test-automator を使う価値があります。
差が出やすいのは、何をモックするか、どの粒度のテストを書くか、内部実装に結びつけすぎずにどう振る舞いをカバーするか、といった判断部分です。

test-automatorはユニットテスト専用？

いいえ。repo ではテストピラミッドと生成されるテスト計画テンプレートを通じて、ユニット、統合、E2E の各レベルに明確に触れています。
実運用では特にユニットテストの計画と生成で強みが出やすく、その先の広いカバレッジ整理にも活用できます。

test-automatorはカバレッジを自動解析してくれる？

直接はしません。同梱の scripts/coverage_report.py は markdown のカバレッジレポートテンプレートを作るもので、ツールから実際のカバレッジ指標を計算するものではありません。
実測値は引き続き各フレームワークのカバレッジ機能を使い、このスキルはギャップの解釈や追加テストの計画に使うのが適切です。

test-automatorは毎回フレームワークに完璧に合ったテストを生成できる？

いいえ。test-automatorガイド は、あくまで強力なドラフト支援として捉えるべきで、repoに完全一致する文法や慣習を毎回保証するものではありません。
実際には、import、fixture、モックAPI、パス設定などを、あなたのプロジェクトに合わせて調整する前提で使うのが現実的です。

test-automatorが向かないのはどんな場合？

主に次が必要なら、test-automatorの導入 は見送ったほうがよいでしょう。

• ブラウザ自動化の基盤
• CIパイプラインの作成
• 高度な property-based testing の支援
• パフォーマンス／負荷試験ツール
• コードベースを深く解析するフレームワーク専用プラグイン

test-automator は、フルスタックのテストプラットフォーム自動化よりも、テスト作成のガイダンスと構造化ドラフトに向いています。

test-automatorスキルを改善するには

test-automatorには振る舞いベースで要件を渡す

test-automator の出力を改善する最善策は、ファイル内で見えている内部関数ではなく、「観測可能な振る舞い」を要件として伝えることです。
たとえば “call validator and repo helper methods” ではなく、“reject invalid email and preserve existing users” のように頼んでください。これはこのスキルの最重要原則に沿っており、壊れにくいテストにつながります。

テストレベルとモック境界を明示する

ユニット、統合、E2E のどれを求めるのかは最初に明言しましょう。加えて、何をモックすべきかも指定します。

• external APIs
• databases
• message queues
• filesystem
• time/randomness

そして、何を実物のまま保つべきかも伝えます。

• validation logic
• mapping logic
• business rules

これを明確にすると、「テストは通るが、ほとんど何も検証していない」というありがちな失敗を避けやすくなります。

現在のrepo規約を共有する

あなたの repository に特有のパターンがあるなら、必ずスキルに伝えてください。

• テストファイルの命名
• fixture factory
• アサーションの書き方
• 非同期テスト用ヘルパー
• ディレクトリ構成
• カバレッジ閾値

test-automatorスキル は、汎用デフォルトに任せるより、ローカル規約に根ざしたときのほうがずっと有効です。

エッジケースは明示的に依頼する

多くのユーザーが本当に重視しているのは、正常系以外のパスです。ここを省くと、最初のドラフトは楽観的すぎる内容になりがちです。ケースは具体的に列挙してください。

• invalid input
• null or missing values
• retries and timeouts
• duplicate records
• permission failures
• partial upstream failures

単に「もっとテストして」と言うより、こうして指定したほうが実務的なカバレッジは大きく向上します。

実行結果を返して反復する

最初のドラフトを受け取ったら、実際にテストを走らせ、そのエラーを test-automatorの使い方 の一部として返してください。よい追加入力の例は次の通りです。

“Use test-automator to fix these failing pytest tests. Keep the intended behavior the same. Here is the stack trace and the actual fixture setup.”

実行結果があると、全面書き直しを求めるよりも、import、セットアップ前提、モックの使い方のズレを素早く直しやすくなります。

より良い出力のために計画アーティファクトを活用する

大量のテストを生成する前に、まず作成しておくと有効なのは