AIエージェント活用事例
Views —

AIエージェント活用事例

今日の新着

44すべて 189件

全189件中 1〜20件

開発・コーディング実装例

Pythonコードで正常・境界・エラーのテスト下書きを作成する

Pythonファイルを受け取り、正常入力や例外状況を確認するpytestファイルの下書きを生成して保存する方法について、著者が報告しています。

LangChain

使い方

  1. 対象のPythonファイルを--fileで指定するか、--codeに短いコードを入力します。実行前にサンプルのパッケージやモデルAPIの設定を準備します。
  2. モデルに対して、正常入力、境界値、エラー条件を分けて検査するテストを依頼します。外部APIやファイル処理は、テスト内でモック動作に置き換えるよう指示されています。
  3. 生成された内容はtest_ファイル名.py、または指定した--outputパスに保存されます。プログラムは次に実行するpytestコマンドを表示しますが、テスト自体は実行しません。

結果

pytestテストファイルを生成する例です。原文にある高いカバレッジ目標はモデルへの指示であり、実際に測定された成果ではありません。

補足

生成されたテストが正しい期待値を使っているかは、実行とレビューが必要です。デフォルトの保存コードには既存の出力ファイルを上書きしない処理がありません。

出典

GitHub 原文 ↗

プロンプト例 · LangChain

[Pythonモジュール]のテスト下書きを作成するツールを構成してください。agents/15-unit-test-generatorのコード入力とファイル保存方式を参考にし、[テスト用作業コピー]で進めます。インストールするパッケージやAPI設定、テスト実行コマンドを最初に整理してください。

正常入力、空入力、境界値や例外条件を区別し、外部API・ファイル・データベースはモック動作に置き換えてください。既存のテストファイルを上書きしない新しいファイルに保存し、関数の現在の動作をそのまま模倣しないように[確認済み要件]を期待値の基準とします。

生成後はテストを実際に実行し、合格と失敗を記録してください。意図的に小さなエラーを入れた場合に関連テストが失敗するか確認し、カバレッジ数値は測定した場合のみ記載します。成果物はテストファイル、実行記録、要件ごとの検査項目と未検証の経路です。原文はファイル生成までですが、実行とエラー検出の検証は今回の実装で追加した段階として区別してください。