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JAIPilot

JAIPilot

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JAIPilot について

JAIPilotは、Java開発者向けのテスト生成・保守CLIで、コーディングエージェントにも接続できます。コード変更前の動作ベースライン作成と、変更後の検証に対応します。

主な機能

  1. 01Javaユニットテストの生成
  2. 02コードカバレッジの向上
  3. 03失敗テストの修正と不安定なテストの安定化
  4. 04現在の変更に対するテスト実行
  5. 05リファクタリング前の動作固定
  6. 06テストとカバレッジレポートの検証

活用シーン

  1. 01Javaクラスのテスト生成
  2. 02対象コードのカバレッジ向上
  3. 03プロジェクトの失敗テストの修正
  4. 04リファクタリング前の動作記録と回帰確認

MCP 対応

オプションのMCPモードでは、CodexやClaude CodeなどのエージェントからJAIPilotを利用できます。テストとコマンドはローカルで実行され、動作ベースラインの作成とエージェントによるコード変更の検証に使われます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://api.jaipilot.com/functions/v1/jaipilot/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

JAIPilot

JAIPilot — Java テストを高速化し、カバレッジを向上させ、バグを減らします

堅牢なテストを実現します。
テストを約 5 倍高速化。
エンタープライズグレードのユニットテスト。90%以上の行カバレッジを目標とします。

ターミナルから使える、Java テストのスペシャリストです。 テストの生成、修復、検証を行います。プロンプトを減らし、アサーションを強化します。

成果を重視します。成果を選び、コードを指定すれば、検証済みのテストが得られます。 まずは CLI から始めましょう。コーディングエージェント内で JAIPilot を使いたくなったら、MCP を追加できます。

CLI をダウンロード · 使い始める · MCP のセットアップ · JAIPilot.com

実行例

Apache Kafka

JAIPilot が Apache Kafka の Deadline と LockUtils のテストを改善し、行カバレッジを 34.3% から 97.1% に向上させる実際のターミナル録画

2 つのクラスの行カバレッジを、1 分 53 秒で 34.3% から 97.1% に向上させました。 13 件のテストを追加し、モジュールのテスト 949 件すべてが成功しました。

Spring Petclinic — カバレッジ 100%

Spring Petclinic で JAIPilot の coverage_100 ワークフローを実行し、行カバレッジを 3 分 21 秒で 85.7% から 100% に向上させる実際のターミナル録画

プロジェクト全体の行カバレッジを、3 分 21 秒で 85.7% から 100% に向上させました。 coverage_100 でテストを 36 件追加し、111 件すべてのテストが成功しました。

本番コードは変更されません。実際のターミナル録画です。GIF では待機時間を短縮しています。記載の時間は、ビルドキャッシュが温まった状態でのジョブ全体の所要時間です。結果は異なる場合があります。コマンド、録画、詳細な測定結果 →

仕組み

最先端の LLM 推論。テストに最適化されたツール。成果ごとに調整されたプロンプト。マネージドサービスでの並列ワーカー。 独立したクラスのタスクは並行して実行できます。ローカル実行では、お使いのツールチェーンとサポートされているハードウェアの並列処理機能を利用します。

  1. コード、ビルド、テストフレームワークを調査します。
  2. 動作、境界条件、失敗経路を対象に、意味のあるアサーションを含むテストを生成または修復します。
  3. 対象を絞ったテスト、最終的な回帰テストスイート、設定されている場合は新しいカバレッジレポートで検証します。

generate_tests、improve_coverage、lock_behavior では、カバレッジが設定されている場合に、選択した本番コードの行カバレッジ 90%以上を目標とします。不足箇所と阻害要因を報告します。編集前に、動作のベースラインテストが成功している必要があります。

成果ワークフロー
ユニットテストを生成generate_tests
カバレッジを向上improve_coverage
失敗するテストを修正fix_tests
不安定なテストを安定化stabilize_flaky_tests
現在の変更をテストtest_current_changes
リファクタリング前に動作を固定lock_behavior
行カバレッジ 100% を目標coverage_100

インストール

Git、JDK、プロジェクトのビルドツールが必要です。

macOS / Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JAIPilot/jaipilot/main/install.sh | sh

Windows(PowerShell)

irm https://github.com/JAIPilot/jaipilot/releases/latest/download/install.ps1 | iex

npm

npm install -g jaipilot

Homebrew(macOS / Linux)

brew install JAIPilot/tap/jaipilot

サインインしてから、Java リポジトリ内で実行します。

jaipilot auth login
jaipilot run improve_coverage --class com.acme.OrderService

JAIPilot アカウント、サブスクリプション、クレジットは共通です。ワークフローの実行前に、自動で更新を確認します。

インストール先、手動更新、トラブルシューティング →

CLI を使う

jaipilot run generate_tests --class com.acme.OrderService
jaipilot run test_current_changes --all
jaipilot run lock_behavior --path src/main/java/com/acme

対象範囲は、リポジトリ全体、クラス、パス、選択した行から指定できます。変更を適用する前に、結果と git diff を確認してください。

単一モジュールの Maven プロジェクトで、カバレッジ目標を新たに検証するには、次のコマンドを実行します。

jaipilot run improve_coverage --all --coverage-target 80

Maven アダプターでは、ローカルでのカバレッジ確認と生成も利用できます。

./mvnw com.jaipilot:jaipilot-maven-plugin:1.2.1:check -Djaipilot.coverage.line=80
./mvnw com.jaipilot:jaipilot-maven-plugin:1.2.1:run -Djaipilot.coverage.line=80

Maven アダプター 1.2.1 は Maven Central で公開されています。Windows PowerShell では mvnw.cmd を使用してください。アダプターのセットアップ、クラス/ブランチの目標、サポートされている JaCoCo ルール →

すべてのコマンド、対象範囲、JSON 出力、終了コード →

コーディングエージェントがすでにテストを書いているのに、JAIPilotを使う理由は何ですか?

高速なテスト。高いカバレッジ。より強力なテスト。コーディングエージェントの作業を軽減。

  • 一般的なコーディングエージェントより約5倍高速なテスト。 最適化されたプロンプト、ツール、並列ワーカーがテストのワークフローを支えます。実際の実行時間はプロジェクトによって異なります。CLI の例:Kafka で 1分53秒でカバレッジ97.1%、Petclinic で 3分21秒で100%。
  • 行カバレッジ90%以上を目標。 選択した動作、境界条件、失敗経路に対する有意義なアサーションを、設定済みのカバレッジツールで測定します。
  • より強力なリグレッション保護。 編集前に動作を固定し、その後、元のテストを検証します。Codex との比較例では、JAIPilot で保存したテストが、Codex 単独の 3/10 に対して、注入された不具合を 7/10 検出しました。
  • トークン効率。 テスト計画、生成、修復をJAIPilotの最適化されたサービスに委任します。これにより、コーディングエージェントがテストに使うコンテキスト、トークン、コストを削減できます。JAIPilotのクレジットが適用されます。
測定例:JAIPilotを使ったCodex

同じリファクタリング。新規のCodexセッションを2つ。Kafkaのユーティリティクラスを2つ。MCPセッションでは、リポジトリの指示ファイルも追加のテスト用プロンプトもなしで、JAIPilotが自動的に使われました。

保存されたリグレッションテストスイートCodex単独Codex + JAIPilot
合格したJUnitテスト316
選択した Deadline クラスの行カバレッジ47.1%100%
2つのフィクスチャクラス全体の行カバレッジ40%65.7%
2つのフィクスチャクラス全体の分岐カバレッジ30%80%
保存されたテストで検出された注入不具合3/107/10

再利用可能なテストが13件増加。意図的に導入したバグをさらに4件検出。 モデル、設定、初期テスト、ウォームビルドキャッシュは同じです。比較例は1件であり、結果は異なる場合があります。

90%の目標は選択したコードに適用されます。 Deadline:100%(17/17行)。全体の 65.7%(23/35) には対象外の LockUtils が含まれており、カバレッジは6/18行のままです。

手法、証拠、再現方法 →

コーディングエージェント向けMCP

任意:Codex、Claude Code、その他のMCPエージェントによるJavaテストを強化します。 編集前にテスト済みのベースラインを用意し、修復を導く実際の失敗を示します。

  1. 固定: lock_behavior は、製品コードの編集前に特性テストを作成して実行し、設定されている場合は行カバレッジ90%以上を目標にします。
  2. 編集: コーディングエージェントが製品コードを変更します。ベースラインテストは変更されません。
  3. 検証: verify_behavior が元のベースラインを再実行します。エージェントは失敗を調査し、意図しない変更を修復してから完了します。

合格したテストは、そのテストで実行される動作を保護します。意図的に動作を変更する場合は、以前の期待値を見直してください。

Codex

codex mcp add jaipilot -- jaipilot mcp --repo /absolute/path/to/java-repository

Claude Code

claude mcp add --transport stdio jaipilot -- jaipilot mcp --repo /absolute/path/to/java-repository

エージェントの新しいセッションを開始してください。MCPの指示とツールの説明にワークフローが含まれています。リポジトリの指示ファイルは不要です。 テストとコマンドはローカルで実行されます。ジョブはバックグラウンドで実行されます。ローカルコマンドの実行時間は、デフォルトで1時間です。

mcp コマンドを含むビルドが必要です。ソースのセットアップ、ツールの仕様、タイムアウトのオプション →

ローカル実行とプライバシー

ビルドとテストはローカルで実行されます。選択したソース、プロジェクトのコンテキスト、コマンドの出力は、JAIPilotのマネージドサービスとモデルプロバイダーに送信されます。サインイン資格情報はユーザーのみがアクセスできる権限でローカルに保存されます。

プライバシーの詳細 · 質問する · 問題を報告する · 脆弱性を非公開で報告する

MITライセンス · JAIPilot.com

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