qe-coverage-analysis

QE カバレッジ分析

目的

サブリニアなギャップ検出アルゴリズム、リスク加重カバレッジスコアリング、コードの重要度に基づくインテリジェントなテスト優先順位付けなど、v3 の高度なカバレッジ分析機能の使用方法を説明します。

有効化

• テストカバレッジを分析するとき
• カバレッジのギャップを特定するとき
• テストにかける労力の優先順位を決めるとき
• カバレッジ目標を設定するとき
• コードのリスクを評価するとき

クイックスタート

# Analyze coverage with gap detection
aqe coverage analyze --source src/ --tests tests/

# Find high-risk uncovered code
aqe coverage gaps --risk-weighted --threshold 80

# Generate coverage report
aqe coverage report --format html --output coverage-report/

# Compare coverage between branches
aqe coverage diff --base main --head feature-branch

エージェントのワークフロー

// Comprehensive coverage analysis
Task("Analyze coverage gaps", `
  Perform O(log n) coverage analysis on src/:
  - Calculate statement, branch, function coverage
  - Identify uncovered critical paths
  - Risk-weight gaps by code complexity and change frequency
  - Recommend tests to write for maximum coverage impact
`, "qe-coverage-specialist")

// Risk-based prioritization
Task("Prioritize coverage effort", `
  Analyze coverage gaps and prioritize by:
  - Business criticality (payment, auth, data)
  - Code complexity (cyclomatic > 10)
  - Recent bug history
  - Change frequency
  Output prioritized list of files needing tests.
`, "qe-coverage-analyzer")

分析戦略

1. サブリニアなギャップ検出

await coverageAnalyzer.detectGaps({
  algorithm: 'sublinear',  // O(log n) complexity
  source: 'src/**/*.ts',
  metrics: ['statement', 'branch', 'function'],
  sampling: {
    enabled: true,
    confidence: 0.95,
    maxSamples: 1000
  }
});

2. リスク加重カバレッジ

await coverageAnalyzer.riskWeightedAnalysis({
  coverage: coverageReport,
  riskFactors: {
    complexity: { weight: 0.3, threshold: 10 },
    changeFrequency: { weight: 0.25, window: '90d' },
    bugHistory: { weight: 0.25, window: '180d' },
    criticality: { weight: 0.2, tags: ['payment', 'auth'] }
  },
  output: {
    riskScore: true,
    prioritizedGaps: true
  }
});

3. 差分カバレッジ

await coverageAnalyzer.diffCoverage({
  base: 'main',
  head: 'feature-branch',
  requirements: {
    newCode: 80,           // New code must have 80% coverage
    modifiedCode: 'maintain',  // Don't decrease existing
    deletedCode: 'ignore'
  }
});

カバレッジのしきい値

thresholds:
  global:
    statements: 80
    branches: 75
    functions: 85
    lines: 80

  per_file:
    min_statements: 70
    critical_paths: 90

  new_code:
    statements: 85
    branches: 80

  exceptions:
    - path: "src/migrations/**"
      reason: "Database migrations"
    - path: "src/generated/**"
      reason: "Auto-generated code"

カバレッジレポート

interface CoverageAnalysis {
  summary: {
    statements: { covered: number; total: number; percentage: number };
    branches: { covered: number; total: number; percentage: number };
    functions: { covered: number; total: number; percentage: number };
  };
  gaps: {
    file: string;
    uncoveredLines: number[];
    uncoveredBranches: BranchInfo[];
    riskScore: number;
    suggestedTests: string[];
  }[];
  trends: {
    period: string;
    coverageChange: number;
    newGaps: number;
    closedGaps: number;
  };
  recommendations: {
    priority: 'critical' | 'high' | 'medium' | 'low';
    file: string;
    action: string;
    expectedImpact: number;
  }[];
}

品質ゲート

quality_gates:
  coverage:
    block_merge:
      - new_code_coverage < 80
      - coverage_regression > 5
      - critical_path_uncovered

    warn:
      - overall_coverage < 75
      - branch_coverage < 70

    metrics:
      - track_trends: true
      - alert_on_decline: 3  # consecutive PRs

実行履歴

各カバレッジ分析の後、このスキルのディレクトリにある run-history.json に結果を追記します。

# Read current history, append new entry, write back
node -e "
const fs = require('fs');
const h = JSON.parse(fs.readFileSync('.claude/skills/qe-coverage-analysis/run-history.json'));
h.runs.push({date: new Date().toISOString().split('T')[0], statements_pct: STATEMENTS, branches_pct: BRANCHES, gaps_found: GAPS});
fs.writeFileSync('.claude/skills/qe-coverage-analysis/run-history.json', JSON.stringify(h, null, 2));
"

各実行の前に run-history.json を読み込み、「カバレッジが3回連続で低下した」などの傾向を検出します。

スキルの組み合わせ

• カバレッジが低下しましたか？ → /coverage-drop-investigator を使って原因を追跡します
• テストを増やす必要がありますか？ → /qe-test-generation を使ってギャップを埋めます
• 品質を検証しますか？ → カバレッジが品質を意味することを確認するため、/mutation-testing を使います
• リリースを判断しますか？ → /qe-quality-assessment に渡してデプロイ可能性を評価します

注意点

• 高い行カバレッジは、優れたテストを意味するとは限りません。アサーションが0％なのにカバレッジが100％というのは、エージェントの出力でよくあります。ミューテーションテストで検証してください
• coverage-analysis ドメインの成功率は86％で、実行の14％は初期化に失敗します。必ず結果を確認し、代替手段（手動のカバレッジツールなど）を用意してください
• 自己学習パイプラインは、学習をひそかに停止することがあります（ステータスラインが何日も更新されないなど）。これを検出できるのは、人による確認だけです

連携

主要エージェント：qe-coverage-specialist、qe-coverage-analyzer、qe-gap-detector コーディネーター：qe-coverage-coordinator 関連スキル：qe-test-generation、qe-quality-assessment