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subagent-testing

subagent-testing

github.com/atholaテスト・品質343110 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

subagent-testing について

subagent-testing は、新しい Claude の会話でテストを実行し、スキルの効果を評価します。3段階の手法でスキルなしと使用時の結果を比較し、合理化を防ぐガードも検証します。

主な機能

  1. 01スキルなしでベースラインテストを実行
  2. 02新しいインスタンスで同じプロンプトを再テスト
  3. 03合理化防止ガードのテスト
  4. 04効果の向上と一貫性の比較

活用シーン

  1. 01会話の先入観を避けたスキル効果の測定
  2. 02スキルの動作とベースラインの比較
  3. 03圧力シナリオでのガードの確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill subagent-testing

インストール後、Claude Code で/subagent-testingを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルmodules/testing-patterns.md

詳細

サブエージェントテスト - スキルの TDD

新しいサブエージェントのインスタンスを使ってスキルをテストし、プライミングバイアスを防ぎ、効果を検証します。

使用しない場合

  • テスト対象のスキルを作成するとき(abstract:skill-authoring を使用)
  • 実行を伴わない静的な品質監査を行うとき(abstract:skills-eval を使用)

概要

新しいインスタンスでプライミングを防止: 各テストでは新しい Claude の会話を使用し、スキルの影響を測定し、会話履歴の影響を測定していないことを確認します。

新しいインスタンスが重要な理由

プライミングの問題

同じ会話内でテストを実行すると、バイアスが生じます。

  • 以前のコンテキストが応答に影響します
  • スキルの効果が会話履歴と混在します
  • スキル本来の影響を切り分けられません
新しいインスタンスを使うメリット
  • 分離: 各テストをクリーンな状態から開始します
  • 再現性: 一貫したベースライン状態を保ちます
  • 測定: 前後を明確に比較できます
  • 検証: プライミングではなく、スキルの効果を証明します

テスト方法

TDD スタイルの 3 フェーズアプローチです。

フェーズ 1:ベースラインテスト(RED)

スキルを使わずにテストし、ベースラインの動作を確立します。

フェーズ 2:スキルを使ったテスト(GREEN)

スキルを読み込んでテストし、改善を測定します。

フェーズ 3:正当化への対処テスト(REFACTOR)

スキルの正当化を防ぐガードレールをテストします。

クイックスタート

# 1. Create baseline tests (without skill)
# Use 5 diverse scenarios
# Document full responses

# 2. Create with-skill tests (fresh instances)
# Load skill explicitly
# Use identical prompts
# Compare to baseline

# 3. Create rationalization tests
# Test anti-rationalization patterns
# Verify guardrails work

詳細なテストガイド

テストパターン、例、テンプレートの全容については、以下を参照してください。

成功基準

  • ベースライン: 多様なベースラインシナリオを 5 件以上記録します
  • 改善: スキル関連の指標が 50%以上改善します
  • 一貫性: 新しいインスタンスを使っても結果を再現できます
  • 正当化への防御: ガードレールにより、正当化の試みの 80%以上を防ぎます

関連項目

  • skill-authoring:効果的なスキルの作成
  • test-skill:スキルを自動テストするコマンド

終了基準

  • ベースライン(RED)フェーズでは、スキルを有効にせず、新しい Claude のインスタンスで実行した多様なシナリオを 5 件以上記録し、応答全文を保存します。
  • スキル使用時(GREEN)フェーズでは、新しいインスタンスで同一のプロンプトを使用します(ベースラインの会話を続けるのではありません)。スキル関連の指標が 50%以上改善していることを示します。
  • 正当化への対処(REFACTOR)フェーズでは、少なくとも 3 件の圧力シナリオでテストした正当化の試みの 80%以上を、スキルのガードレールが阻止することを示します。
  • 結果が再現可能であることを確認します。新しいインスタンスで同じプロンプトを使用しても、一貫した結果が得られ、会話履歴によるプライミングが影響していないことを確かめます。

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