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
- 01スキルなしでベースラインテストを実行
- 02新しいインスタンスで同じプロンプトを再テスト
- 03合理化防止ガードのテスト
- 04効果の向上と一貫性の比較
活用シーン
- 01会話の先入観を避けたスキル効果の測定
- 02スキルの動作とベースラインの比較
- 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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