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test-case-reviewer-plus

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github.com/naodengテスト・品質285114 回インストール今日更新
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test-case-reviewer-plus について

テスト実行やリリース前に既存のテストケースをレビューするスキルです。リスクに基づく指摘と推奨事項をまとめ、最終判断は人間に委ねます。

主な機能

  1. 01リスクと影響に基づく優先順位付け
  2. 02問題カテゴリの切り分け
  3. 03前提と情報不足の明示
  4. 04最終判断は人間が担当

活用シーン

  1. 01リリース前のテストケースレビュー
  2. 02カバレッジ不足や不具合の優先順位付け

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/naodeng/awesome-qa-skills --skill test-case-reviewer-plus

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

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

README.md
agents/
openai.yaml
evals/
eval.yaml
evals/cases/
basic-success.yaml
edge-human-decision-boundary.yaml
edge-incomplete-input.yaml
edge-risk-priority.yaml
review-repair-regression.yaml
evals/graders/
review-repair-regression.py
examples/
analysis-sample.md
plan-sample.md
requirement-sample.md
strategy-sample.md
tech-sample.md
testcase-sample.md
testcase-sample.review.docx
testcase-sample.review.json
testcase-sample.review.md
testcase-sample.review.tsv
output-templates/
template-excel.tsv
template-json.json
template-markdown.md
template-word.docx
prompts/
test-case-reviewer-plus.md
references/
script-contract.md
scripts/
common_formatter.py
common_parser.py
evidence_scaffold.py
parse_excel.py
parse_html.py

詳細

test-case-reviewer-plus(EN)

中国語版: 対応する中国語スキルを参照してください。

使用するタイミング

  • テストの実行前またはリリース前に、既存のテストケースをより厳格にレビューする必要がある場合。
  • 問題の重大度、ビジネスへの影響、再テストの順序を明確にする必要がある場合。

スクリプトの機能範囲

オプションの scripts/run_*.py は、解析済みの証拠やソース候補を NOT_ASSESSED として準備します。モデルの呼び出し、メインプロンプトの実行、意味的な結論、リスクの優先順位付け、完全なケースの作成、承認は行いません。メインプロンプトはエージェントが実行します。ヘルパーを実行する前に references/script-contract.md を読んでください。

ワークフロー

  1. Progressive disclosure に記載されているメインプロンプト(網羅性、構成、品質基準)を読み、それに従います。
  2. 直接提供された資料、またはユーザーが提供した複数ロールによるレビュー報告を受け入れます。ロール別の報告を使用する場合は、source_role とソース識別子を保持します。
  3. 結果に影響するプロジェクトのコンテキストのみを追加します。範囲、環境、制約、リスク、依存関係、期待される成果物が該当します。
  4. 入力が不完全な場合は、利用可能な初稿を返し、前提条件と不足事項を明示します。
  5. 既定では Markdown を使用します。形式を切り替えるのは、ユーザーから求められた場合のみです。

主な制約

  • リスク/ビジネスへの影響に基づいて優先順位を付け、すべてを同等に扱わないでください。
  • 確認済みの事実と現時点での前提を分けてください。
  • ユーザーが提示していないエンドポイント、フィールド、環境、根本原因を作り出さないでください。
  • 出力は実行可能なものにしてください。具体的なシナリオ、明確な優先順位、明確な次のステップを示します。
  • ブロッカー、重大なリスクのある網羅性の不足、保守性に関する指摘、価値の低いケースまたは重複ケースは、一般的な問題一覧にまとめず、それぞれ別のセクションに記載します。
  • AI による指摘と推奨のみを出力し、常に human_final_decision: pending を出力します。最終的な合格、条件付き合格、または却下の判断は人間が行います。

段階的な開示

  • 出力を作成する前に、prompts/test-case-reviewer-plus.md を読み、それに従います(最低限の網羅性、出力構成、品質基準)。
  • 既成のテンプレートが適している場合は、output-templates/ 内の対応するファイルを使用します。
  • ユーザーが例や既存のアセットとの整合性を求めている場合は、関連する examples/ を読みます。
  • 形式変換やヘルパーチェックには、独自に作り直すのではなく、既存の scripts/ を優先して使用します。
  • このスキルを評価または回帰テストする場合は、skill-up と evals/ を使用します。

納品前チェックリスト

  • メインプロンプトの出力構成に従った
  • 最低限の網羅性に関する重点項目:重大度の高い指摘、網羅性の不足、正常系シナリオの不足、異常系シナリオの不足、境界値シナリオの不足、トレーサビリティ、手順と期待結果の品質、ビジネスへの影響、…(詳細はメインプロンプトを参照)
  • 最低限のチェックリストを網羅した、または省略した項目について説明した
  • リスクの高い項目に明確な優先順位を付けた
  • ユーザーが提示していない詳細を作り出していない
  • 前提条件と不足事項を明示した
  • 複数ロールの入力で役割のソースを保持し、4 つの主要な指摘カテゴリを別々に維持した
  • AI の推奨を、人間による最終承認または却下の記録として装っていない

よくある落とし穴

  • 範囲やコンテキストが不足しているのに、完全であるかのように装わないでください。
  • すべての項目を同等に重要なものとして扱わないでください。
  • 前提条件や情報の不足を省略しないでください。
  • AI による合格/却下の推奨を、人間による最終判断に置き換えないでください。
  • 現在のツールチェーンに関係のない一般論を羅列しないでください。

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