test-coverage-improver について
Test Coverage Improver は、現在のカバレッジ情報からテストの不足を見つける開発スキルです。承認された範囲で改善を実装し、最終的な測定と検証を行います。
主な機能
- 01現在のカバレッジ情報の評価
- 02呼び出し側から見える動作の不足を特定
- 03承認後に範囲を限定してテストを追加
- 04最終カバレッジ測定と検証
活用シーン
- 01カバレッジ低下の調査
- 02不足している動作テストの特定
- 03承認済みテスト改善の実施
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/ openai/ openai-agents-python --skill test-coverage-improverインストール後、Claude Code で/test-coverage-improverを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yaml
詳細
テストカバレッジの改善
現在のカバレッジ証拠を使って、呼び出し元から確認できる動作のうち、テストが不足しているものを特定します。カバレッジの測定、カバレッジ指標の低下、またはカバレッジ成果物から不足箇所を見つける場合に、このワークフローを選択してください。ユーザーがテスト対象の動作をすでに指定している場合は、測定も依頼されていない限り、カバレッジ測定を行わず、通常の実装/レビューのワークフローを使用してください。テストを追加するだけでは、このスキルや最後の make coverage の手順は必要になりません。
対象範囲と権限
評価または提案のみを求められた場合は、編集せず、不足箇所と推奨テストを報告してください。ユーザーがテストの改善を依頼した場合、または計画を承認した場合は、対象範囲のテストを実装し、再度確認を求めることなく、レビューと検証を完了してください。新たな契約上の判断、対象範囲の拡大、または追加の権限が必要な場合に限り、確認してください。カバレッジ作業によって、実際の API 呼び出しや、より広いサンドボックスへのアクセスが許可されることはありません。
ワークフロー
- 現在の
.coverage、coverage.xml、記録されたコマンドや環境の証拠を確認します。それらが関連するソースとテストの状態を反映している場合にのみ再利用してください。不足しているか古い場合は、リポジトリの検証用サンドボックスと認証情報ポリシーに従ってmake coverageを実行します。この初回測定は実装レビューに先立って行います。広範な測定の前に、ホストの容量に関するガイダンスを確認してください。 - 依頼された対象範囲内で、動作のうちカバーされていないものを特定します。割合だけを目標とするのではなく、公開動作や、意味のあるエラー、キャンセル、ライフサイクルの経路を優先してください。
uv run coverage report -mまたはcoverage.xmlを使って不足箇所を特定します。 - 評価の場合は、証拠と提案するシナリオを報告します。実装が許可されている場合は、最も制御可能な呼び出し元境界で独立した期待結果を持つテストを選びます。ヘルパーのロジックを単に再現するテストや、サポートされていない組み合わせを列挙するテストは追加しないでください。
- テストを実装し、影響を受けるチェックを実行して、
$implementation-final-reviewを完了します。反復的な検証は対象を絞り、レビューが完了する前にカバレッジ測定を何度も全面実行しないでください。 - レビューが問題なく完了した後、最終測定として
make coverageを実行し、必須の SDK ゲートとして$code-change-verificationを実行します。これらは目的が異なります。有効な最終測定がすでにある場合は、繰り返さずに再利用してください。カバレッジの変化、検証した動作、残っている重要な不足箇所を報告します。
報告
カバレッジ証拠の対象範囲と経過期間、新しい各テストが保護する動作、検証結果、未解決の不足箇所を明記してください。コメントとコードは英語のままにしてください。カバレッジ率だけを正しさの証明として扱わないでください。