AIエージェントによるテスト駆動開発（TDD）

TDD（テスト駆動開発）とは？

TDDの本質は、Red-Green-Refactorと呼ばれるサイクルプロセスにあります。サイクルはまず**「Red」**フェーズから始まり、開発者が実現したい機能や振る舞いを定義する自動テストケースを書きます。このテストは、対応するコードがまだ存在しないため、意図的に最初は失敗するように書かれます。この最初の失敗は、テストが本当に意図した機能を検証できているか、実装後にエラーを検出できるかを保証するために重要です。

続いて**「Green」**フェーズでは、先ほど失敗したテストを通すために必要最低限のコードを書きます。この原則によって、開発者はテストで定義された要件だけに集中し、クリーンなコードベースを維持し、過剰設計を防ぐことができます。

最後に**「Refactor」**フェーズでは、すべてのテストを通したまま、テストコードと本番コードの構造・可読性・保守性を改善します。リファクタリングにより、コードベースは健全な状態を保ち、将来的な変更にも柔軟に対応できるようになります。既存のテストスイートが安全網となり、このフェーズでのリグレッションを防ぎます。

TDDパイプラインを完全自動化するには？

AIエージェントによるコーディングのパフォーマンスには多くの要因が影響します。使用するLLMモデルから、コードや開発パイプラインの構造までさまざまです。私たちは、WindsurfとClaude 3.5 Sonnetを使うことで、TDDが効果的であることを発見しました。以下はTDDで実装したサンプルタスクです。

必要なもの

コーディングを始める前に、以下が必要です。

十分なテスト

TDDに則ったテストが既に用意されていて、問題の範囲の大部分をカバーしているかを確認してください。その内容がAIエージェントにとって論理的で有用であれば十分です。AIエージェントのために特別な変更やカスタマイズは不要です。テストや命名規則が標準的であれば、なお良いです。AIエージェントはまずこれらのテストを見て実装を始めます。

こちらは、ドキュメントがMongoDBに正しく挿入されたかをテストする例です：

インターフェース

Java（または他のプログラミング言語）におけるインターフェースは、クラスがどのような姿で、どんなメソッドを実装すべきかを定義する構造です。AIエージェントへのガイドとして、リポジトリにドキュメントを挿入するためのインターフェースを作成すると役立ちます：

タスクの具体的な説明

最後に、具体的なタスクの説明が必要です。通常はJIRAやGitHubのissueなどでタスクを定義できます。私たちの例はこちらです：

Vibe Codingを始めよう

Vibe Codingとは、必要なことを自然な英語（または音声コマンド）で説明すると、AIがリアルタイムでコードを書いてくれるというものです。本ブログではVibe Codingについて詳しく解説しています。以下は、私がタスクのためにWindsurfで使用したプロンプト例です：

次のクエリを、1つまたは複数の名前付きクエリとJavaコードの組み合わせで実装してください。

与えられた日付範囲内で、5以上の評価で少なくともX回の乗車を完了し、かつ3未満の評価を一度も受けたことのない運転手をすべて検索してください。

注意:
このタスクを解決するために単一のクエリを見つける必要はありません（Javaコードと名前付きクエリの組み合わせでもかまいません）が、多数のエンティティがある場合でもORMパフォーマンスに配慮し、合理的な速度を保つようにしてください。ディスカッションセッションでは、クエリの書き方が悪い場合にどのような問題が起こるか説明できるようにしましょう。

@Ass1_2_2Test.java#L35-60 これらが該当するテストです。@DriverDAO.java#L34-63 に実装されています。

ファイル名を明記することは、Vibe Codingで最も重要な点です。あとはAIエージェントの「魔法」を見守りましょう。クラスを実装し、テストを実行し、テストが通るまで何度も繰り返しました：