| name | boundary-observation |
| context | fork |
| description | 境界条件・エッジケースの観測。null/空/0/最大値/最小値/オーバーフロー/タイムゾーン等を網羅的にテスト。Use when: テスト設計、バリデーション実装、パーサー実装、日付/金額処理、例は通るが端で壊れる疑い、バグ修正後の再発防止。 |
Boundary Observation（境界条件観測）
目的
生成コードは「平均的なケースに強く、端に弱い」傾向がある。
このスキルは、入力空間の端での欠陥を発見し、自己欺瞞を崩す。
観測の恩恵
- "未知の未知"を減らす（狙っていない入力で壊す）
- 境界条件が「仕様に昇格」し、次回生成の精度が上がる
- バグが潜伏しやすい箇所（パーサ、日付、金額、状態遷移）が早く炙り出せる
Procedure
Step 1: 外部境界の特定
対象コードの「外部境界」を列挙する。
外部境界の例：
- API入力（リクエストパラメータ）
- DB境界（クエリ結果、NULL可能性）
- ファイル境界（サイズ、エンコーディング）
- 時間境界（タイムゾーン、DST、うるう年）
- 数値境界（0、負数、最大値、オーバーフロー）
Step 2: 境界値テストの設計
各外部境界に対して、以下のテストケースを設計する：
| カテゴリ | テストケース |
|---|
| 最小値 | 下限値、下限-1 |
| 最大値 | 上限値、上限+1 |
| 空/null | null、空文字、空配列 |
| 異常値 | 不正な型、不正なフォーマット |
Step 3: プロパティベーステスト（性質テスト）
重要なロジックに対して、期待値に依存しない性質テストを1本以上設計する。
検証すべき性質の例：
- 単調性: f(a) ≤ f(b) if a ≤ b
- 可逆性: decode(encode(x)) == x
- 冪等性: f(f(x)) == f(x)
- 保存則: sum(before) == sum(after)
- 交換律: f(a, b) == f(b, a)
Step 4: ファズテスト（必要に応じて）
以下のコンポーネントには特にファズテストが効く：
Step 5: 入力分布の観測（運用時）
実際にどんな値が来ているかを観測し、テストケースを補強する。
最小セット
- (B1) 境界値テスト：外部境界ごとに「最小・最大・空・異常」
- (B2) 重要ロジックに1つだけでも"性質テスト"を入れる
境界値カタログ
詳細は references/boundary-catalog.md を参照。
Outputs
- 境界値テストコード
- プロパティテストコード（QuickCheck / Hypothesis / fast-check 等）
- ファズテスト設定（必要に応じて）
Examples
日付処理の境界値テスト
@pytest.mark.parametrize("date_str,expected", [
("2024-01-01", date(2024, 1, 1)),
("2024-02-29", date(2024, 2, 29)),
("2023-02-29", ValueError),
("", ValueError),
(None, TypeError),
("9999-12-31", date(9999, 12, 31)),
])
def test_parse_date_boundaries(date_str, expected):
...
金額計算のプロパティテスト
from hypothesis import given, strategies as st
@given(st.integers(min_value=0), st.integers(min_value=0))
def test_add_money_commutative(a, b):
assert add_money(a, b) == add_money(b, a)
@given(st.integers(min_value=0, max_value=1000000), st.floats(min_value=0, max_value=1))
def test_discount_reduces_price(price, discount_rate):
result = apply_discount(price, discount_rate)
assert result <= price
