testcase-generator

name	testcase-generator
description	QC/QA向けE2Eテストケース自動生成。docs/specs/とコードから網羅的に抽出、Markdown/Excel/JSON出力。リスクベース優先順位付け、Gherkin対応。
allowed-tools	Read, Write, Glob, Grep, Bash, TodoWrite, AskUserQuestion, mcp__serena__list_dir, mcp__serena__search_for_pattern, mcp__serena__find_symbol, mcp__serena__get_symbols_overview, mcp__serena__read_file

テストケース生成Skill

QC/QA向けの高品質なE2Eテストケースを自動生成します。

重要な原則

完全汎用化（プロジェクト非依存）

絶対に避けること:

• 特定のテーブル名、エンドポイント数、フレームワーク名をハードコード
• プロジェクト固有の情報を前提とした処理

正しいアプローチ:

• docs/specs/ から動的に発見
• コードベースから動的に抽出
• 技術スタックを自動判定

段階的アプローチ

4フェーズワークフロー:

UNDERSTAND → EXTRACT → REVIEW → GENERATE
    ↓          ↓         ↓         ↓
  対象理解    観点抽出   優先順位   TC生成

各フェーズでユーザー承認を求める（--no-verify オプションでスキップ可能）。

---

実行フロー

Step 0: 初期化

引数とオプションの解析:

使用方法:
/testcase-generator <対象> [オプション]

オプション:
--format=md|excel|json  # 出力形式（デフォルト: excel + json）
--priority=critical|high|medium|low  # 優先度フィルタ
--no-verify  # ユーザー承認をスキップ
--dry-run  # 生成せず、概要のみ表示
-v, --verbose  # 詳細ログ

引数がない場合:

AskUserQuestion で対象を質問:
「どの画面または機能のテストケースを作成しますか？

例:
- 問い合わせフォーム
- ログイン画面
- すべて（全機能）
- （具体的な画面名・機能名）」

Todoリスト作成:

TodoWrite:
- Phase 1: UNDERSTAND - 対象理解
- Phase 2: EXTRACT - テスト観点抽出
- Phase 3: REVIEW - リスク評価と優先順位付け
- Phase 4: GENERATE - テストケース生成（Excel + JSON + Markdown）

出力ディレクトリ作成:

mkdir -p docs/_testcases/{testcases,exports,reports,_context}

---

Step 1: UNDERSTAND（対象理解）

目的: ユーザー指定の対象を理解し、テスト対象を明確化する。

処理:

1. docs/specs/ の存在確認:

   if [ ! -d "docs/specs" ]; then
     echo "❌ docs/specs/ が見つかりません。"
     echo "📝 /mkdocs でドキュメントを生成してください。"
     exit 1
   fi
   

2. 対象検索（動的）:

   mcp__serena__search_for_pattern(
     substring_pattern="<ユーザー指定の対象>",
     relative_path="docs/specs",
     context_lines_before=3,
     context_lines_after=3
   )
   

3. 該当ドキュメント特定:

   • docs/specs/routes/overview.md または routes/*.md
   • docs/specs/app/controllers/*.md
   • docs/specs/resources/views/*.md
   • 該当する詳細ドキュメント

4. 対象の構造化:

   {
     "target": "<ユーザー指定>",
     "endpoints": [],
     "controllers": [],
     "views": [],
     "validations": [],
     "business_logic": []
   }
   

5. ユーザー確認（--no-verify がない場合のみ）:

   対象理解結果:
   
   - エンドポイント: X件
   - 画面: Y件
   - バリデーションルール: Z件
   - ビジネスロジック: W件
   
   この理解で正しいですか？
   (Y: 承認 / N: 中止 / 修正指示を入力)
   

6. understand.json 保存:

   Write: docs/_testcases/_context/understand.json
   

---

Step 2: EXTRACT（テスト観点抽出）

目的: テストすべき観点を網羅的に抽出する。

処理:

1. エンドポイント抽出（動的）:

   # docs/specs/routes/ から全エンドポイントを抽出
   grep -E "^\| .* \| .* \|" docs/specs/routes/overview.md || \
   find docs/specs/routes -name "*.md" -exec grep -h "Route::" {} \;
   

2. バリデーション抽出（動的）:

   mcp__serena__search_for_pattern(
     substring_pattern="required|email|max|min|regex|numeric|date",
     relative_path="docs/specs/app/requests",
     paths_include_glob="*.md"
   )
   

3. UIパーツ抽出（動的）:

   mcp__serena__search_for_pattern(
     substring_pattern="<input|<button|<select|<textarea",
     relative_path="docs/specs/resources/views"
   )
   

4. ビジネスロジック抽出（動的）:

   mcp__serena__search_for_pattern(
     substring_pattern="Auth::|Mail::|DB::|Storage::",
     relative_path="docs/specs/app/controllers"
   )
   

5. テスト観点の分類:

   正常系:

   • エンドポイントごとに最低1件
   • 主要な業務フロー

   異常系:

   • バリデーションルールごとに1件
   • 権限エラー、認証エラー

   境界値:

   • max/min制約ごとに1件
   • 文字数制限の境界

   セキュリティ:

   • CSRF、XSS、SQL Injection
   • 認証・認可の検証

6. ユーザー確認（--no-verify がない場合のみ）:

   抽出されたテスト観点（合計: XX件）:
   
   - 正常系: X件
   - 異常系: Y件
   - 境界値: Z件
   - セキュリティ: W件
   
   追加・削除したい観点はありますか？
   (承認 / 追加指示 / 削除指示)
   

7. extract.json 保存:

   Write: docs/_testcases/_context/extract.json
   

---

Step 3: REVIEW（リスク評価と優先順位付け）

目的: 各テスト観点にリスクスコアを付与し、優先順位を決定する。

処理:

1. リスクスコア計算:

   cat docs/_testcases/_context/extract.json | \
     python3 .claude/skills/testcase-generator/scripts/calculate_risk.py > \
     docs/_testcases/_context/review.json
   

   計算式（汎用的）:

   risk_score = business_impact (1-5) ×
                user_visibility (1-3) ×
                technical_complexity (1-3)
   

2. 優先度ラベル付与:

   • Critical: スコア 20以上
   • High: スコア 10-19
   • Medium: スコア 5-9
   • Low: スコア 4以下

3. 優先順位ソート:

   sorted(testcases, key=lambda x: x['risk_score'], reverse=True)
   

4. ユーザー確認（--no-verify がない場合のみ）:

   リスク評価結果（上位10件）:
   
   1. [Critical, 30] <機能名> - 正常系
   2. [Critical, 28] <機能名> - セキュリティ
   3. [High, 15] <機能名> - 異常系
   ...
   
   この優先順位で問題ありませんか？
   (承認 / スコア調整指示)
   

5. review.json 更新:

   Write: docs/_testcases/_context/review.json
   

---

Step 4: GENERATE（テストケース生成）

目的: 承認されたテスト観点から、3形式のテストケースを生成する。

処理:

1. Markdown生成（--format=md または デフォルト）:

   # assets/testcase.md.template を使用
   # 各テスト観点について1ファイル生成
   
   for tc in review.json['testcases']:
     output="docs/_testcases/testcases/${tc.feature}/TC_${tc.id}.md"
     # テンプレート置換で生成
   done
   

2. Excel生成（--format=excel または デフォルト）:

   cat docs/_testcases/_context/review.json | \
     python3 .claude/skills/testcase-generator/scripts/generate_excel.py \
     docs/_testcases/exports/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)_testcases.xlsx
   

   特徴:

   • 画面・機能ごとにシートを分割
   • 優先度で行を色分け（Critical=赤、High=オレンジ、Medium=黄、Low=緑）
   • ヘッダー行を固定（スクロール時も表示）
   • フィルター機能を有効化
   • 列幅を自動調整
   • サマリーシート付き

3. JSON生成（--format=json または デフォルト）:

   cp docs/_testcases/_context/review.json \
     docs/_testcases/exports/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)_testcases.json
   

4. 目次生成:

   # docs/_testcases/testcases/index.md
   
   # テストケース目次
   
   生成日時: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
   対象: <ユーザー指定>
   総テストケース数: XX件
   
   ## 優先度別
   
   ### Critical（XX件）
   - [TC_XXX_001](xxx/TC_XXX_001.md) - <説明>
   
   ## 機能別
   
   ### <機能名>（XX件）
   - [TC_XXX_001](xxx/TC_XXX_001.md) - <説明>
   

5. サマリーレポート生成:

   # docs/_testcases/reports/<timestamp>_generation_report.md
   
   # テストケース生成レポート
   
   生成日時: YYYY-MM-DD HH:MM:SS
   対象: <ユーザー指定>
   オプション: <使用されたオプション>
   
   ## 統計
   
   - 総テストケース数: XX件
   - 優先度別:
     - Critical: XX件
     - High: XX件
     - Medium: XX件
     - Low: XX件
   - カテゴリ別:
     - 正常系: XX件
     - 異常系: XX件
     - 境界値: XX件
     - セキュリティ: XX件
   
   ## 生成ファイル
   
   - Markdown: XX件（docs/_testcases/testcases/）
   - Excel: 1ファイル（docs/_testcases/exports/*.xlsx）
   - JSON: 1ファイル（docs/_testcases/exports/*.json）
   
   ## 次のステップ
   
   1. docs/_testcases/testcases/index.md で全体を確認
   2. docs/_testcases/exports/*.xlsx をExcelで開く（日本語対応、色分け、フィルター付き）
   3. docs/_testcases/exports/*.json を自動化ツールにインポート
   

---

Step 5: 完了報告

✅ テストケース生成完了

生成結果:
- Markdownテストケース: XX件
- Excel: 1ファイル（.xlsx形式、日本語対応）
- JSON: 1ファイル
- 目次: 1ファイル
- レポート: 1ファイル

出力先:
- docs/_testcases/testcases/
- docs/_testcases/exports/
- docs/_testcases/reports/

次のステップ:
1. docs/_testcases/testcases/index.md で全テストケースを確認
2. docs/_testcases/exports/*.xlsx をExcelで開く（優先度別に色分け済み）
3. Critical優先度のテストケースから実行開始

---

オプション詳細

--no-verify

各フェーズでのユーザー承認をスキップします。

使用例:

/testcase-generator "すべて" --no-verify

動作:

• UNDERSTAND フェーズ: 自動承認
• EXTRACT フェーズ: 自動承認
• REVIEW フェーズ: 自動承認
• GENERATE フェーズ: 実行（Excel + JSON + Markdown を生成）

推奨される使用場面:

• 既にテスト対象が明確な場合
• 過去に同じ対象で生成済みで、再生成する場合
• 信頼できるdocs/specs/が存在する場合

注意:

• 誤った対象でテストケースが生成される可能性
• 不要なテスト観点が含まれる可能性
• 初回実行時は --no-verify を使用しないことを推奨

---

品質保証

網羅性の確保

自動カウント検証（完了時に実行）:

# エンドポイント数検証
endpoint_count=$(grep -c "Route::" docs/specs/routes/*.md 2>/dev/null || echo 0)
testcase_endpoint_count=$(jq '[.testcases[] | select(.type=="endpoint")] | length' docs/_testcases/exports/*.json)

if [ "$endpoint_count" -eq "$testcase_endpoint_count" ]; then
  echo "✅ 全エンドポイントがカバーされています"
else
  echo "⚠️  カバー率: $testcase_endpoint_count / $endpoint_count"
fi

トレーサビリティ

各テストケースには以下のメタデータを含める:

• エンドポイント: 該当するルート
• コントローラー: 該当するコントローラーファイル
• バリデーション: 該当するバリデーションルール
• 仕様書: docs/specs/ 内の該当ドキュメント

---

出力形式

Markdown形式

詳細は assets/testcase.md.template を参照。

含まれる情報:

• テストケースID、説明、優先度、リスクスコア
• 前提条件
• テストステップ（表形式）
• テストデータ
• Gherkin形式シナリオ
• リスク評価詳細
• 関連情報（トレーサビリティ）

Excel形式（推奨・デフォルト）

出力ファイル: .xlsx形式（Microsoft Excel 2007以降）

フォーマット: 1ステップ=1行（実務標準）

1つのテストケースに複数のステップがある場合、各ステップを1行ずつ記載します。 これにより、どのステップで失敗したかを明確に記録できます。

特徴:

• 1テストケース × Nステップ = N行: テストケースIDを繰り返し、各ステップを1行で記載
• 画面・機能ごとにシートを分割
• 優先度で行を色分け:
  • Critical: 赤（#FFCCCC）
  • High: オレンジ（#FFCC99）
  • Medium: 黄（#FFFFCC）
  • Low: 緑（#CCFFCC）
• ヘッダー行を固定（スクロール時も表示）
• フィルター機能を有効化（ドロップダウンで絞り込み可能）
• 列幅を自動調整（内容に応じて最適化）
• サマリーシート付き（優先度別統計、結果コード説明）

列定義:

テストケースID | ステップ番号 | 優先度 | リスクスコア | カテゴリ | サブカテゴリ |
タイトル | 前提 | 操作 | 期待挙動 | 結果 | 実施日 | 実施者 | 備考

データの繰り返しルール:

• 繰り返す: テストケースID、優先度、リスクスコア、カテゴリ、サブカテゴリ、タイトル
• 最初のステップのみ: 前提条件（2ステップ目以降は「-」）
• 各ステップごと: ステップ番号、操作、期待挙動
• テスト実施後に記入: 結果（OK/NG/PN/NA）、実施日、実施者、備考

結果コード:

• OK: 合格
• NG: 不合格
• PN: Pending（未実施・保留）
• NA: Not Applicable（該当なし・スキップ）

依存関係:

pip install openpyxl

CSV形式

出力ファイル: .csv形式（UTF-8 BOM付き）

フォーマット: 1ステップ=1行（Excel形式と同じ）

特徴:

• UTF-8 BOM付き（Excelで開いても文字化けしない）
• QAツールへのインポート対応

列定義: Excel形式と同じ

JSON形式

出力ファイル: .json形式

構造:

{
  "meta": {
    "generated_at": "ISO 8601",
    "target": "ユーザー指定",
    "total_testcases": 0,
    "by_priority": {
      "Critical": 0,
      "High": 0,
      "Medium": 0,
      "Low": 0
    }
  },
  "testcases": [
    {
      "id": "TC_XXX_001",
      "priority": "Critical",
      "risk_score": 45,
      "category": "正常系",
      "subcategory": "基本フロー",
      "title": "...",
      "description": "...",
      "steps": ["操作1", "操作2", ...],
      "expected_results": ["期待1", "期待2", ...],
      "business_impact": 5,
      "user_visibility": 3,
      "technical_complexity": 3
    }
  ]
}

用途: 自動化ツール（TestRail、Jira/Xray等）へのインポート

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エラーハンドリング

エラー	対応
docs/specs/ が存在しない	/mkdocs の実行を提案して終了
対象が見つからない	類似キーワードを提案、再入力を促す
バリデーションルールが抽出できない	警告を表示し、正常系のみ生成
スクリプト実行エラー	エラー内容を表示し、手動生成を提案

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参照

詳細なガイドは references/ を参照:

• testcase-best-practices.md: テストケースのベストプラクティス
• gherkin-guide.md: Gherkin形式の書き方
• risk-assessment-matrix.md: リスク評価基準
• qa-terminology.md: QA用語集