【結論】QA自動化の安全な進め方
Claude CodeはQA設計、テストケース生成、テストデータ作成、Playwrightやpytestの実装、失敗ログ分析を支援できます。
カバレッジ数値だけを目標にせず、要件、リスク、境界値、異常系、アクセシビリティ、セキュリティ、回帰範囲を先に定義します。
テストを通すために本番コードやAssertionを弱めないよう、変更範囲とレビュー手順を固定します。
# ターミナルで実行：既存テストを確認
npm test -- --runInBand
# Python環境で実行：既存テストを確認
python -m pytest -q
# ターミナルで実行：QA計画をPlanモードで作成
claude --permission-mode plan
# ターミナルで実行：変更差分を確認
git diff -- tests具体的な手順・設定方法
仕様書、OpenAPI、既存障害、利用状況からリスクベースのテスト観点を作ります。
テストコードだけを変更するフェーズと、本番コード修正フェーズを分離します。
失敗時はTrace、Screenshot、ログ、再現条件を保存し、Flakyか実装不具合かを切り分けます。
実践プロンプト / 活用テクニック
# 起動後のセッション内で入力
openapi.yamlの/usersエンドポイントを対象にQA計画を作成してください。
正常系、未認証、権限不足、境界値、重複、タイムアウト、個人情報ログを含めてください。
今回はテストケース一覧だけを作成し、src配下、テストコード、依存関係は変更しないでください。注意点・よくあるエラーと対処法
AIが生成したテストは要件の正しさを保証しません。
外部決済、メール、SMS、本番DBはモックまたは専用Sandboxへ切り替えます。
自己修復ループには最大試行回数、停止条件、変更可能ファイルを設定してください。