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Quick Start (Windows)

初回セットアップ

00_Setup.bat をダブルクリック

全テスト実行

01_Test-All.bat をダブルクリック

個別デモ

ファイル	内容
02_Demo-Spec2Cases.bat	Markdown → JSON テストケース生成
03_Demo-Playwright.bat	Blueprint → Playwright テスト生成
04_Demo-Flaky.bat	CI ログ解析・Flaky 検出
05_Demo-LLM-Adapter.bat	LLM プロバイダ統合テスト

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Quick Start (CLI)

# セットアップ
npm ci
pip install -r projects/04-llm-adapter-shadow/requirements.txt

# 全テスト実行
npm run spec:validate && npm run e2e:gen && npm test
pytest projects/04-llm-adapter/tests -v

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プロジェクト一覧

#	プロジェクト	機能	LLM使用
01	spec2cases-md2json	Markdown仕様書 → JSONテストケース	❌ 決定的
02	blueprint-to-playwright	Blueprint → Playwrightテスト自動生成	❌ 決定的
03	ci-flaky-analyzer	JUnit解析 → Flaky検出・レポート生成	❌ 決定的
04	llm-adapter	複数プロバイダ比較・フォールバック	✅

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品質メトリクス

指標	値
Pass Rate	100% (134/134)
Flaky Tests	0件
カバレッジ	90%+

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環境要件

項目	バージョン
Node.js	24.6.0+
Python	3.11+
OS	Windows / Linux / macOS

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プロジェクト詳細

01: Spec to Cases (決定的)

Markdown仕様書からJSONテストケースを生成・検証・実行。

npm run spec:generate                          # 生成
npm run spec:validate                          # 検証
npm run spec:run -- cases.json --tag smoke    # 実行

→ 詳細

02: Blueprint to Playwright (決定的)

Blueprint JSONからPlaywrightテストを自動生成。

npm run e2e:gen    # テスト生成
npm test           # スタブ実行

→ 詳細

03: CI Flaky Analyzer (決定的)

JUnit XMLを解析し、Flakyテストを検出・可視化。

npm run ci:analyze    # 解析・レポート生成
npm run ci:issue      # Issueテンプレート生成

→ 詳細

04: LLM Adapter

複数LLMプロバイダを統合し、比較・フォールバックを検証。

# セットアップ
cd projects/04-llm-adapter
pip install -e .

# 実行例
llm-adapter --provider adapter/config/providers/openai.yaml \
  --prompt "こんにちは" --format json

→ 詳細

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CI/CD

ワークフロー	内容
ci.yml	テスト・Lint・解析
coverage.yml	カバレッジ計測
codeql.yml	セキュリティスキャン
pages.yml	GitHub Pages公開

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ドキュメント

• GitHub Pages
• リリースノート
• Evidence Library

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AI利用に関する開示

本リポジトリはAI支援（GitHub Copilot、ChatGPT等）を用いて作成しています。 設計・統合・最終判断は作者が行い、CIで継続的に品質を確認しています。

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License

Apache-2.0