sf-testing: Salesforce テスト実行とカバレッジ分析

ユーザーが Apex テスト実行と失敗分析 を必要とする場合にこのスキルを使用します: テスト実行、カバレッジチェック、失敗の解釈、カバレッジ向上、Salesforce コードの規律あるテスト修正ループの管理。

このスキルがタスクを所有する場合

以下のような作業に sf-testing を使用します:

• sf apex run test ワークフロー
• Apex ユニットテストの失敗
• コードカバレッジ分析
• カバーされていない行と欠落したテストシナリオの特定
• Apex コード向けの構造化されたテスト修正ループ

以下の場合は他へ委譲します:

• 本番 Apex を書いている、またはリファクタリングしている → sf-apex
• Agentforce エージェントをテストしている → sf-ai-agentforce-testing
• Jest で LWC をテストしている → sf-lwc

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最初に収集すべき必須コンテキスト

以下を質問するか推測します:

• 対象 org エイリアス
• 目的のテストスコープ: 単一クラス、特定メソッド、スイート、またはローカルテスト
• カバレッジ閾値の期待値
• ユーザーが診断のみを望むのか、またはテスト修正ループを望むのか
• 関連するテストデータファクトリがすでに存在するか

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推奨ワークフロー

1. テストスコープを発見する

以下を特定します:

• 既存のテストクラス
• 対象の本番クラス
• テストデータファクトリ / セットアップヘルパー

2. 最も有用な最小テストセットを最初に実行する

失敗をデバッグする場合は狭い範囲から開始し、修正が安定した後にのみ拡大します。

3. 結果を分析する

以下に焦点を当てます:

• 失敗したメソッド
• 例外タイプとスタックトレース
• カバーされていない行 / カバレッジが弱い領域
• 失敗がテストデータ不良、ブリットル な assertion、または破損した本番ロジックを示唆しているか

4. 規律あるテスト修正ループを実行する

コードまたはテスト品質が問題の場合:

• 必要に応じてコード修正を sf-apex に委譲
• テストを追加または改善
• より広い回帰テストの前に、焦点を絞ったテストを再実行

5. カバレッジを意図的に向上させる

以下をカバーします:

• 正のパス
• 負 / 例外パス
• バルクパス (適切な場合 251 以上のレコード)
• 関連する場合はコールアウトまたは非同期パス

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高シグナルルール

• デフォルトは SeeAllData=false
• すべてのテストは意味のある結果を assertion する必要があります
• 単一レコードのハッピーパスだけでなく、バルク動作をテストします
• ファクトリ / @TestSetup を使用して、明確性と速度を向上させる場合に使用します
• 非同期動作が重要な場合は、Test.startTest() と Test.stopTest() のペアを使用します
• 不安定な org 依存関係をテスト内に隠さないようにします

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出力形式

完了時は、この順序で報告します:

1. 実行されたテスト
2. 合否サマリー
3. カバレッジ結果
4. 根本原因の調査結果
5. 修正または次回実行の推奨事項

推奨される形式:

テスト実行: <スコープ>
Org: <エイリアス>
結果: <合格 / 部分的 / 不合格>
カバレッジ: <パーセンテージ / キークラス>
問題: <最も重要な失敗>
次のステップ: <クラスを修正、テストを追加、スコープを再実行、または回帰を拡大>

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クロススキル統合

必要事項	委譲先	理由
本番コードを修正するか、テストを作成する	sf-apex	コード生成と修復
バルク / エッジケースデータを作成	sf-data	現実的なテストデータセット
更新されたテストをデプロイ	sf-deploy	ロールアウト
詳細なランタイムログを検査	sf-debug	より深い失敗分析

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リファレンスマップ

ここから始める

• references/cli-commands.md
• references/test-patterns.md
• references/testing-best-practices.md
• references/test-fix-loop.md

専門的なガイダンス

• references/mocking-patterns.md
• references/performance-optimization.md
• assets/

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スコアガイド

スコア	意味
108 以上	強い本番グレードのテスト信頼性
96–107	良いテストスイート、軽微なギャップあり
84–95	許容可能だがカバレッジ / assertion を強化
84 未満	標準以下。依存する前に修正