app:
  description: 入力された仕様またはコードから自動でテストケース（正常系・異常系・境界値）と対応するテストコードを生成します。
  icon: 🧪
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: テストケース自動生成ワークフロー
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
workflow:
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  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
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      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: テストケース生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはソフトウェアテスト設計の専門家です。入力された仕様やコードをもとに、自動的にテストケースと実行可能なテストコードを生成してください。出力は必ずJSONのみとし、追加の説明は加えないでください。



            ---


            【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】

            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON

            配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。

            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る

            - リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化

            - 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える

            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする


            (構造化されたデータ項目を内部で扱うのは構いませんが、出力時に Markdown

            に変換してください。)'
        - role: user
          text: "以下の仕様またはコードを受け取り、(1)正常系テストケース（主要なパスをカバー）、(2)異常系テストケース（不正入力、null、空文字、型不一致、範囲外\
            \ 等）、(3)境界値テストケース（最小値、最大値、境界の±1）、(4)テストコード（入力された言語に合わせて pytest / JUnit\
            \ / Jest 等）を生成してください。\n\n出力フォーマット（JSONのみ、厳守）:\n{\n  \"language\": \"検出された言語（例:\
            \ python, java, javascript）\",\n  \"test_cases\": [\n    {\n      \"id\"\
            : \"TC1\",\n      \"type\": \"正常系 | 異常系 | 境界値\",\n      \"condition\"\
            : \"テスト条件の説明（日本語）\",\n      \"input\": \"具体的な入力値または入力オブジェクト（必要ならJSON）\"\
            ,\n      \"expected_result\": \"期待される結果または例外\",\n      \"coverage\": \"\
            主要パス | エラー処理 | 境界 | 型検証 など\"\n    }\n  ],\n  \"test_code\": \"ここにテストコード全文（文字列）。実行可能なサンプルで、必要ならモックとアサーションを含めること。\"\
            \n}\n\n要件:\n- 各テストケースにユニークなIDを付与すること（例: TC1, TC2, ...）。\n- 正常系は主要なフローを複数カバーすること（少なくとも1つの主要シナリオ）。\n\
            - 異常系には必ず null、空文字、型不一致、範囲外を含めること。\n- 境界値は最小値、最大値、境界の±1 を含めること（該当箇所があれば全て生成）。\n\
            - テストコードは入力された言語に合わせて選択する（Python→pytest、Java→JUnit5、JavaScript/TypeScript→Jest）。言語が不明な場合は推定し、推定言語をlanguageに明記すること。\n\
            - 出力は厳密なJSONのみ。余分な説明やマークダウンは禁止。\n\n入力（仕様またはコード）:\n{{#start.query#}}\n"
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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        x: 680
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      type: custom
      width: 244
  hash: null
