コーディングエージェントに良いテストを書かせるには、より良いプロンプトだけでなく、学習に適した環境と例を作ることが重要です。

• Pythonの豊富なテストエコシステムを活用: Pythonは AI 生成テストに優れており、pytest パターンが訓練データに豊富にあるため、「pytest-httpx を使ってエンドポイントをモックして」などの具体的なプロンプトをエージェントがすぐに理解できます。
• テストの重複を積極的に防ぐ: 最も一般的なアンチパターンはセットアップコードの重複です。「pytest.mark.parametrize を使って」や「共通のセットアップを pytest フィクスチャに抽出して」などの具体的なリファクタリング指示で対抗しましょう。
• 質の高い例でプロジェクトを準備: 最良の戦略は、プロジェクトに既にきれいなテストパターンがあることを確認することです。エージェントは人間の開発者がチームのコードベースから学ぶのと同様に、追加のプロンプトなしで既存のコード品質を自動的に模倣します。
• リファレンスリポジトリを訓練材料として使用: よくテストされたプロジェクト（datasette/datasette-enrichments など）をクローンし、エージェントに明示的に「使用されているテストパターンを模倣して」と指示します。AI コード生成では、説明よりも実例を示すことが効果的です。