概要
https://qiita.com/katamotokosuke/items/b254a793e2d5a6633841
詳細内容
## TDDでClaudeCodeのビックバン変更と向き合おう
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AIコーディングエージェント利用時の課題に対し、TDD/BDDとRGBCサイクルを組み合わせた段階的開発アプローチが品質と理解度を高めることを示す。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 88/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIコーディングエージェント, TDD, BDD, 開発ワークフロー, 品質保証]]
AIコーディングエージェント「Claude Code」は開発効率を大幅に高める可能性を秘める一方で、意図しない実装やコードの肥大化、フィードバックループの長期化といった課題を抱えています。本記事は、これらの課題を克服し、AIをより効果的に活用するための実践的なアプローチとして、TDD（テスト駆動開発）とBDD（振る舞い駆動開発）にRGBC（Red-Green-Blue-Commit）サイクルを組み合わせた段階的開発手法を提案します。
著者は、AIに丸投げするスタイルではなく、開発者が「助手席」に座り、`/tdd`コマンドを通じてAIを細かく操縦する「協働スタイル」を提唱。これは、失敗するテスト（Red）を書き、最小限のコードでテストをパスさせ（Green）、リファクタリング（Blue）を行い、意味のある単位でコミット（Commit）するというサイクルを繰り返すことで、AIが生成するコードの方向性を常にコントロールする手法です。具体例としてAPIのレート制限機能実装セッションが示され、BDDシナリオ作成からRGBCサイクル実行、ドキュメント自動生成までの一連の流れが解説されます。
このアプローチの核心は、AIがすべてをこなすという幻想を排し、「速く作って大きく修正」よりも「着実に作って小さく修正」を目指す点にあります。結果として、開発速度の劇的な向上よりも、生成コードの深い理解、テストカバレッジの高い品質保証、開発者自身のTDD/BDD実践スキル向上、そして実装と同期したドキュメントの自動生成という、現実的かつ持続的なメリットが得られます。AIとの付き合い方に唯一の正解はありませんが、この手法は手戻りを減らし、コード品質を向上させるための有力な選択肢となるでしょう。