ChatGPTを用いたTDD part.2 (最初の実装編)
ChatGPTを用いたTDD part.1の続きです。
TDDを実践していきます。
時刻とup_timeを抜き出すTODOからやっていきます。
最初に、最後に書いた結果を記載すると
テストの実行結果/エラー文をひたすら与えるとChatGPTはテストを満たすコードを書くことができた
です。
与えられた文字列から時刻とup_timeを抜き出して返す
ファイルの読み込み、csv出力は後にして細かい部品から作ります。
与えられた文字列から時刻とup_timeを抜き出して返す文字列を引数として、時刻、up_timeを文字列配列にして返す
TDDなのでまずはテストを作ります。ChatGPTを使います。
テストデータは以下として、この時間とup timeを抜き出して文字列配列で返すことを目標とします。
top - 13:52:54 up 6 min, 0 users, load average: 0.01, 0.07, 0.03
テストコードを書く
できました。
一緒にプロダクションコードも書いてくれますが、今回は説明もかねてなのでステップを追ってやっていきます。
最初のテスト実行（レッドの状態）
では、このテストを実行します。
`get_time()`のメソッドがないのでエラーが出るはずです。
エラーが出ました。
最短でグリーンになるコードを実装
では次は最短でグリーンになるコードを書きます。
できました。自分で書いてもいいけれどChatGPTに書いてもらいました。
staticでもよかったですが、実務でこの記事を応用することを考えて外しています。
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ここでテストもConvertTopを読み込むようにしないといけないのでテストコードを変えます。
テストコードを確認して、your_module_nameを変更します。
これは呼び出すクラスが書かれたファイル名にします。
最初のグリーン
テストを実行します。
通りましたね。
そりゃそう、なのですがまずはグリーンの状態を作ることが大切です。
詳細の実装
詳細の実装を行います。ChatGPTが。
最初に通ったget_timeメソッドを書き換えます。
テスト実行
OKがでました。
リファクタリング
topコマンドのup timeはやっかいなことに60分未満だと 6 minなどですが、60分を超えると以下のようになります。
top - 00:47:32 up 2:37, 2 users, load average: 3.01, 1.52, 0.47
これにも対応させたいです。
ちなみに24時間を超えると 1 day となり48時間を超えると 2 daysになるのですが、今回はそこはなしで考えます。
では、テストデータのテストを追加します。
ひとつのテストコード内で複数のケースを入れると問題把握しにくくなるのでわけます。
元のテストコードはそのままに、追加で新しいケースをくわえます。
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テスト実行をします。
テストが失敗しました。
今のコードでは minでないときの対応ができていないようです。
対応します。ChatGPTが。
リファクタリングとテストを繰り返す
プロンプトはシンプルにこのように与えました。
上記のテストコードが通るようなget_timeメソッドを書いてください。
テスト実行します。
失敗です。
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エラーコードを与えて修正してもらいます。
プロンプトは以下のように、失敗した旨とテストから出力された結果だけ与えています。
細かい修正方法などは伝えていません。
このエラーが出ました。修正してください。
(エラー文)
コードを張り付けて、テストを実行してみます。
今度は２番目のケースは大丈夫ですが最初のケースが落ちるようになりました。
こういうときケースを分けているとわかりやすいです。
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また同様にエラー文を張り付けて修正してもらいます。
今回も同様に、修正の旨とテストから出た結果のみ張り付けています。
テストを実行します。
無事、どちらのテストも通過できました。
これでTDDの流れを一通り行い、TODOの一つが完了しました。
このことから、テストの実行結果とエラー文をひたすら与えるとChatGPTはテストを満たすコードを書くことができるようです。
に続きます。
おまけ
書いたメソッド
書いたテストコード
*1:\d+):)?(\d+)( min)?,"
