Boundary Observation（境界条件観測）

目的

生成コードは「平均的なケースに強く、端に弱い」傾向がある。 このスキルは、入力空間の端での欠陥を発見し、自己欺瞞を崩す。

観測の恩恵

• "未知の未知"を減らす（狙っていない入力で壊す）
• 境界条件が「仕様に昇格」し、次回生成の精度が上がる
• バグが潜伏しやすい箇所（パーサ、日付、金額、状態遷移）が早く炙り出せる

Procedure

Step 1: 外部境界の特定

対象コードの「外部境界」を列挙する。

外部境界の例：

• API入力（リクエストパラメータ）
• DB境界（クエリ結果、NULL可能性）
• ファイル境界（サイズ、エンコーディング）
• 時間境界（タイムゾーン、DST、うるう年）
• 数値境界（0、負数、最大値、オーバーフロー）

Step 2: 境界値テストの設計

各外部境界に対して、以下のテストケースを設計する：

Step 3: プロパティベーステスト（性質テスト）

重要なロジックに対して、期待値に依存しない性質テストを1本以上設計する。

検証すべき性質の例：

• 単調性: f(a) ≤ f(b) if a ≤ b
• 可逆性: decode(encode(x)) == x
• 冪等性: f(f(x)) == f(x)
• 保存則: sum(before) == sum(after)
• 交換律: f(a, b) == f(b, a)

Step 4: ファズテスト（必要に応じて）

以下のコンポーネントには特にファズテストが効く：

• パーサー
• デコーダー
• 正規化処理
• 文字コード変換

Step 5: 入力分布の観測（運用時）

実際にどんな値が来ているかを観測し、テストケースを補強する。

最小セット

• (B1) 境界値テスト：外部境界ごとに「最小・最大・空・異常」
• (B2) 重要ロジックに1つだけでも"性質テスト"を入れる

境界値カタログ

詳細は references/boundary-catalog.md を参照。

Outputs

• 境界値テストコード
• プロパティテストコード（QuickCheck / Hypothesis / fast-check 等）
• ファズテスト設定（必要に応じて）

Examples

日付処理の境界値テスト

# 境界値テスト
@pytest.mark.parametrize("date_str,expected", [
    ("2024-01-01", date(2024, 1, 1)),      # 通常
    ("2024-02-29", date(2024, 2, 29)),     # うるう年
    ("2023-02-29", ValueError),            # 非うるう年 → 異常
    ("", ValueError),                      # 空文字
    (None, TypeError),                     # null
    ("9999-12-31", date(9999, 12, 31)),   # 最大年
])
def test_parse_date_boundaries(date_str, expected):
    ...

金額計算のプロパティテスト

# 性質テスト: 金額の加算は交換律を満たす
from hypothesis import given, strategies as st

@given(st.integers(min_value=0), st.integers(min_value=0))
def test_add_money_commutative(a, b):
    assert add_money(a, b) == add_money(b, a)

# 性質テスト: 割引後の金額は元の金額以下
@given(st.integers(min_value=0, max_value=1000000), st.floats(min_value=0, max_value=1))
def test_discount_reduces_price(price, discount_rate):
    result = apply_discount(price, discount_rate)
    assert result <= price