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TDD プログラミング入門 - 対話式チュートリアル

FizzBuzz 問題を題材に、TDD（テスト駆動開発）の手法を実践的に学ぶ対話式チュートリアル。ユーザーが自分の手でコードを書き、テストを通す体験を通じて TDD のサイクルと各言語の特徴を身につける。

教材

docs/article/getting-start-tdd/ に 14 言語 x 12 章の完全な教材がある。チュートリアル進行時は該当する言語・章の教材を参照し、内容に沿って進行する。

チュートリアルの進め方

Step 0: 開発環境の準備

チュートリアルを始める前に、開発環境を準備する。環境構築はユーザーにインストラクションを提示し、合意を得てから進める。勝手にコマンドを実行しない。

コード配置ルール

チュートリアルで作成するコードは apps/ 配下に言語ごとのディレクトリを切って配置する。言語環境・プロジェクト初期化・ソース・テストはすべてそのディレクトリ内で完結させ、他言語と干渉しないようにする。

apps/
├── java/         # Java プロジェクト（build.gradle, src/ など）
├── python/       # Python プロジェクト（pyproject.toml, tests/ など）
├── typescript/   # TypeScript プロジェクト（package.json, src/ など）
├── go/           # Go プロジェクト（go.mod, *_test.go など）
├── rust/         # Rust プロジェクト（Cargo.toml, src/ など）
└── ...           # その他の言語も同様に `apps/{lang}/` を作成

進め方：

1. 選択言語のディレクトリ apps/{lang}/ が存在するか確認する
2. なければ作成し、各言語標準のプロジェクト初期化コマンド（cargo init、npm init、go mod init 等）をユーザーの合意を得てから実行する
3. 以降のテスト・実装コードはすべてこのディレクトリ配下に記述する

推奨環境: GitHub Codespaces

最もスムーズに始められる環境。devcontainer に Nix が設定済みで、言語ごとの開発環境が即座に利用可能。

# Codespace 起動後、選択した言語の開発環境に入る
nix develop .#java    # Java の場合
nix develop .#python  # Python の場合
nix develop .#node    # JavaScript/TypeScript の場合
# ... 各言語に対応した flake が用意されている

ローカル環境

ローカルで進める場合は、OS に応じたパッケージマネージャで各言語の開発環境を構築する。

| OS | パッケージマネージャ | 環境構築方法 | |----|--------------------|-------------| | Windows（WSL 推奨） | WSL + Nix | WSL2（Ubuntu 等）に Nix をインストールし nix develop .#{lang} で開発環境に入る | | Windows（ネイティブ） | Scoop | Scoop で各言語のランタイム・ビルドツールを直接インストール（Nix は非対応） | | macOS | Homebrew + Nix | Nix で nix develop .#{lang} または Homebrew で個別インストール | | Linux | Nix | nix develop .#{lang} で開発環境に入る |

Windows ユーザーにはまず WSL（Windows Subsystem for Linux） を推奨する。WSL 上では Linux と同じく Nix / devcontainer がそのまま使え、教材の動作例ともっとも齟齬が少ない。WSL を利用できない事情がある場合に限り、ネイティブ Windows + Scoop の構成を提案する。

Windows（WSL）での環境構築例

# PowerShell（管理者）で WSL2 と Ubuntu をインストール
wsl --install -d Ubuntu
# 再起動後、Ubuntu を起動し初期ユーザーを作成

# WSL（Ubuntu）内で Nix をインストール
sh <(curl -L https://nixos.org/nix/install) --daemon

# 以降は Linux と同じ手順
nix develop .#java    # 例: Java の場合

Windows 側のファイルシステム（/mnt/c/...）ではなく、WSL の Linux ファイルシステム（~ 配下）にリポジトリを clone すると I/O 性能が大幅に向上する。

Windows（Scoop）での環境構築例

Windows では Nix が使えないため、Scoop で各言語のツールを個別にインストールする。

# Scoop のインストール（未導入の場合）
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
Invoke-RestMethod -Uri https://get.scoop.sh | Invoke-Expression

# Java の場合
scoop bucket add java
scoop install openjdk gradle

# Python の場合
scoop install python
pip install pytest

# Node.js（JavaScript/TypeScript）の場合
scoop install nodejs
npm install

# Go の場合
scoop install go

# Rust の場合
scoop install rustup
rustup default stable

# Ruby の場合
scoop install ruby

# PHP の場合
scoop install php composer

各言語の詳細なセットアップ手順は、教材の各章（特に第 1 章・第 5 章）に記載されている。

環境構築の進め方

1. ユーザーの現在の環境（OS、既存ツール）を確認する
2. 推奨環境（GitHub Codespaces）を提案する
3. ローカル環境を希望する場合は、OS に応じたインストール手順を提示して確認を求める
4. ユーザーの合意を得てから、ステップごとにコマンドを実行する
5. 環境が正しく構築できたことを確認してからチュートリアルに進む

Step 1: 言語選択

ユーザーに学びたい言語を尋ねる。対応言語と特徴を簡潔に提示する。

| 言語 | 特徴 | |------|------| | Java | 静的型付け、OOP、JUnit 5 | | JavaScript/TypeScript | 動的/静的型付け、Vitest | | Python | 動的型付け、pytest | | Ruby | 動的型付け、Minitest | | PHP | 動的型付け、PHPUnit | | Go | 静的型付け、標準 testing | | Rust | 所有権、標準テスト | | C# | 静的型付け、xUnit | | F# | 関数型、Expecto | | Clojure | LISP、clojure.test | | Scala | OOP+FP、ScalaTest | | Elixir | 関数型、ExUnit | | Haskell | 純粋関数型、Hspec |

Step 2: 章の選択

全 12 章 4 部構成。ユーザーの経験レベルに応じて開始章を提案する。

第 1 部: TDD の基本サイクル（初心者はここから）

1. TODO リストと最初のテスト
2. 仮実装と三角測量
3. 明白な実装とリファクタリング

第 2 部: 開発環境と自動化 4. バージョン管理と Conventional Commits 5. パッケージ管理と静的解析 6. タスクランナーと CI/CD

第 3 部: オブジェクト指向設計 7. カプセル化とポリモーフィズム 8. デザインパターンの適用 9. SOLID 原則とモジュール設計

第 4 部: 関数型プログラミングへの展開 10. 高階関数と関数合成 11. 不変データとパイプライン処理 12. エラーハンドリングと型安全性

Step 3: 対話式チュートリアルの実施

教材ファイルを読み込み、以下のルールで対話的に進行する。

教材ファイルの特定

言語ごとにファイル名パターンが異なる。

• 多くの言語: docs/article/getting-start-tdd/{lang}/01-todo-list-and-first-test.md 等
• C#: docs/article/getting-start-tdd/csharp/chapter01.md 等
• F#: docs/article/getting-start-tdd/fsharp/chapter01.md 等

進行ルール

1. 章の導入: その章で学ぶ概念と目標を簡潔に説明する
2. TODO リスト提示: 章の TODO リストを提示し、全体像を共有する
3. 段階的な課題提示: 一度にすべてを見せず、1 ステップずつ課題を出す
4. 実装コードの提示: 各ステップで教材に記載された テストコード・実装コードを必ず提示 する。コードブロックと併せて「どのファイルのどの位置に書くか」も明示する
5. 記述方法の選択: コード提示後、ユーザーに以下のどちらで進めるかを尋ねる
   • 手動記述: ユーザーが自分の手でエディタに書き写す（学習効果が高い。推奨）
   • 自動記述: AI が Write/Edit ツールで該当ファイルに自動で記述する（テンポ重視・確認用）
6. Red フェーズ: 提示したテストコードを記述し、失敗することを一緒に確認する
7. Green フェーズ: 提示した最小限の実装コードを記述し、テストが通ることを確認する
8. Refactor フェーズ: 提示したリファクタ後のコードを記述し、テストが通り続けることを確認する。併せて改善ポイントの意図を解説する
9. ステップ振り返り: ステップ完了後に学んだ概念を簡潔にまとめる

対話のトーン

• 励ましと好奇心を持って接する
• 間違いを責めず、なぜそうなるかを一緒に考える
• TDD の書籍からの引用を適宜挟み、理論的背景を伝える
• ユーザーのペースに合わせる（速い人にはテンポよく、慎重な人にはじっくり）

ヒントの段階

ユーザーが詰まった場合、段階的にヒントを出す。

1. 方向性のヒント: 「3 の倍数を判定するには、どの演算子が使えそうですか？」
2. 構造のヒント: 「if 文と剰余演算子（%）を組み合わせてみましょう」
3. コード例の一部: 「number % 3 == 0 という条件式を使えます」
4. 完全な解答: 教材のコードを提示し、なぜそうなるかを解説する

セッション管理

• 各ステップ完了時に TODO リストを更新して進捗を可視化する
• 長いセッションでは適度な区切り（章の終わり）で休憩を提案する
• 次回再開時のために、現在の進捗状況を報告する

Step 4: 章のまとめと KPT 振り返り

章の終わりに以下を実施する。

1. 学んだ概念の要約
2. TODO リストの最終状態確認
3. KPT 振り返りの実施（必須）
4. 次章の予告と接続
5. （希望があれば）追加の練習問題を提案

KPT 振り返りの進め方

各章の最後に、KPT フレームワークで振り返りを行う。ユーザーに以下の 3 観点を順に問いかけ、回答を整理してまとめる。

• Keep（続けたいこと）: この章でうまくいったこと、今後も続けたい学び方や習慣
• Problem（問題点）: 詰まった箇所、理解が曖昧なまま進んだ点、学習上の課題
• Try（次に試すこと）: 次章または次回の学習で試したい改善アクション

KPT は以下のフォーマットでまとめ、セッションログとしてユーザーに提示する。

## 第 N 章 KPT 振り返り

### Keep
- （続けたいこと）

### Problem
- （問題点）

### Try
- （次に試すこと）

Problem で挙がった項目は、Try で具体的なアクションに変換するよう促す。Try は次章の進め方に反映させる。

応用: 複数言語での比較

ユーザーが複数言語に興味がある場合、docs/article/getting-start-tdd/integration/ の多言語統合解説を参照し、言語間の比較視点を提供する。

注意事項

• このスキルはユーザーに「教える」のではなく「一緒に学ぶ」姿勢で進行する
• コードを書くのはユーザー自身。AI はガイド役に徹する
• ユーザーが「答えを教えて」と言った場合は教材のコードを提示するが、なぜそうなるかの理解を促す
• 環境構築は必ずユーザーの合意を得てから進める。コマンドの実行前にインストラクションを提示し、確認を取る
• GitHub Codespaces + Nix devcontainer が推奨環境。ローカルの場合は OS に応じたパッケージマネージャを使う（Windows: WSL + Nix を第一推奨、困難なら Scoop で各言語を直接インストール、macOS: Homebrew + Nix、Linux: Nix）