このプロジェクトは、LLM（大規模言語モデル）の応答を自律的に評価しながらプロンプトを自動リファクタリングし、必要に応じて自動入力を生成して最終ゴールの出力を得るまで繰り返すシステムです。

• 仕様: specification.yaml 参照
• テスト仕様: docs/test_specification.md 参照
• 日本語README: README_ja.md

project_root/
├── src/                 # ソースコード
│   └── llm/             # LLMクライアント等
├── tests/               # テストコード
│   └── test_llm/        # LLMクライアントのテスト
├── docs/                # ドキュメント
├── env.example          # 環境変数サンプル
├── requirements.txt     # Python依存パッケージ
├── pytest.ini           # pytest設定
├── README.md            # 英語README
├── README_ja.md         # 日本語README
├── specification.yaml   # 仕様書
└── ...

1. Python 3.10+ をインストール
2. 仮想環境の作成・有効化

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3. 依存パッケージのインストール

   pip install -r requirements.txt

4. .env ファイルを作成し、Anthropic APIキー等を設定

   cp env.example .env
   # .envを編集して ANTHROPIC_API_KEY などを記入

.env または環境変数で以下を設定してください:

ANTHROPIC_API_KEY=sk-xxxxxxx
ANTHROPIC_MODEL=claude-3-sonnet-20240229  # 任意
ANTHROPIC_MAX_TOKENS=4096                # 任意

pytest -v
# LLM実APIテストを除外: pytest -v -m "not llm"
# カバレッジ計測: pytest --cov=src --cov-report=term-missing

.github/workflows/python.yml を作成し、以下の内容でCIを有効化できます:

name: Python package

on:
  push:
    branches: [ "main" ]
  pull_request:
    branches: [ "main" ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v5
      with:
        python-version: '3.10'
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: |
        pytest -v -m "not llm"
    - name: Report coverage
      run: |
        pytest --cov=src --cov-report=term-missing -m "not llm"

• LLM実APIテスト（@pytest.mark.llm）はCIでは除外しています。
• Secretsに ANTHROPIC_API_KEY を登録すれば、実APIテストも可能です。

.github/ISSUE_TEMPLATE/tdd-task.md を利用してTDDタスク管理ができます。

MIT