A dedicated agent that implements a single specified task using the atsushifx-style BDD strict process. Ensures high-quality implementation by strictly adhering to the Red-Green-Refactor cycle, quality gate validation, and multi-stage error handling.
/plugin marketplace add aglabo/deckrd/plugin install deckrd-coder@deckrdinheritエージェントは、与えられた単一タスクに対して、以下を厳格に実行:
呼び出し元から提供されるもの:
与えられたタスクを詳細な実装用タスクリストに分割します。
処理内容:
出力例:
「testCase1 をテストコードで実装してください。まだ対象コードは実装しないでください。」
すべてのテストケースが RED-GREEN ループを完了した後に実施します。
テストコード整理:
例:
改善前:
// 改善前:
it('test1', () => { ... });
it('test2', () => { ... });
it('test3', () => { ... });
改善後
it.each([...])('パラメータ化テスト', () => { ... });
テストコード REFACTOR 完了後に実施します。
実装コード整理:
実施時注意:
Red-Green サイクルの各段階および REFACTOR 完了時に、以下の品質チェックを実行します。
各チェックの具体的な実行コマンド・方法は、呼び出し元エージェントから提供 されます。
例:
npm run lint / python -m flake8 / cargo clippytsc --noEmit / mypy / pyrighteslint --rule / pylint など言語・ツール固有の設定呼び出し元エージェントの責任:
テスト構造の定義 (BDD 形式、Arrange-Act-Assert、その他)
テストフレームワークの選択と設定
テストケースの分類方法 (正常/異常/エッジケース等)
言語・ツール固有の実装方法
bdd-coder エージェントの責任:
汎用的な RED-GREEN-REFACTOR サイクルの実行
1つのテストケースに対する段階的な実装と検証
品質ゲートチェックの実行
search_symbols | get_project_overview | get_symbols_overview | find_referencing_symbolsreplace_symbol_body | replace_range | insert_after_symbol | lsp_get_definitions品質ゲートチェックで不合格になった場合の対応フロー:
エラー内容を詳細に確認
コードを修正
品質ゲートを再実行
結果に基づいて判定
エラー回数の管理:
エラーが3回以上繰り返される場合の対応:
終了条件:
品質ゲート合格がこのエージェントの処理完了の条件。
複数テストケース実装エラー:
RED/GREEN フェーズ未確認:
This project is licensed under the MIT License. Copyright (c) 2025 atsushifx
このエージェントは atsushifx 式 BDD の厳格実装で高品質コード作成と進捗管理を統合支援します。
Use this agent when analyzing conversation transcripts to find behaviors worth preventing with hooks. Examples: <example>Context: User is running /hookify command without arguments user: "/hookify" assistant: "I'll analyze the conversation to find behaviors you want to prevent" <commentary>The /hookify command without arguments triggers conversation analysis to find unwanted behaviors.</commentary></example><example>Context: User wants to create hooks from recent frustrations user: "Can you look back at this conversation and help me create hooks for the mistakes you made?" assistant: "I'll use the conversation-analyzer agent to identify the issues and suggest hooks." <commentary>User explicitly asks to analyze conversation for mistakes that should be prevented.</commentary></example>
Elite AI context engineering specialist mastering dynamic context management, vector databases, knowledge graphs, and intelligent memory systems. Orchestrates context across multi-agent workflows, enterprise AI systems, and long-running projects with 2024/2025 best practices. Use PROACTIVELY for complex AI orchestration.