Codex と Playwright で QA テスト

QA テストで Codex ができること

• 大事なフローのエンドツーエンドテストを書きます：登録、購入、主要な画面。
• テストスイートを実行して失敗を読み、テストとコードのどちらを直したかを明示して修正します。
• 実際のブラウザを操作して変更を人と同じように確認し、手順とスクリーンショット付きでバグを起票します。
• 不安定なテストを見つけ、通るまでリトライするのではなく、issue を作って隔離します。

QA テストに使える Codex の機能

QA テスト向けに Codex を設定する方法

1. ツールをつなぐ

   Playwright MCP サーバーを 1 つのコマンドで追加するか、同じテーブルを config.toml に書きます。テストがステージングのサイトに届く必要があるなら、サンドボックスのネットワークアクセスをオンにします。

   # 探索的な確認のための実際のブラウザ
   codex mcp add playwright npx "@playwright/mcp@latest"
   
   # または ~/.codex/config.toml に
   [mcp_servers.playwright]
   command = "npx"
   args = ["@playwright/mcp@latest"]

2. AGENTS.md にルールを書く

   Codex は作業の前に AGENTS.md を読みます。まず ~/.codex/AGENTS.md、次にリポジトリのルートから作業中のフォルダまでのファイルです。仕事のルールはそこに書くか、長くなるなら .agents/skills/ 以下のスキルにします。AGENTS.md ガイドをご覧ください。

   ## QA のルール
   - テストはローカルかステージングのアプリで行う。本番環境では決して
     行わない。
   - .env.example のテストアカウントを使う。実際のアカウントは決して
     使わない。
   - 失敗したテストは発見の 1 つ。どちらかを変える前に、テストと
     コードのどちらが間違っているかを書く。
   - バグ報告にはすべて、手順、期待される結果、実際の結果、
     スクリーンショット、テストしたコミットを書く。
   - スイートを通すためにテストを削除したりスキップしたりしない。

3. 対話型の画面なしで実行する

   codex exec は 1 つのタスクを実行して終了します。進捗は stderr に、最終メッセージは stdout に出力されます。-o を付けるとファイルにも書き出し、--json を付けるとイベントをストリームします。--sandbox workspace-write を渡さない限り、サンドボックスは読み取り専用です。

   # 失敗したテストの出力を Codex に渡す
   npm test 2>&1 | codex exec "失敗したテストを要約し、考えられる最小の修正を提案して"

4. スケジュールに載せる

   ChatGPT のデスクトップアプリか Web でスケジュールタスクを作るか（CLI では管理できません）、cron から codex exec を実行します。Codex を自律的に動かす方法をご覧ください。

出典：Codex のドキュメント

限界と安全性

• テストできるのは届く範囲だけです：テストデータの入ったローカルかステージングのアプリで、本番環境ではありません。
• スイートが通っても、カバーされているのは誰かがテストを書いたフローだけです。カバーされていないものを一覧にするよう頼みましょう。
• ブラウザでの実行は遅く、プランの利用量も多く使います。フルスイートはスケジュールで、スモークテストは変更ごとに実行しましょう。
• Codex はデフォルトでコマンドをサンドボックスの中で実行します。書き込みはワークスペース内に限られ、ネットワークはオフです。danger-full-access は、隔離されたランナーやコンテナでだけ使いましょう。

QA テストに使うなら Claude Code と Codex のどちら？

ルールはそのまま使い回せます。AGENTS.md に一度書き、CLAUDE.md に @AGENTS.md と書いておけば、両方のエージェントが同じファイルを読みます。

もう一方のエージェントでの手順：QA テストを Claude Code で行う方法。

QA テストを誰かの仕事にする

コマンドは、誰かが実行を思い出したときにしか動きません。Crewmark は、あなたの Codex を、職種、数字の目標、勤務時間、ハートビートを持つ AI 社員に変えます。仕事はスケジュールどおりに進み、ボードに表示されます。

1. 職種から始める

   AI ソフトウェアエンジニアを選び、ブリーフにこのページのルールを加えます。

2. 仕事をボードに載せる

   この仕事を定期 issue として追加します。社員はハートビートで起きて仕事をこなし、結果をコメントで報告します。

3. 関連ページ

   起票したバグのその後は GitHub の issue 対応で扱っています。

よくある質問