Develop -> main

.github/copilot-instructions.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# 全体的な命令
+
+- 回答は指示されない限り、常に日本語で行ってください。
+- 関数にはdocstringを必ず記載してください。
+  - docstringはGoogle Styleで記述してください。
+- プログラムには、適切な粒度でコメントを記載してください。
+- docstringやコメントは、日本語で記述してください。
+
+## プログラム実装に関する命令
+- コードを新たに追加したり、変更した場合は、テストコードも必ず追加・修正してください。
+- 常にカバレッジ100%を目指してください。

.github/workflows/ci.yml

@@ -0,0 +1,61 @@
+name: CI
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+      - develop
+      - feature/**
+  pull_request:
+    branches:
+      - main
+      - develop
+
+jobs:
+  backend-tests:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Check out repository
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.13"
+          cache: "pip"
+          cache-dependency-path: pyproject.toml
+
+      - name: Install backend dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          pip install .
+
+      - name: Run backend tests
+        run: pytest tests/backend
+
+  frontend-build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Check out repository
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Node.js
+        uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: "20"
+          cache: "npm"
+          cache-dependency-path: src/frontend/package-lock.json
+
+      - name: Install frontend dependencies
+        working-directory: src/frontend
+        run: npm ci
+
+      - name: Lint frontend
+        working-directory: src/frontend
+        run: npm run lint -- --max-warnings=0
+
+      - name: Build frontend
+        working-directory: src/frontend
+        run: npm run build

.gitignore

@@ -5,6 +5,11 @@ build/
 dist/
 wheels/
 *.egg-info
+.pytest_cache/
+.coverage
+htmlcov/
 
 # Virtual environments
 .venv
+
+graph.png

README.md

@@ -38,6 +38,20 @@ DeepReSearch は、LangGraph と LangChain を用いて多段階のウェブリ
    export OPENROUTER_API_KEY="your-key"
    ```
 
+### テストの実行
+
+```bash
+python -m pytest
+```
+
+カバレッジと視覚的なレポートが必要な場合は次のように実行します。
+
+```bash
+python -m pytest --cov=src/backend --cov-report=term-missing --cov-report=html
+```
+
+HTML レポートは `htmlcov/index.html` に生成され、ブラウザや VS Code の Live Preview で確認できます。
+
 ### フロントエンド (Next.js)
 
 1. 依存関係をインストールします。
@@ -80,14 +94,6 @@ npm run dev
 - 調査計画のレビュー・編集フォーム (interrupt 発生時)
 - 生成済みプランとレポートの閲覧
 
-### CLI クライアントから操作する
-
-```bash
-python -m clients.research_client ws "人類の歴史"
-```
-
-CLI 上で中断が発生したら `y` / `n` で判断し、必要に応じて編集済み計画 JSON を指定して再開できます。
-
 ### API ドキュメント
 
 バックエンド API のエンドポイント一覧は <http://127.0.0.1:8000/docs> から確認できます。

pyproject.toml

@@ -12,6 +12,9 @@ dependencies = [
     "langchain-openai>=1.0.1",
     "langgraph>=1.0.1",
     "nest-asyncio>=1.6.0",
+    "pytest>=8.4.2",
+    "pytest-asyncio>=1.2.0",
+    "pytest-cov>=7.0.0",
     "streamlit>=1.51.0",
     "uvicorn[standard]>=0.38.0",
     "websockets>=15.0.1",

src/backend/agent.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+import datetime
 from os import getenv
 from typing import Annotated
 
@@ -23,7 +24,6 @@
 from src.backend.ai.reflect.reflect_search_result import ReflectionResultSchema
 from src.backend.ai.schedule.plan_reserch import GeneratedObjectSchema, PlanResearchAI
 from src.backend.ai.search.prompt import DEEP_RESEARCH_SYSTEM_PROMPT
-from src.backend.tools.get_current_date import get_current_date
 from src.backend.tools.search_reflect import reflect_on_results
 from src.backend.tools.web_research import web_research
 
@@ -131,7 +131,7 @@ class OSSDeepResearchAgent:
     def __init__(self) -> None:
         """エージェントを初期化する。"""
         # 使用するツール
-        self.tools = [web_research, reflect_on_results, get_current_date]
+        self.tools = [web_research, reflect_on_results]
 
         self.llm = ChatOpenAI(
             model="tngtech/deepseek-r1t2-chimera:free",
@@ -173,7 +173,7 @@ async def _node_generate_research_parameters(
 
         Args:
             state (State): 現在のステート。
-            config (RunnableConfig): LangGraph 実行時の設定。
+            config (RunnableConfig): LangGraph実行時の設定。
 
         Returns:
             dict[str, ResearchParameters]: 生成した研究パラメータを含む差分ステート。
@@ -189,7 +189,7 @@ async def _node_make_research_plan(
 
         Args:
             state (State): 現在のステート。
-            config (RunnableConfig): LangGraph 実行時の設定。
+            config (RunnableConfig): LangGraph実行時の設定。
 
         Returns:
             dict[str, GeneratedObjectSchema]: 研究計画を含む差分ステート。
@@ -203,12 +203,12 @@ async def _research_plan_human_judge(self, state: State, config: RunnableConfig)
 
         Args:
             state (State): 現在のステート。
-            config (RunnableConfig): LangGraph 実行時の設定。
+            config (RunnableConfig): LangGraph実行時の設定。
 
         Returns:
             State: 判定結果を反映したステート。
         """
-        feedback = interrupt("編集しますか？ y or n: ")
+        feedback = interrupt("調査計画を編集しますか？")
         if feedback == "y":
             state.research_plan_human_edit = True
 
@@ -243,7 +243,7 @@ async def _node_deep_research(self, state: State, config: RunnableConfig):
 
         Args:
             state (State): 現在のステート。
-            config (RunnableConfig): ランググラフ実行時の設定。
+            config (RunnableConfig): LangGraph実行時の設定。
 
         Returns:
             dict[str, list]: LLM 応答を追記したメッセージ差分。
@@ -296,13 +296,16 @@ def _node_prepare_research(self, state: State):
         params = state.research_parameters
 
         assert params
+        assert plan
 
         # 2. システムプロンプトをフォーマット
-        formatted_plan = str(plan)
+        formatted_plan = plan.model_dump()
         final_prompt_text = DEEP_RESEARCH_SYSTEM_PROMPT.format(
-            SEARCH_PLAN=formatted_plan,
             SEARCH_QUERIES_PER_SECTION=params.search_queries_per_section,
+            SEARCH_API="DuckDuckGo",
             SEARCH_ITERATIONS=params.search_iterations,
+            SEARCH_PLAN=formatted_plan,
+            CURRENT_DATE=datetime.date.today(),
         )
 
         # 3. ReActエージェントへの初期メッセージを作成
@@ -398,8 +401,7 @@ def get_compiled_graph(self):
         compiled_graph = graph.compile(checkpointer=memory)
 
         # graph実行イメージ保存
-        # graph_image = compiled_graph.get_graph().draw_mermaid_png()
-        # with open("./graph.png", "wb") as file:
-        #     file.write(graph_image)
-
-        return compiled_graph
+        graph_image = compiled_graph.get_graph().draw_mermaid_png()  # pragma: no cover
+        with open("./graph.png", "wb") as file:  # pragma: no cover
+            file.write(graph_image)  # pragma: no cover
+        return compiled_graph  # pragma: no cover

src/backend/ai/reflect/reflect_search_result.py

@@ -53,12 +53,12 @@ def __init__(self, llm):
         self.llm = llm
         self.structured_llm = llm.with_structured_output(ReflectionResultSchema)
 
-    def __call__(self, query, result) -> ReflectionResultSchema:
+    def __call__(self, query, results) -> ReflectionResultSchema:
         prompt = [
             (
                 "system",
                 SEARCH_RESULT_ANALYZE_AND_REFLECTION_SYSTEM_PROMPT.format(
-                    query=query, result=result
+                    query=query, results=results
                 ),
             )
         ]