WF-004 AIのコード修正を、テストで確かめる
合成素材で取り組む自習教材。外部AIの契約・ログインは不要です。外部AI製品の動作保証は含みません。
同じ規則を毎回AIに判断させる必要はありません。一度レビューした固定コードとテストで運用します。AIは修正案とレビューを補助し、本番へ自動反映しません。
教材版 1.1。ページ下部で回答・環境・照合結果を実行記録JSONに保存し、同じ版で再開できます。外部AIの実行は自己申告として区別します。

自習手順（2026-09-28追加、回答形式・教材版は維持）
1. コードと仕様を読む：素材ZIPを展開してbuggy内のコードとテストを読みます。外部AIへのログインは不要です。実行演習にはPython 3が必要です。
確認：専用フォルダを使い、実プロジェクトや実データを混ぜない。
2. 修正前を実行し、最小差分で直す：buggyフォルダで python -m unittest -v を実行します（Windowsでは py -m unittest -v も利用可）。仕様に沿ってnormalize_code.pyだけを修正します。
確認：テストを書き換えず、ASCII以外の文字も確認する。
3. 実際のテスト結果を照合する：再実行したログからtest_cases・failed・errorsを回答ひな形へ転記し、下の照合を使います。参考解答はreferenceフォルダにあります。
確認：実行できない場合はコードを読む練習に留め、成功件数を作らない。
4. 差分とログを記録する：実行した場合は製品欄をPythonとし、日時・環境・実行コマンドを記録します。読む練習だけなら演習メモで保存します。
確認：期待値ボタンは画面の操作例であり、テスト実行の代わりではない。

answer-template.jsonの空欄/nullを埋め、教材ページへ貼り付けて照合できます。prompt.txtは任意でAIを使う場合の指示文です。期待値はexpected.jsonに収録。記録は端末へ保存し、ページで再開します。
