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CrazyBoyM
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c6a27ef1d7
commit
aea8844bac
54 changed files with 2404 additions and 210 deletions
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@ -1,16 +1,29 @@
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# s07: Tasks
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> タスクはファイルシステム上にJSON形式で依存グラフ付きで永続化され、コンテキスト圧縮後も生き残り、複数エージェント間で共有できる。
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> タスクを依存グラフ付き JSON として永続化し、コンテキスト圧縮後も状態を保持し、複数エージェントで共有できるようにする。
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## 問題
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インメモリの状態であるTodoManager(s03)は、コンテキストが圧縮(s06)されると失われる。auto_compactがメッセージを要約で置換した後、todoリストは消える。エージェントは要約テキストからそれを再構成しなければならないが、これは不正確でエラーが起きやすい。
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インメモリ状態（s03 の TodoManager など）は、s06 の圧縮後に失われやすい。古いターンが要約化されると、Todo 状態は会話の外に残らない。
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これがs06からs07への重要な橋渡しだ: TodoManagerのアイテムは圧縮と共に死ぬが、ファイルベースのタスクは死なない。状態をファイルシステムに移すことで、圧縮に対する耐性が得られる。
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s06 -> s07 の本質は次の切替:
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さらに根本的な問題として、インメモリの状態は他のエージェントからは見えない。最終的にチーム(s09以降)を構築する際、チームメイトには共有のタスクボードが必要だ。インメモリのデータ構造はプロセスローカルだ。
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1. メモリ上 Todo は会話依存で失われやすい。
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2. ディスク上 Task は永続で復元しやすい。
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解決策はタスクを`.tasks/`にJSON形式で永続化すること。各タスクはID、件名、ステータス、依存グラフを持つ個別のファイルだ。タスク1を完了すると、タスク2が`blockedBy: [1]`を持つ場合、自動的にタスク2のブロックが解除される。ファイルシステムが信頼できる情報源となる。
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さらに可視性の問題がある。インメモリ構造はプロセスローカルであり、チームメイト間の共有が不安定になる。
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## Task vs Todo: 使い分け
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s07 以降は Task がデフォルト。Todo は短い直線的チェックリスト用に残る。
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## クイック判定マトリクス
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| 状況 | 優先 | 理由 |
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|---|---|---|
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| 短時間・単一セッション・直線的チェック | Todo | 儀式が最小で記録が速い |
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| セッション跨ぎ・依存関係・複数担当 | Task | 永続性、依存表現、協調可視性が必要 |
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| 迷う場合 | Task | 後で簡略化する方が、途中移行より低コスト |
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## 解決策
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@ -32,7 +45,7 @@ Dependency resolution:
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## 仕組み
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1. TaskManagerがCRUD操作を提供する。各タスクは1つのJSONファイル。
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1. TaskManager はタスクごとに1 JSON ファイルで CRUD を提供する。
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```python
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class TaskManager:
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@ -51,7 +64,7 @@ class TaskManager:
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return json.dumps(task, indent=2)
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```
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2. タスクが完了とマークされると、`_clear_dependency`がそのIDを他のすべてのタスクの`blockedBy`リストから除去する。
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2. タスク完了時、他タスクの依存を解除する。
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```python
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def _clear_dependency(self, completed_id: int):
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@ -62,7 +75,7 @@ def _clear_dependency(self, completed_id: int):
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self._save(task)
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```
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3. `update`メソッドがステータス変更と双方向の依存関係の結線を処理する。
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3. `update` が状態遷移と依存配線を担う。
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```python
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def update(self, task_id, status=None,
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@ -82,7 +95,7 @@ def update(self, task_id, status=None,
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self._save(task)
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```
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4. 4つのタスクツールがディスパッチマップに追加される。
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4. タスクツール群をディスパッチへ追加する。
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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@ -97,7 +110,7 @@ TOOL_HANDLERS = {
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## 主要コード
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依存グラフ付きTaskManager(`agents/s07_task_system.py` 46-123行目):
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依存グラフ付き TaskManager（`agents/s07_task_system.py` 46-123行）:
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```python
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class TaskManager:
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@ -130,19 +143,22 @@ class TaskManager:
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self._save(task)
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```
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## s06からの変更点
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## s06 からの変更
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| Component | Before (s06) | After (s07) |
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|----------------|------------------|----------------------------|
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| Tools | 5 | 8 (+task_create/update/list/get)|
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| State storage | In-memory only | JSON files in .tasks/ |
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| Dependencies | None | blockedBy + blocks graph |
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| Compression | Three-layer | Removed (different focus) |
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| Persistence | Lost on compact | Survives compression |
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| 項目 | Before (s06) | After (s07) |
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|---|---|---|
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| Tools | 5 | 8 (`task_create/update/list/get`) |
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| 状態保存 | メモリのみ | `.tasks/` の JSON |
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| 依存関係 | なし | `blockedBy + blocks` グラフ |
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| 永続性 | compact で消失 | compact 後も維持 |
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## 設計原理
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ファイルベースの状態はコンテキスト圧縮を生き延びる。エージェントの会話が圧縮されるとメモリ内の状態は失われるが、ディスクに書き込まれたタスクは永続する。依存グラフにより、コンテキストが失われた後でも正しい順序で実行される。これは一時的な会話と永続的な作業の橋渡しだ -- エージェントは会話の詳細を忘れても、タスクボードが常に何をすべきかを思い出させてくれる。ファイルシステムを信頼できる情報源とすることで、将来のマルチエージェント共有も可能になる。任意のプロセスが同じJSONファイルを読み取れるからだ。
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ファイルベース状態は compaction や再起動に強い。依存グラフにより、会話詳細を忘れても実行順序を保てる。これにより、会話中心の状態を作業中心の永続状態へ移せる。
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ただし耐久性には運用前提がある。書き込みのたびに task JSON を再読込し、`status/blockedBy` が期待通りか確認してから原子的に保存しないと、並行更新で状態を上書きしやすい。
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コース設計上、s07 以降で Task を主線に置くのは、長時間・協調開発の実態に近いから。
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## 試してみる
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@ -151,7 +167,7 @@ cd learn-claude-code
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python agents/s07_task_system.py
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```
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試せるプロンプト例:
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例:
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1. `Create 3 tasks: "Setup project", "Write code", "Write tests". Make them depend on each other in order.`
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2. `List all tasks and show the dependency graph`
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