mirror of
https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-09-21 21:03:38 +08:00
Craft s16 READMEs for magnetic GitHub reading
Add critical-path figures with captions, ASCII topology sketches, labeled teaching-code vs code.py snippets, and details collapses for optional depth. Recompress official PNGs; keep essay spine visible. Co-authored-by: Xinlu Lai <CrazyBoyM@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
Cursor Agent
@@ -22,156 +22,205 @@ s01 → ... → s14 → [s15](../s15_integrated_harness/) → `s16` → [s17](..
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ただ、ある仕事にはその上に**定制の harness** が要ります。深い調査、セキュリティの洗い出し、agent teams、変更一式を広げて review するような仕事です。SDK で先に手書きしてもよい。あるいは——ここが生きているところですが——Claude に**このタスク用**の harness を書かせ、走らせ、良いものを残せます。
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Claude Code の設計者は率直です。dynamic workflow は、モデルがその場で自分用の multi-agent harness を書けるようにします。コースのモットーを一階上げると、こうなります。各ステップの中ではモデルを信頼する。ステップの並びは、自分で形を決める。
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コースのモットーを一階上げると、こうなります。各ステップの中ではモデルを信頼する。ステップの並びは、自分で形を決める。
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## 長いチャットが静かにやりがちなこと
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s01 から s15 まで、計画と行動は同じ context window を共有します。次の一手が直前の発見に依るときは、とても心地よいです。
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s01 から s15 まで、計画と行動は同じ context window を共有します。次の一手が直前の発見に依るときは心地よいです。仕事が長く、大規模に並行し、硬い構造を求め、あるいは疑り深い第二意見が要ると、脆くなります。
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ところが仕事が長く、大規模に並行し、硬い構造を求め、あるいは疑り深い第二意見が要ると、脆くなります。長いチャットをじっと見ていると、用語を覚える前に、見覚えのある癖に出会います。
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長いチャットをじっと見ていると、用語を覚える前に癖に出会います。50 項目のうち 35 で勝利宣言をする。自分の宿題を採点させると甘くなる——狐が鶏小屋を採点する。多ターンと圧縮のあいだに、「X には触るな」が薄れていく。
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50 項目のうち 35 で勝利宣言をする。自分の宿題を採点させると甘くなる——狐が鶏小屋を採点する。多ターンと圧縮のあいだに、「X には触るな」という静かな制約が薄れていく。
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それが agentic laziness、self-preferential bias、goal drift です。名前より感触が大事です。仕事をする窓が、計画を覚える窓でもある。会話履歴は、並行性や安定した結果の形、落ちたあとの再開を預けるには柔らかい場所です。多くのファイルを review する、調査してから検証する、N 個のモジュールを同じやり方で移す——そうした仕事は、形が先に分かっています。柔らかい記憶だけでは足りません。
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それが agentic laziness、self-preferential bias、goal drift です。名前より感触が大事です。仕事をする窓が、計画を覚える窓でもある。柔らかい会話メモリは、並行性や安定した結果の形、再開を預けるには弱い場所です。
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## アイデアが落ちる瞬間
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もし計画がコードの中に住んだらどうでしょう。
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助手は相変わらず考えます——きれいな机で、焦点の定まった一つの仕事を。**script** がループと扇状の分配とマージを持ちます。中間結果は変数と journal にあり、会話には入りません。途中で切り上げる癖は艦隊全体を止めにくくなり、自己採点の甘さは著者ではない第二の助手にぶつかり、drift も掴みにくくなります。トポロジーを、疲れた語り手が毎ターン書き換える必要がないからです。
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助手は相変わらず考えます——きれいな机で。**script** がループと扇状の分配とマージを持ちます。中間結果は変数と journal にあり、会話には入りません。途中で切り上げる癖は艦隊を止めにくくなり、自己採点の甘さは著者ではない第二の助手にぶつかり、drift も掴みにくくなります。
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一行で言えば、**workflow はオーケストレーションを「賢さ」から「構造」へ移します。** モデルは各 `agent()` の中で判断し、地図は script が持ちます。
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**Workflow はオーケストレーションを「賢さ」から「構造」へ移します。** モデルは各 `agent()` の中で判断し、地図は script が持ちます。
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```text
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messages[] ──► Workflow(...) ──► tool_result { launched, result, task }
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│
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▼
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┌───────────────┐
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│ script が │
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│ topology を持つ│
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└───────┬───────┘
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│ agent / parallel / pipeline
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▼
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変数 + journal
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```
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1 回の `Workflow` tool call が、その実行を始めます。進み具合は途中で小さく鳴り、レシピが終わると一つの tool result が戻ります。
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<details>
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<summary>Runtime 概要図（任意）</summary>
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1 回の `Workflow` tool call が、その実行を始めます。進み具合は途中で小さく鳴り、最後に launch 情報と結果と task state が一つの tool result で戻ります。
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</details>
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## ふたつの入口——そして外のいとこ
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Claude Code は入口について率直です。
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ときどきモデルは、*この*タスク用の JavaScript オーケストレーションを書き、`script` として渡します（あとから `scriptPath` を編集することもあります）。これが **dynamic** の入口です。問題がまだ熱いうちに、合わせた harness を裁断します。
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**Dynamic** — モデルが*この*タスク用の JavaScript オーケストレーションを書く（`script`、あとから `scriptPath`）。問題がまだ熱いうちに裁断する harness。
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ときどき、良い script はすでに `.claude/workflows/` のような場所にあります。`name` と `args` で呼び出します。これが **saved** の入口です。残すに値した run が、再利用できるカードになったものです。
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**Saved** — 良い script がすでに `.claude/workflows/` のような場所にある。`name` + `args` で呼び出す。残すに値した run が、再利用できるカードになったものです。
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外にはいとこもあります。Agent SDK や `claude -p` で先に書く **static** harness です。あらゆるエッジケースに耐える必要があるので、どうしても汎用になります。dynamic はこの布のための裁断です。形が合ったら保存します。
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外にはいとこもあります。**static** harness を Agent SDK や `claude -p` で先に書くやり方です。あらゆるエッジケースに耐える必要があるので、どうしても汎用になります。dynamic はこの布のための裁断です。形が合ったら保存します。
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*Claude Code の設計エッセイより。同じ問い、ふたつの harness。左 — 固定の検索→検証→要約で、汎用レポートに終わる。右 — billing コードを読み、分岐し、devil's advocate を呼んでから具体的な推奨を出す特注レシピ。*
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*同じ問い、ふたつの harness。左: 固定の検索→検証→要約 → 汎用レポート。右: billing コードを読み、分岐し、devil's advocate を呼ぶ → 具体的な推奨。*
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**この章は Python の teaching runtime です。** 同じアイデアを、1 行ずつ読める形で示します。デモは名前で一つの saved workflow を登録します。概念は Claude Code の script 世界と一一対応です。「モデルは実行可能コードを渡せない」などと言いません——それは Claude Code については初めから正しくありませんでした。ここでは、完全な JavaScript インタプリタを埋め込まないだけです。
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**この章は Python の teaching runtime です。** 同じアイデアを、1 行ずつ読める形で示します。デモは名前で一つの saved workflow を登録します。概念は Claude Code の script 世界と 1:1 です。「モデルは実行可能コードを渡せない」などと言いません——それは Claude Code については初めから正しくありませんでした。ここでは JS インタプリタを埋め込まないだけです。
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```python
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# Teaching adapter: saved の入口（name + args）。
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# Claude Code は script / scriptPath / resumeFromRunId も受け付ける。
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WORKFLOW_TOOL = {
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"name": "Workflow",
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"input_schema": {
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"type": "object",
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"properties": {
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"name": {"type": "string"},
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"args": {"type": "object"},
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"resume_from_run_id": {"type": "string"},
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"resumeFromRunId": {"type": "string"},
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},
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"required": ["name"],
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},
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}
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# teaching sketch — saved の入口（完全な Claude Code schema ではない）
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Workflow({ "name": "review-changes", "args": { "changes": "..." } })
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# Claude Code は他にも受け付ける: script | scriptPath | resumeFromRunId
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```
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## スクリプトが話す三つの動詞
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学校のバザーでケーキをたくさん焼くとします。どのテーブルも 混ぜる → 焼く → 箱詰め。助手が味見をし、レシピが順番を決めます。
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学校のバザー。どのテーブルも 混ぜる → 焼く → 箱詰め。助手が味見をし、レシピが順番を決めます。
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```text
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agent 助手ひとり、仕事ひとつ
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pipeline 各ケーキが自分で stage を歩く （既定 — barrier なし）
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parallel すべてのトレイが戻るまで待つ （barrier — 控えめに）
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```
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*公式のプリミティブ・カード。ひとつの `agent` と、多くを走らせる二つのやり方 — `parallel`（barrier）と `pipeline`（各 item が自分の stage を流れる）。*
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`agent(prompt, opts?)` は助手ひとりに頼みます。`schema` があれば検証済み JSON が返り——次の段が受け取れるソケットになり——最初が雑なら一回だけやり直せます。
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`agent(prompt, opts?)` は、助手ひとりに一つの仕事を頼むことです。`schema` を付ければ、答えは検証済み JSON になり——次の段が受け取れるソケットになり——最初が雑なら一回だけやり直せます。本物の Claude Code では `model`、`isolation`（worktree / remote）、`agentType` も選べます。この teaching runtime は表面を小さく保ち、1 行ずつ読めるようにしています。
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`pipeline(items, *stages)` は多段仕事の既定です。各ケーキが自分で段階を歩き、一方が箱詰めのあいだに、もう一方はまだ混ぜていてもよい。stage 間に barrier はありません。
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`parallel(thunks)` は揃うまで待つバリアです。次の段が本当に全部の結果を要すときだけ欲しくなります。トレイ全部を味見してから採点表を書く、といった場面です。
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その周りに、静かな動詞もあります。`phase` はいまの場所、`log` は短い一声、入れ子の `workflow`、`args` は材料リスト、`budget` はオーブン分（token）です。
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`pipeline` はケーキ A が箱詰めのあいだに、ケーキ B がまだ混ぜていてもよい形です。`parallel` は次の段が本当に全部の結果を要すときだけ——トレイ全部を味見してから採点表を書く、といった場面です。
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```python
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# 各 review dimension が自分で audit → verify を歩く。
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# teaching sketch — 形だけ（実行可能な sample は code.py）
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results = await ctx.pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)
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confirmed = [f for r in results if r for f in r["confirmed"]]
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```
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助手が失敗しても、艦隊は優しくいられます。`parallel` の失敗した thunk はそのスロットで `null` になり、gather 自体は reject しません。`pipeline` の失敗した stage は**その item** を null にし、残りの stage を飛ばします。マージの前に注意して絞ります。
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助手が失敗しても艦隊は優しくいられます。`parallel` の失敗はそのスロットで `null`、`pipeline` の失敗は**その item** を落として残りの stage を飛ばします。マージの前に絞ります。
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厨房が止まったら？ 各 run には `runId` と disk 上の journal があります——助手が戻った順ではなく、あなたが**呼んだ**順のノートです。resume は script を先頭から歩き、**最長の未変更プレフィックス**を再生します。最初の変更または未完了で、それ以降はすべて live。本物の JS runtime が `Date.now()` と `Math.random()` を禁じるのはこのためです。時計とサイコロがノートをずらします。この Python デモはそのサンドボックスまではやりません——それでも script は決定的に書いてください。
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厨房が止まったら？ disk 上の journal が*呼び出し順*で各 call を覚えます。resume は**最長の未変更プレフィックス**を再生し、最初の変更から先は live。本物の JS runtime は `Date.now()` / `Math.random()` を禁じてノートを揃えます。この Python デモはそのサンドボックスまではやりません——それでも script は決定的に書いてください。
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```text
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journal: [A ok] [B ok] [C ok] [D ok]
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resume: A hit → B hit → C 変更 → D は live
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journal [A] [B] [C] [D]
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resume hit hit ✂ live ← プレフィックスは C で切れる
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```
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<details>
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<summary>公式プリミティブ・カード + 静かな動詞</summary>
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*公式カード: `agent`、そして `parallel`（barrier）と `pipeline`（streaming stages）。Claude Code には `model` / `isolation` / `agentType` もあります。teaching runtime は表面を小さく保ちます。*
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静かな動詞: `phase`、`log`、入れ子の `workflow`（1 段）、`args`、`budget`。
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</details>
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## レシピが書けるようになったら——パターンの道具箱
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動詞は小麦粉と火加減です。人が何度も発明し直すのは、少数の*形*です。道具箱だと思ってください。必点メニューではありません。
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動詞は小麦粉と火加減です。人が何度も発明し直すのは、少数の*形*——道具箱であり、必点メニューではありません。
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*公式の六パターン格子 — 道具箱であり、必点メニューではない。トポロジーは script が持ち、このレッスンでは `agent` / `parallel` / `pipeline` / `phase` / journal で各形を話します。*
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*公式の六パターン格子。トポロジーは script が持ち、このレッスンでは `agent` / `parallel` / `pipeline` / journal で各形を話します。*
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**Classify-And-Act。** 痛み: 万能の助手は何でもそこそこ。形: classifier が見て、専門家 A / B / C へ振り分ける。ここ: `agent({schema})` がラベルを返し、script が続く `agent`（または入れ子の `workflow`）へ分岐。全部が本当に同じ扱いでよいなら使わない。
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このあとのサンプルのために、いちばん大事な三つを先に感じてください——名前はあとからでよいです。
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**Fanout-And-Synthesize。** 痛み: 五十ファイルは一つの疲れた context に入らず、押し込めば混線する。形: 分け、多く走らせ、barrier で待ち、まとめる。ここ: 各 item に stage があるなら `pipeline`、次が全結果を要すなら `parallel`。まとめは gather のあとのふつうの Python。三つか五つの関連ファイルで足りるなら使わない。
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**Fanout-And-Synthesize** — 五十ファイルは一つの疲れた context に入りません。分け、多く走らせ、barrier でまとめます。
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**Adversarial Verification。** 痛み: 狐が鶏小屋を採点する。形: worker が出す。独立した verifier が反証する。生き残ったものだけ残る。ここ: 生産の `agent`、それから verifier の `parallel`（schema 付き）、そのあと filter。`phase` で Review と Verify。間違えても安いなら使わない。
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```text
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task ──► ● ● ● ● ══barrier══► synthesize
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```
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**Generate-And-Filter。** 痛み: 欲しいのは選択肢であり、最初に賢く聞こえた案ではない。形: 多くの generator が rubric + dedupe の filter に流す。ここ: generator の `parallel`、そのあと script 側の filter（または審判 `agent`）。生成が高いとき journal が効く。良い答えの空間がもともと狭いなら使わない。
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**Adversarial Verification** — 狐が鶏小屋を採点してはいけません。worker が出し、独立した verifier が突き、立っているものだけ残します。
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**Tournament。** 痛み: 味や順位では絶対スコアがぼやける。形: ペアごとの審判、トーナメント表、勝者——比較判断は孤独な採点に勝る。ここ: pairwise 審判 `agent` の `parallel` を回し、一つ残るまで続ける。鋭い rubric が一通しで決めるなら使わない。
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```text
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worker ──► verifier
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├──► verifier
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└──► verifier → まだ立つものだけ
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```
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**Loop Until Done。** 痛み: 坑道にまだ何巡あるか分からない。形: 「新しい発見？」が yes のあいだ spawn し続け、空振りで止まる。ここ: `while` で `agent`/`parallel` を包み、schema 付きの停止チェックと硬い `budget`。長い掘りには journal resume。仕事量が分かっているなら固定の `pipeline` の方が単純。
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**Generate-And-Filter** — 欲しいのは選択肢であり、最初に賢く聞こえた案ではありません。多くの generator、そのあと rubric（と dedupe）。
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いくつか顔が付いたあと、道具箱は一目で収まります。
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同じ道具箱には **Classify-And-Act**（専門家へ振り分け）、**Tournament**（ペア審判で勝者）、**Loop Until Done**（「新しい発見？」が yes のあいだ spawn、硬い `budget` 付き）もあります。コストが明瞭さや安全を買うときだけ、スタイルを借ります。
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| パターン | プリミティブの素描 | 手を伸ばすとき |
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|----------|--------------------|----------------|
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| Classify-And-Act | `agent` → 分岐 → `agent` | 項目ごとに違う専門家が要る |
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| Fanout-And-Synthesize | `pipeline` / `parallel` → 統合 | きれいな机がたくさん、そのあと一つの要約 |
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| Adversarial Verification | 生産 → `parallel(verify)` → filter | 間違えると高い |
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| Generate-And-Filter | `parallel(gens)` → rubric filter | まず選択肢、それから味 |
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| Tournament | pairwise 審判 `agent` | 順位/味に鋭い物差しがない |
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| Loop Until Done | `while` + 停止 + `budget` | どれだけ埋まっているか不明 |
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<details>
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<summary>各パターンをこのレッスンのプリミティブへ写す</summary>
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組み合わせはふつうです。深い調査はしばしば fanout → filter → verify → synthesize と重ねます。私たちのサンプルは、二つの音の小さな和音です。
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| パターン | プリミティブの素描 | 使わないとき |
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|----------|--------------------|--------------|
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| Classify-And-Act | `agent` → 分岐 → `agent` | 全部が同じ扱いでよい |
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| Fanout-And-Synthesize | `pipeline` / `parallel` → 統合 | 一通しでもう足りる |
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| Adversarial Verification | 生産 → `parallel(verify)` → filter | 間違えても安い |
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| Generate-And-Filter | `parallel(gens)` → filter | 良い答えの空間がもともと狭い |
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| Tournament | pairwise 審判 `agent` | 鋭い rubric が一通しで決める |
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| Loop Until Done | `while` + 停止 + `budget` | 仕事量が分かっている |
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||||
```python
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# teaching sketch — 分類してから動く
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kind = await ctx.agent("この ticket を分類", schema=KIND)
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if kind["type"] == "billing":
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return await ctx.agent("billing を処理…")
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```
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||||
組み合わせはふつうです。深い調査はしばしば fanout → filter → verify → synthesize と重ねます。
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</details>
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### 信頼できない入力に workflow が出会うとき
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道具箱のそばにもう一つ残しておきたい形があります。**quarantine triage** です。サポートチケット、bug 報告、ユーザーフィードバックは信頼できません。それらを*読む* agent に、PR を開ける鍵まで持たせたくはありません。
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サポートチケットやユーザーフィードバックは信頼できません。それらを*読む* agent に、PR を開ける鍵まで持たせたくありません。エアロックを残します。reader は read-only のまま、構造化 summary だけを渡し、trusted な actor は summary にだけ作用する——生本文には触れない。
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```text
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backlog (untrusted)
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│
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▼
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┌─ QUARANTINE (read-only) ─┐
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│ readers → dedupe → summary │
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└────────────┬───────────────┘
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▼
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┌─ TRUSTED (high privilege) ─┐
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│ actor → fix / escalate │
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└─────────────────────────────┘
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```
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<details>
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<summary>公式 quarantine 図</summary>
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*Reader は read-only の quarantine に留まり、分類と dedupe をし、構造化 summary だけを渡します。高権限ツールは trusted 側に住み — summary にだけ作用し、生本文には触れません。バックログが眠らないなら `/loop` と組んでもよいです。*
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||||
*Reader は quarantine で分類と dedupe をし、高権限ツールは trusted 側に住みます。バックログが眠らないなら `/loop` と組んでもよいです。*
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このレッスンのプリミティブでは、それも script と agent です。低権限 reader `agent` の `pipeline` や `parallel`、変数に入った構造化 summary、それから書く側の別 actor `agent`（または入れ子の `workflow`）。面白いのはエアロック — 誰が生テキストを見てよいか、です。
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</details>
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## `review-changes` を歩く — ひとつの composition
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サンプルは「一つのパターン」ではありません。**Fanout-And-Synthesize** の中に **Adversarial Verification** が入り、終わりで軽く generate-and-filter がかかる——`isReal` の finding だけが残ります。
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サンプルは「一つのパターン」ではありません。**Fanout-And-Synthesize** の中に **Adversarial Verification** が入り、終わりで軽く filter がかかる——`isReal` の finding だけが残ります。
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```text
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correctness ── audit ── verify ──┐
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security ── audit ── verify ──┤── 確認済みの finding
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performance ── audit ── verify ──┤
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style ── audit ── verify ──┘
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fanout synthesize
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└── 各 finding: 懐疑的 verify ──┘
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correctness ── audit ── verify ──┐
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security ── audit ── verify ──┤── confirmed
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performance ── audit ── verify ──┤
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style ── audit ── verify ──┘
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fanout ▲ synthesize
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└── 各 finding の懐疑的 verify
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```
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`pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)` が各 dimension に机を渡します。`verify` 内の verifier の `parallel` が敵対の和音です。ふつうのリスト filter が synthesize。`phase` が Review と Verify を印し、journal が各 `agent()` を覚えるので、止まっても audit をやり直さない。
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`pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)` が各 dimension に机を渡します。`verify` 内の verifier の `parallel` が敵対の和音です。リスト filter が synthesize。`phase` が Review → Verify を印し、journal が各 `agent()` を覚えるので、止まっても audit をやり直さない。
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三つの癖がお気に入りの席を失う感触があります。艦隊は二つの dimension で止められず、著者は審判ではなく、トポロジーは途中で漂いません。
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三つの癖が席を失う感触があります。艦隊は二つの dimension で止められず、著者は審判ではなく、トポロジーは途中で漂いません。
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```python
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# code.py より — 実行可能な sample（短縮）
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async def sample_workflow(ctx, args):
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ctx.phase("Review")
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results = await ctx.pipeline(DIMENSIONS, audit, verify)
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@@ -181,33 +230,33 @@ async def sample_workflow(ctx, args):
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```
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<details>
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<summary>s15 に掛けて、置き換えない</summary>
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<summary>s15 に掛けて（置き換えない）</summary>
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s15 は依然として host loop です。s16 が足すのは `Workflow` という tool だけです。あなた（またはモデル）が saved の名前を頼み、adapter が script を見つけて走らせます。
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s15 は依然として host loop です。s16 が足すのは `Workflow` tool だけです。あなた（またはモデル）が saved の名前を頼み、adapter が script を走らせます。
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本番では、その run は通知付きで背景に置き、セッションは応答し続けられます。teaching CLI は `demo` / `resume` を前景に置き、phase と cache hit を目で追えるようにしています。アイデアは同じで、簡略化したところははっきり言います。main loop は `bash` や `task` を借りるように、tool を一つ借ります。
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本番では背景＋通知で置けます。teaching CLI は `demo` / `resume` を前景に置き、phase と cache hit を追いやすくしています。アイデアは同じで、簡略化は明示します。
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</details>
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## 宝石を回す: 計画を握っているのは誰か
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近所を見ると、同じものが別の面を見せます。役に立つ問いは「agent は何人か？」ではなく、**トポロジーを誰が持つか**、仕掛かりの器はどこに置かれるか、です。
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役に立つ問いは「agent は何人か？」ではなく、**トポロジーを誰が持つか**、仕掛かりの器はどこに置かれるか、です。
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| 近所 | 計画を握るもの | 中間結果の置き場 | 向いている用途 |
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| [s06 Subagent](../s06_subagent/) | モデル、一度きり | ほとんど捨てる | 汚い子タスクの隔離 |
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| [s13 Agent Teams](../s13_agent_teams/) | Lead がターンごと + mailbox | 共有タスク / メッセージ | 長時間の同僚 |
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| [s15 Integrated Harness](../s15_integrated_harness/) | 一つのループ内のモデル | 会話 `messages[]` | 積み上げ型 coding agent |
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| **s16 Workflow** | **Script** | **変数 + journal** | 構造化した fan-out と verify |
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| [s13 Agent Teams](../s13_agent_teams/) | Lead + mailbox | 共有タスク / メッセージ | 長時間の同僚 |
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| [s15 Integrated Harness](../s15_integrated_harness/) | 一つのループ内のモデル | `messages[]` | 積み上げ型 coding agent |
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| **s16 Workflow** | **Script** | **変数 + journal** | 構造化した fan-out + verify |
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| [s17 Goal Loop](../s17_goal_loop/) | 停止時の evaluator | 会話を証拠に | 「ゴール全体は終わったか？」 |
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より安い道もしばしば勝ちます。skill を軟らかい計画にする、短い multi-agent の会話、手書きの static orchestrator、あるいは大きな一回のモデルターン。構造が単一の context より長く生きねばならないときに、workflow へ手を伸ばします。審査員パネルが聞こえがいいからではありません。
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より安い道もしばしば勝ちます。skill を軟らかい計画にする、短い multi-agent の会話、手書きの static orchestrator、あるいは大きな一回のモデルターン。構造が単一の context より長く生きねばならないときに、workflow へ手を伸ばします。
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## 棚に戻しておくとき
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Workflow は token と調整のコストを使います。ふつうのコーディングの大半は、五人の reviewer を必要としません。
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回す前に聞いてください。この仕事は本当にもっと計算と定制 harness を欲しがっているか。ふつうの s15 の一ターン——あるいは一つの誠実な s06 subagent——で足りるなら、そこで止めます。抑制も思想の一部です。並行と専門化は、自分の席を自分で稼がねばなりません。
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この仕事が本当にもっと計算と定制 harness を欲しがっているか、聞いてください。ふつうの s15 の一ターン——あるいは一つの誠実な s06 subagent——で足りるなら、そこで止めます。抑制も設計思想の一部です。
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## 試してみる
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@@ -217,10 +266,10 @@ python s16_workflow_runtime/code.py demo # 固定 fixture。phase を見る
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python s16_workflow_runtime/code.py resume # 同じ runId。cache hit を期待
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```
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Review が Verify に道を譲るのを見てください。完全な resume で agent が `done` から `cached` へ翻るのを見てください。終わりには短い確認リストがあり——きれいな resume では `agents=0 tokens=0` と出ます。ノートが「温め直しは要らない」と言っている感じです。
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Review が Verify に道を譲るのを見てください。完全な resume では agent が `cached` になり、`agents=0 tokens=0` と出るはずです——ノートが「温め直しは要らない」と言っている感じです。
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## 次へ
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s16 はバッチの回し方です。[s17 Goal Loop](../s17_goal_loop/) は戸口で別の問いをします。止めるべきか、もう一ターンか。繰り返せるレシピに硬い「完了」も要るときは、そちらと組んでください。
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s16 はバッチの回し方です。[s17 Goal Loop](../s17_goal_loop/) は戸口で別の問いをします。止めるべきか、もう一ターンか。
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<!-- translation-sync: zh@v16, en@v16, ja@v16 -->
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<!-- translation-sync: zh@v17, en@v17, ja@v17 -->
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