mirror of
https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-06-21 04:33:36 +08:00
* feat: s01-s14 docs quality overhaul — tool pipeline, single-agent, knowledge & resilience Rewrite code.py and README (zh/en/ja) for s01-s14, each chapter building incrementally on the previous. Key fixes across chapters: - s01-s04: agent loop, tool dispatch, permission pipeline, hooks - s05-s08: todo write, subagent, skill loading, context compact - s09-s11: memory system, system prompt assembly, error recovery - s12-s14: task graph, background tasks, cron scheduler All chapters CC source-verified. Code inherits fixes forward (PROMPT_SECTIONS, json.dumps cache, real-state context, can_start dep protection, etc.). * feat: s15-s19 docs quality overhaul — multi-agent platform: teams, protocols, autonomy, worktree, MCP tools Rewrite code.py and README (zh/en/ja) for s15-s19, the multi-agent platform chapters. Each chapter inherits all previous fixes and adds one mechanism: - s15: agent teams (TeamCreate, teammate threads, shared task list) - s16: team protocols (plan approval, shutdown handshake, consume_inbox) - s17: autonomous agents (idle polling, auto-claim, consume_lead_inbox) - s18: worktree isolation (git worktree, bind_task, cwd switching, safety) - s19: MCP tools (MCPClient, normalize_mcp_name, assemble_tool_pool, no cache) All appendix source code references verified against CC source. Config priority corrected: claude.ai < plugin < user < project < local. * fix: 5 regressions across s05-s19 — glob safety, todo validation, memory extraction, protocol types, dep crash - s05-s09: glob results now filter with is_relative_to(WORKDIR) (inherited from s02) - s06-s08: todo_write validates content/status required fields (inherited from s05) - s09: extract_memories uses pre-compression snapshot instead of compacted messages - s16: submit_plan docstring clarifies protocol-only (not code-level gate) - s17-s19: match_response restores type mismatch validation (from s16) - s17-s19: claim_task deps list handles missing dep files without crashing * fix: s12 Todo V2 logic reversal, s14/s15 cron range validation, s18/s19 worktree name validation - s12 README (zh/en/ja): fix Todo V2 direction — interactive defaults to Task, non-interactive/SDK defaults to TodoWrite. Fix env var name to CLAUDE_CODE_ENABLE_TASKS (not TODO_V2). - s14/s15: add _validate_cron_field with per-field range checks (minute 0-59, hour 0-23, dom 1-31, month 1-12, dow 0-6), step > 0, range lo <= hi. Replace old try/except validation that only caught exceptions. - s18/s19: add validate_worktree_name() to remove_worktree and keep_worktree, not just create_worktree. * fix: align s16-s19 teaching tool consistency * fix pr265 chapter diagrams * Add comprehensive s20 harness chapter * Fix chapter smoke test regressions * Clarify README tutorial track transition --------- Co-authored-by: Haoran <bill-billion@outlook.com>
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gui-yue
182
s07_skill_loading/README.ja.md
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182
s07_skill_loading/README.ja.md
Normal file
@@ -0,0 +1,182 @@
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# s07: Skill Loading — 必要なときにだけ読み込む
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[中文](README.md) · [English](README.en.md) · [日本語](README.ja.md)
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s01 → s02 → s03 → s04 → s05 → s06 → `s07` → [s08](../s08_context_compact/) → s09 → ... → s20
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> *"Load when needed, don't stuff the prompt"* — tool_result で注入、system prompt には詰め込まない。
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>
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> **Harness レイヤー**: 知識 — 必要に応じて読み込み、コンテキストに詰め込まない。
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## 課題
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プロジェクトには React コンポーネント仕様、SQL スタイルガイド、API 設計ドキュメントがある。Agent にこれらの仕様を自動的に守らせたい。最も直接的な方法 — すべて system prompt に詰め込む：
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```python
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SYSTEM = (
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f"You are a coding agent. "
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+ open("docs/react-style.md").read() # 2000 行
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+ open("docs/sql-style.md").read() # 1500 行
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+ open("docs/api-design.md").read() # 3000 行
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)
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```
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6500 行の system prompt。Agent は LLM を呼び出すたびにこれらのドキュメントを運ぶ — CSS の色を変えるときも SQL クエリを修正するときも。99% の内容が現在のタスクと無関係で、トークンを無駄に消費する。
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## ソリューション
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前章の最小フック構造、`todo_write`、サブ Agent を維持し、本章は新規の `load_skill` ツールに注目する。起動時にスキルカタログを SYSTEM prompt に注入し、実行時に完全な内容を読み込むツールを登録する。使ったときだけトークンを消費。
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2 層設計：
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| 層 | 場所 | タイミング | コスト |
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|---|------|-----------|--------|
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| 1. カタログ | system prompt | 起動時に注入（harness が skills/ をスキャン） | ~100 トークン/スキル、毎ターン携帯 |
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| 2. 内容 | tool_result | Agent が load_skill を呼び出したとき | ~2000 トークン/スキル、オンデマンド |
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ディスパッチ機構は変わらず、`load_skill` は `TOOL_HANDLERS[block.name]` を通じて自動的にディスパッチされる。
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## 仕組み
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**skills/ ディレクトリ**、スキルごとに 1 つのサブディレクトリ、それぞれに `SKILL.md` ファイルを含む：
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```
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skills/
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agent-builder/SKILL.md
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code-review/SKILL.md
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mcp-builder/SKILL.md
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pdf/SKILL.md
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```
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**第 1 層：起動時にカタログを注入**：harness は起動時に `_scan_skills()` を呼び出して skills/ ディレクトリをスキャンし、各 SKILL.md の YAML frontmatter（`name`、`description`）を解析して `SKILL_REGISTRY` 辞書に格納する。`list_skills()` はレジストリからカタログを生成し、SYSTEM prompt に注入する。Agent は毎ターン「どのスキルが利用可能か」を確認できる。追加の API 呼び出しは不要：
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```python
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SKILL_REGISTRY: dict[str, dict] = {}
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def _scan_skills():
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if not SKILLS_DIR.exists():
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return
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for d in sorted(SKILLS_DIR.iterdir()):
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if not d.is_dir():
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continue
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manifest = d / "SKILL.md"
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if manifest.exists():
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raw = manifest.read_text()
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meta, body = _parse_frontmatter(raw)
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name = meta.get("name", d.name)
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desc = meta.get("description", raw.split("\n")[0].lstrip("#").strip())
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SKILL_REGISTRY[name] = {"name": name, "description": desc, "content": raw}
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_scan_skills() # runs once at startup
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def list_skills() -> str:
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return "\n".join(f"- **{s['name']}**: {s['description']}" for s in SKILL_REGISTRY.values())
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def build_system() -> str:
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catalog = list_skills()
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return (
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f"You are a coding agent at {WORKDIR}. "
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f"Skills available:\n{catalog}\n"
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"Use load_skill to get full details when needed."
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)
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SYSTEM = build_system()
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```
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**第 2 層：load_skill**：Agent が「SQL スタイルガイドが必要」と判断し、`load_skill("sql-style")` を呼び出す。レジストリを通じて検索し、ファイルパスを経由しないため、パストラバーサルのリスクがない。内容は `tool_result` を通じて注入される：
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```python
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def load_skill(name: str) -> str:
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skill = SKILL_REGISTRY.get(name)
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if not skill:
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return f"Skill not found: {name}"
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return skill["content"]
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```
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重要な違い：スキル内容は system prompt の一部ではなく、ツール結果として現在の messages に入る。後続の呼び出しでは履歴とともに携帯され、コンテキスト圧縮、切り捨て、またはセッション終了まで保持される。これは s08 の compact と自然に接続する：オンデマンド読み込みで「運ぶべきでないものは運ばない」を解決し、compact が「捨てるべきものをどう捨てるか」を解決する。
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## s06 からの変更点
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| コンポーネント | 変更前 (s06) | 変更後 (s07) |
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|---------------|-------------|-------------|
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| ツール数 | 7 (bash, read, write, edit, glob, todo_write, task) | 8 (+load_skill) |
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| 知識読み込み | なし | 2 層：起動時カタログ注入 SYSTEM + 実行時 load_skill |
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| SYSTEM プロンプト | 静的文字列 | 起動時に skills/ をスキャンしてカタログ注入 |
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| スキルレジストリ | なし | SKILL_REGISTRY（起動時に充填、パストラバーサル防止） |
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| ループ | 変更なし | 変更なし（スキルツールは自動ディスパッチ） |
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## 試してみよう
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```sh
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cd learn-claude-code
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python s07_skill_loading/code.py
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```
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以下のプロンプトを試してみよう：
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1. `What skills are available?`
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2. `Load the code-review skill and follow its instructions`
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3. `I need to do a code review -- load the relevant skill first`
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観察のポイント：Agent は SYSTEM 内のカタログから利用可能なスキルを知っているか？ 完全な手順が必要なときに `[HOOK] load_skill` が表示されるか？ 読み込んだスキルの説明を使って回答しているか？
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## 次へ
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オンデマンド読み込みで「運ぶべきでないものは運ばない」問題は解決した。しかし別の問題が待っている：Agent が 30 分連続で作業すると、messages リストが中間プロセスで埋め尽くされる。古い tool_result、期限切れのファイル内容、コンテキストを占領しているが価値を生まない。
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→ s08 Context Compact：4 層圧縮戦略。安価な層を先に実行、高価な層を後に実行。
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<details>
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<summary>CC ソースコードを深掘り</summary>
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> 以下は CC ソースコード `loadSkillsDir.ts`、`SkillTool.ts`、`bundledSkills.ts`、`commands.ts` の分析に基づく。
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### 一、スキルソース：skills/ ディレクトリだけではない
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教育版はすべてのスキルが `skills/` ディレクトリにあると想定している。CC は実際に複数のファイルに分散したソースから読み込む：`loadSkillsDir.ts` は user/project/`--add-dir` ディレクトリと legacy commands（`.claude/commands/`）を担当、`bundledSkills.ts` は組み込みスキル、`SkillTool.ts` は MCP リモートスキル、`commands.ts` はコマンド集約を担当。タイプには managed/policy skills、user skills（`~/.claude/skills/`）、project skills（`.claude/skills/`）、`--add-dir` skills、legacy commands、dynamic skills、conditional skills（`paths` frontmatter を持ち、ファイルパスでアクティベート）、bundled skills、plugin skills、MCP skills が含まれる。
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### 二、SKILL.md Frontmatter の一般的なフィールド
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CC の SKILL.md YAML frontmatter は `parseSkillFrontmatterFields()`（`loadSkillsDir.ts`）で解析される。一般的なフィールド：
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| フィールド | 用途 |
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|-----------|------|
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| `name` / `description` | 表示名と説明 |
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| `when_to_use` | モデルにいつ呼び出すかを指導 |
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| `allowed-tools` | スキルが使用可能なツールの自動許可リスト |
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| `context` | `inline`（デフォルト）または `fork`（サブ Agent として実行） |
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| `model` | モデルオーバーライド（haiku/sonnet/opus/inherit） |
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| `hooks` | スキルレベルのフック設定 |
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| `paths` | 条件付きアクティベーションの glob パターン |
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| `user-invocable` | ユーザーが `/name` で呼び出し可能 |
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完全なフィールドリストはバージョンによって変動する。上記は教育版に関連するコアフィールドのみ。
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### 三、2 層読み込みの正確な実装
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1. **カタログ（起動時）**：`getSkillDirCommands()` がディレクトリをスキャン → メタデータのみを含む `Command` オブジェクトとして登録。`getSkillListingAttachments()` がスキルリストを添付ファイルとしてフォーマット、コンテキストウィンドウの ~1% を予算とする（上限 8000 文字）。
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2. **読み込み（呼び出し時）**：モデルが `Skill` ツールを呼び出す（入力フィールドは `skill` + オプションの `args`、教育版は `name` を使用）→ `getPromptForCommand()` が完全な SKILL.md 内容を展開 → `SkillTool` が返す tool_result の表示テキストは `"Launching skill: {name}"` のみ、実際のスキル内容は `newMessages` を通じて注入される。教育版では両者を「tool_result を通じて注入」として簡略化している。
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### 教育版の単純化は意図的
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- 複数ファイル・複数ソース → 1 つの `skills/` ディレクトリ：2 層読み込みの核心概念を示すのに十分
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- 複数の frontmatter フィールド → name/description のみ解析：解析の複雑さを削減
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- forked skills（`context: 'fork'`）→ 省略：教学版では inline skill loading のみ展開する
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- `Skill` ツールの入力 `skill`+`args` → 教育版は `name` を使用：追加の引数解析の複雑さを回避
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</details>
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<!-- translation-sync: zh@v1, en@v1, ja@v1 -->
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