# s12: Task System — 大きな目標を小さなタスクに分割 [English](README.md) · [中文](README.zh.md) · [日本語](README.ja.md) s01 → ... → s10 → s11 → `s12` → [s13](../s13_background_tasks/) → s14 → ... → s20 → s21 > *"大きな目標を小さなタスクに分け、順序付け、永続化"* — ファイル永続化タスクグラフ、マルチ Agent 協調の基盤。 > > **Harness 層**: タスク — 永続化された目標、復旧可能な進捗。 --- ## 課題 Agent がプロジェクトを受けた:データベース構築、API 実装、テスト追加。s05 の TodoWrite でリストを作り、まず API を書き始め、途中でデータベーステーブルがないことに気づいて戻る。テスト追加時に API インターフェースのシグネチャがまた変わっている... 屋根を先に建てて基礎を後から打つことはできない。タスクには順序がある。タスク間の前提依存関係は有向非巡回グラフ(DAG)として表現でき、この章では `blockedBy` でそれらを記録する。 s05 の TodoWrite は現在のタスクの実行チェックリストで、セッションメモリに保持される。ここで必要なのは**タスクシステム**:各タスクは JSON ファイル、タスク間に `blockedBy` 依存関係、ディスク上でセッションをまたいで永続化。 --- ## ソリューション ![Task System Overview](images/task-system-overview.ja.svg) この章では、5 つのタスクツール、`.tasks/` ディレクトリへの永続化、`blockedBy` の依存チェックを追加する。 TodoWrite vs Task System: | | TodoWrite (s05) | Task System (s12) | |---|---|---| | 位置づけ | 現在のタスクの実行チェックリスト | 復旧可能なタスクシステム | | ストレージ | プロセス内 / セッション状態 | `.tasks/{id}.json` | | 依存関係 | なし | `blockedBy` / `blocks` グラフ | | ライフサイクル | 現在のセッション / 現在のタスク | セッション横断 | | 分担 | タスク認識を扱わない | `owner` / claim | | ステータス | pending / in_progress / completed | pending / in_progress / completed | | 粒度 | Agent 自身の手順 | 認識・追跡・アンロックできるタスク | | 更新契約 | リスト全体を置換 | 個別レコードを作成・取得・更新・一覧 | --- ## 仕組み ![Task DAG](images/task-dag.ja.svg) ### Task: データ構造 各タスクは JSON ファイル、`.tasks/` ディレクトリに保存: ```python @dataclass class Task: id: str subject: str description: str status: str # pending | in_progress | completed owner: str | None # Agent 名(マルチ Agent シナリオ) blockedBy: list[str] # 依存タスク ID のリスト ``` ID は `timestamp + random hex` で生成する。 ### create_task: タスク作成 ```python def create_task(subject: str, description: str = "", blockedBy: list[str] | None = None) -> Task: task = Task( id=f"task_{int(time.time())}_{random_hex(4)}", subject=subject, description=description, status="pending", owner=None, blockedBy=blockedBy or [], ) save_task(task) return task ``` 作成時に自動的に `save_task` で `.tasks/{id}.json` に書き込み。`blockedBy` で依存を宣言、例えば "API を書く" の `blockedBy` は `["task_schema"]`。 ### can_start: 依存チェック タスクは `blockedBy` が**すべて completed** になってからでないと開始できない: ```python def can_start(task_id: str) -> bool: task = load_task(task_id) for dep_id in task.blockedBy: if not _task_path(dep_id).exists(): return False # missing dependency = blocked dep = load_task(dep_id) if dep.status != "completed": return False return True ``` `can_start` は `claim_task` の事前チェック:`blockedBy` に一つでも completed でないものがあれば、認識不可。存在しない依存は blocked として扱い、誤った ID 参照時のクラッシュを防ぐ。 ### claim_task: タスク認識 Agent がタスクに取り掛かる時、`claim_task` を呼び出し:`owner` を設定、ステータスを `pending` → `in_progress` に変更。`owner` フィールドは誰が作業中かを記録し、マルチ Agent シナリオで重複認識を防止: ```python def claim_task(task_id: str, owner: str = "agent") -> str: task = load_task(task_id) if task.status != "pending": return f"Task {task_id} is {task.status}, cannot claim" if not can_start(task_id): deps = [d for d in task.blockedBy if load_task(d).status != "completed"] return f"Blocked by: {deps}" task.owner = owner task.status = "in_progress" save_task(task) return f"Claimed {task_id} ({task.subject})" ``` タスクが既に他者に認識されている(`status != "pending"`)、または依存が未完了(`can_start` が False)の場合、認識を拒否。 ### complete_task: 完了とアンロック タスク完了後、`completed` に設定。同時に他の全タスクを走査し、**直前にアンロックされた**下流タスクを特定: ```python def complete_task(task_id: str) -> str: task = load_task(task_id) task.status = "completed" save_task(task) # アンロックされた下流タスクを検索 unblocked = [t.subject for t in list_tasks() if t.status == "pending" and t.blockedBy and can_start(t.id)] msg = f"Completed {task_id} ({task.subject})" if unblocked: msg += f"\nUnblocked: {', '.join(unblocked)}" return msg ``` "schema" 完了後、"endpoints" と "docs" の `can_start` が True を返し、開始可能になる。 ### get_task: 完全な詳細を確認 `list_tasks` は 1 行サマリのみ表示。`get_task` は description と依存関係の詳細を含む完全なタスク JSON を返す。セッションをまたいで復旧する際、Agent は完全な説明を読んで作業を継続する必要がある: ```python def get_task(task_id: str) -> str: task = load_task(task_id) return json.dumps(asdict(task), indent=2) ``` ### 状態マシン: 2 つのアクション、3 つの状態 ``` pending ──claim──→ in_progress ──complete──→ completed ``` ここで `claim` / `complete` はアクション、`pending` / `in_progress` / `completed` は状態: - **claim_task**: `pending` → `in_progress`。owner を設定し、作業を開始。 - **complete_task**: `in_progress` → `completed`。タスクを完了済みにし、下流をアンロック。 ### 組み合わせて実行 ```python # 依存関係のあるタスクを作成 schema = create_task("setup database schema") endpoints = create_task("create API endpoints", blockedBy=[schema.id]) tests = create_task("write tests", blockedBy=[endpoints.id]) docs = create_task("write docs", blockedBy=[schema.id]) # Agent が最初に実行可能なタスクを認識 claim_task(schema.id) # ✓ Claimed(依存なし) complete_task(schema.id) # ✓ Completed → endpoints, docs をアンロック claim_task(endpoints.id) # ✓ Claimed(schema 完了済み) complete_task(endpoints.id) # ✓ Completed → tests をアンロック claim_task(docs.id) # ✓ Claimed(schema 完了済み) complete_task(docs.id) # ✓ Completed claim_task(tests.id) # ✓ Claimed(endpoints 完了済み) complete_task(tests.id) # ✓ Completed ``` 各 `create_task` が JSON ファイルを書き込み、各 `claim_task` / `complete_task` がファイルを更新。セッションをまたいでも `.tasks/` ディレクトリが残り、Agent はファイルを読んで進捗を復旧。 --- ## s11 からの変更 | コンポーネント | 変更前 (s11) | 変更後 (s12) | |--------------|------------|------------| | タスク管理 | なし | Task dataclass + 5 ツール | | 新規型 | — | Task(id, subject, description, status, owner, blockedBy) | | ストレージ | 永続化なし | `.tasks/{id}.json` セッション横断 | | 依存関係 | なし | `blockedBy` グラフ + `can_start` チェック | | ツール | bash, read_file, write_file (3) | + create_task, list_tasks, get_task, claim_task, complete_task (8) | | ライフサイクル | — | pending → in_progress → completed(release ロールバックなし) | --- ## 試してみる ```sh cd learn-claude-code python s12_task_system/code.py ``` 以下のプロンプトを試してください: 1. `Create tasks: setup database schema, create API endpoints (depends on schema), write tests (depends on endpoints), write docs (depends on schema)` 2. `List all tasks and their statuses` 3. `Claim the first unblocked task and complete it` 4. `List tasks again — which ones are now unblocked?` 観察ポイント:`.tasks/` ディレクトリに JSON ファイルが生成されているか?タスク完了後、ブロックされていたタスクがアンロックされているか? --- ## 次の章 タスクグラフができた。しかし、一部のタスクは長時間かかる — 全テスト実行やサーバーデプロイなど。Agent は LLM をトークン課金で呼び出しており、遅い操作を待つ余裕はない。 s13 Background Tasks → 遅い操作はバックグラウンドへ。Agent は他のタスクの処理を続け、バックグラウンドの完了を通知で受け取る。