analysis_claude_code/docs/ja/s07-task-system.md
2026-02-27 02:19:54 +08:00

126 lines
5.4 KiB
Markdown

# s07: Task System
`s01 > s02 > s03 > s04 > s05 > s06 | [ s07 ] s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
> *"大きな目標を小タスクに分解し、順序付けし、ディスクに記録する"* -- ファイルベースのタスクグラフ、マルチエージェント協調の基盤。
## 問題
s03のTodoManagerはメモリ上のフラットなチェックリストに過ぎない: 順序なし、依存関係なし、ステータスは完了か未完了のみ。実際の目標には構造がある -- タスクBはタスクAに依存し、タスクCとDは並行実行でき、タスクEはCとDの両方を待つ。
明示的な関係がなければ、エージェントは何が実行可能で、何がブロックされ、何が同時に走れるかを判断できない。しかもリストはメモリ上にしかないため、コンテキスト圧縮(s06)で消える。
## 解決策
フラットなチェックリストをディスクに永続化する**タスクグラフ**に昇格させる。各タスクは1つのJSONファイルで、ステータス・前方依存(`blockedBy`)・後方依存(`blocks`)を持つ。タスクグラフは常に3つの問いに答える:
- **何が実行可能か?** -- `pending`ステータスで`blockedBy`が空のタスク。
- **何がブロックされているか?** -- 未完了の依存を待つタスク。
- **何が完了したか?** -- `completed`のタスク。完了時に後続タスクを自動的にアンブロックする。
```
.tasks/
task_1.json {"id":1, "status":"completed"}
task_2.json {"id":2, "blockedBy":[1], "status":"pending"}
task_3.json {"id":3, "blockedBy":[1], "status":"pending"}
task_4.json {"id":4, "blockedBy":[2,3], "status":"pending"}
タスクグラフ (DAG):
+----------+
+--> | task 2 | --+
| | pending | |
+----------+ +----------+ +--> +----------+
| task 1 | | task 4 |
| completed| --> +----------+ +--> | blocked |
+----------+ | task 3 | --+ +----------+
| pending |
+----------+
順序: task 1 は 2 と 3 より先に完了する必要がある
並行: task 2 と 3 は同時に実行できる
依存: task 4 は 2 と 3 の両方を待つ
ステータス: pending -> in_progress -> completed
```
このタスクグラフは s07 以降の全メカニズムの協調バックボーンとなる: バックグラウンド実行(s08)、マルチエージェントチーム(s09+)、worktree分離(s12)はすべてこの同じ構造を読み書きする。
## 仕組み
1. **TaskManager**: タスクごとに1つのJSONファイル、依存グラフ付きCRUD。
```python
class TaskManager:
def __init__(self, tasks_dir: Path):
self.dir = tasks_dir
self.dir.mkdir(exist_ok=True)
self._next_id = self._max_id() + 1
def create(self, subject, description=""):
task = {"id": self._next_id, "subject": subject,
"status": "pending", "blockedBy": [],
"blocks": [], "owner": ""}
self._save(task)
self._next_id += 1
return json.dumps(task, indent=2)
```
2. **依存解除**: タスク完了時に、他タスクの`blockedBy`リストから完了IDを除去し、後続タスクをアンブロックする。
```python
def _clear_dependency(self, completed_id):
for f in self.dir.glob("task_*.json"):
task = json.loads(f.read_text())
if completed_id in task.get("blockedBy", []):
task["blockedBy"].remove(completed_id)
self._save(task)
```
3. **ステータス遷移 + 依存配線**: `update`がステータス変更と依存エッジを担う。
```python
def update(self, task_id, status=None,
add_blocked_by=None, add_blocks=None):
task = self._load(task_id)
if status:
task["status"] = status
if status == "completed":
self._clear_dependency(task_id)
self._save(task)
```
4. 4つのタスクツールをディスパッチマップに追加する。
```python
TOOL_HANDLERS = {
# ...base tools...
"task_create": lambda **kw: TASKS.create(kw["subject"]),
"task_update": lambda **kw: TASKS.update(kw["task_id"], kw.get("status")),
"task_list": lambda **kw: TASKS.list_all(),
"task_get": lambda **kw: TASKS.get(kw["task_id"]),
}
```
s07以降、タスクグラフがマルチステップ作業のデフォルト。s03のTodoは軽量な単一セッション用チェックリストとして残る。
## s06からの変更点
| コンポーネント | Before (s06) | After (s07) |
|---|---|---|
| Tools | 5 | 8 (`task_create/update/list/get`) |
| 計画モデル | フラットチェックリスト (メモリ) | 依存関係付きタスクグラフ (ディスク) |
| 関係 | なし | `blockedBy` + `blocks` エッジ |
| ステータス追跡 | 完了か未完了 | `pending` -> `in_progress` -> `completed` |
| 永続性 | 圧縮で消失 | 圧縮・再起動後も存続 |
## 試してみる
```sh
cd learn-claude-code
python agents/s07_task_system.py
```
1. `Create 3 tasks: "Setup project", "Write code", "Write tests". Make them depend on each other in order.`
2. `List all tasks and show the dependency graph`
3. `Complete task 1 and then list tasks to see task 2 unblocked`
4. `Create a task board for refactoring: parse -> transform -> emit -> test, where transform and emit can run in parallel after parse`