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# s12: Cron Scheduler — 時刻に合わせて作業を開始する
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[English](README.md) · [中文](README.zh.md) · [日本語](README.ja.md)
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s01 → ... → s10 → s11 → `s12` → [s13](../s13_agent_teams/) → ... → s17
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## 課題
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S11 が扱うのは、コマンド開始後の実行方法である。時間のかかる Bash コマンドはバックグラウンドで実行できるが、将来の作業をいつ開始するかは記録せず、現在時刻を継続的に確認するコンポーネントもない。
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「毎朝 9 時にテストを実行する」「30 分ごとに CI の状態を確認する」といった依頼を現在の Agent Loop だけで扱う場合、ユーザーは時刻が来るたびに prompt を送り直す必要がある。Harness は実行時刻を保存し、時刻が来たら対応する prompt を待機キューへ入れ、Agent がアイドルの時に Agent Loop へ渡す必要がある。
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## 解決方法
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Agent が次のジョブを登録したとする。
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```text
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cron: 0 9 * * *
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prompt: run tests
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```
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ローカル時刻の 09:00 に scheduler thread がジョブを検出し、`[Scheduled] run tests` を `cron_queue` に入れる。queue processor は Agent がアイドルになるまで待ち、Agent Loop の 1 ターンを開始する。モデルはその後 Bash を呼び出してテストを実行できる。
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S12 のコードは S04 の 5 つの基本ツールと Hooks を残し、`schedule_cron`、`list_crons`、`cancel_cron` を追加する。ここで渡すのは新しい作業を開始する prompt であり、実行中のコマンド結果ではないため、S11 の background command は含めない。
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## 仕組み
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### CronJob が保存する内容
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```python
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@dataclass
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class CronJob:
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id: str
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cron: str
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prompt: str
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recurring: bool
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durable: bool
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pending_delivery: bool = False
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last_fired: str | None = None
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```
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`cron` は発火時刻を決め、`prompt` は Agent に渡す作業を表す。`pending_delivery` は期限に達したがモデルに受け取られていないジョブを示し、`last_fired` は同じ分での重複投入を防ぐ。
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### 5 フィールドの cron 式
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```text
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分 時 日 月 曜日
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* * * * * 毎分
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0 9 * * * 毎日 09:00
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*/5 * * * * 5 分ごと
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0 9 * * 1-5 平日 09:00
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```
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この章では `*`、`*/N`、`N`、`N-M`、`N,M,...` を扱う。`schedule_job()` は保存前に `validate_cron()` を呼び、フィールド数や値の範囲が正しくない式を拒否する。
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### 期限に達したらキューへ入れる
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scheduler thread は 1 秒ごとにローカル時刻を読む。式が一致し、現在の分にまだ発火していない場合、`_enqueue_due_job()` は `pending_delivery` と `last_fired` を保存してからメモリ上のキューへ追加する。
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```python
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def poll_due_jobs(moment: datetime):
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minute_marker = moment.strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
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with cron_lock:
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for job in list(scheduled_jobs.values()):
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if job.pending_delivery or job.last_fired == minute_marker:
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continue
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if cron_matches(job.cron, moment):
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_enqueue_due_job(job, minute_marker)
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```
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永続化に失敗すると、`_enqueue_due_job()` は元の状態へ戻し、メモリにしか存在しない配信を queue processor に渡さない。
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### Agent がアイドルになってから配信する
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`queue_processor_loop()` は時刻を確認しない。キューだけを確認し、`agent_lock` によってユーザーのターンと定時ターンが同時に session を変更するのを防ぐ。
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```python
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def queue_processor_loop(stop_event=RUNTIME_STOP):
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while not stop_event.wait(0.2):
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if not has_cron_queue() or not agent_lock.acquire(blocking=False):
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continue
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try:
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if has_cron_queue():
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run_agent_turn_locked()
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finally:
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agent_lock.release()
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```
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Agent Loop は期限に達したジョブをキューから取り出し、それぞれを新しい user message として追加する。
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```python
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fired = consume_cron_queue()
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for job in fired:
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messages.append({"role": "user", "content": f"[Scheduled] {job.prompt}"})
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```
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モデル呼び出しに失敗すると、これらの message を現在の session から削除し、ジョブをキューへ戻す。モデルが受け取った後、一回限りのジョブは削除し、定期ジョブは `pending_delivery` を解除して次の一致を待つ。
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### 永続化の境界
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| モード | 保存先 | プロセス再起動後 |
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|---|---|---|
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| `durable=True` | `.scheduled_tasks.json` | 再読み込み |
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| `durable=False` | メモリ | 消失 |
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`.scheduled_tasks.json` は一時ファイルと `os.replace()` で更新する。ファイルが壊れている場合、起動時にエラーを表示し、黙って無視しない。
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配信保証は at-least-once である。モデルが prompt を受け取った後、確認状態をディスクへ書く前にプロセスが終了すると、再起動後に同じジョブを再配信する場合がある。
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### 実行境界
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- scheduler は Agent プロセスのローカル時刻を使う。
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- Agent プロセスが終了すると scheduler thread も停止する。`durable` が保持するのはジョブ定義だけである。
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- 再起動時にジョブを復元するが、停止中に過ぎた実行時刻は補わない。
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- 定時ターンは queue processor thread で動く。対話的な許可が必要な tool call は拒否し、main terminal から同時に入力を読まない。
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- scheduler と queue processor の thread は CLI 実行時だけ開始する。`code.py` の import では background thread を起動しない。
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Agent が閉じている間も実行する必要がある場合は、crontab、systemd timer、外部 scheduler を使う。
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## 継承する権限ルール
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この章は s04 の permission hook を引き継ぐ。command の先頭または shell separator（`;`、`&&`、`||`、`|`、`&`、括弧、改行）の直後にある完全な `rm`/`del` command word だけを大文字小文字を区別せず検出する。`model`、`delimiter`、`echo del test.txt` は危険な command として扱わない。
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## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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python s12_cron_scheduler/code.py
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```
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次の prompt を順に入力できる。
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1. `Schedule "run date" every 2 minutes and keep it after restart.`
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2. `List all cron jobs.`
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3. `Cancel the cron job you just created.`
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`.scheduled_tasks.json` の内容と、期限に達した後の `[Scheduled] run date` message を確認する。分単位のジョブを試す間は Agent プロセスを起動したままにする。
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## 次の章
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スケジューラは指定した時刻に Agent Loop の 1 ターンを開始できるが、そのターンを処理するのは一つの Agent である。複数のモジュールを同時に調査、変更し、結果をまとめるタスクでは、Harness が複数の Agent へ作業を割り当て、それぞれの実行結果を集める必要がある。
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s13 Agent Teams → Lead がタスクを割り当て、teammate が個別に実行し、inbox を通じて結果を返す。
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<!-- translation-sync: zh@v9, en@v9, ja@v9 -->
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