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# s12: Task System — 大きな目標を小さなタスクに分割
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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_background_tasks/) → s14 → ... → s20 → s21
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> *"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。
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> **Harness 層**: タスク — 永続化された目標、復旧可能な進捗。
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## 課題
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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...
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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。
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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。
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## ソリューション
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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。
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TodoWrite vs Task System：
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| | TodoWrite (s05) | Task System (s12) |
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| 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 |
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| ストレージ | プロセス内 / セッション状態 | `.tasks/{id}.json` |
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| 依存関係 | なし | `blockedBy` / `blocks` グラフ |
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| 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 |
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| 分担 | タスク認識を扱わない | `owner` / claim |
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| ステータス | pending / in_progress / completed | pending / in_progress / completed |
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| 粒度 | Agent 自身の手順 | 認識・追跡・アンロックできるタスク |
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| 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 |
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## 仕組み
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### Task: データ構造
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各タスクは JSON ファイル、`.tasks/` ディレクトリに保存：
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```python
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@dataclass
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class Task:
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id: str
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subject: str
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description: str
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status: str # pending | in_progress | completed
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owner: str | None # Agent 名（マルチ Agent シナリオ）
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blockedBy: list[str] # 依存タスク ID のリスト
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```
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ID は `timestamp + random hex` で生成する。
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### create_task: タスク作成
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```python
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def create_task(subject: str, description: str = "",
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blockedBy: list[str] | None = None) -> Task:
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task = Task(
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id=f"task_{int(time.time())}_{random_hex(4)}",
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subject=subject, description=description,
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status="pending", owner=None,
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blockedBy=blockedBy or [],
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)
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save_task(task)
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return task
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```
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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"]`。
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### can_start: 依存チェック
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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：
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```python
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def can_start(task_id: str) -> bool:
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task = load_task(task_id)
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for dep_id in task.blockedBy:
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if not _task_path(dep_id).exists():
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return False # missing dependency = blocked
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dep = load_task(dep_id)
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if dep.status != "completed":
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return False
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return True
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```
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`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。
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### claim_task: タスク認識
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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：
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```python
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def claim_task(task_id: str, owner: str = "agent") -> str:
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task = load_task(task_id)
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if task.status != "pending":
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return f"Task {task_id} is {task.status}, cannot claim"
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if not can_start(task_id):
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deps = [d for d in task.blockedBy
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if load_task(d).status != "completed"]
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return f"Blocked by: {deps}"
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task.owner = owner
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task.status = "in_progress"
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save_task(task)
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return f"Claimed {task_id} ({task.subject})"
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```
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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。
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### complete_task: 完了とアンロック
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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：
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```python
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def complete_task(task_id: str) -> str:
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task = load_task(task_id)
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task.status = "completed"
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save_task(task)
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# アンロックされた下流タスクを検索
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unblocked = [t.subject for t in list_tasks()
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if t.status == "pending" and t.blockedBy
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and can_start(t.id)]
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msg = f"Completed {task_id} ({task.subject})"
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if unblocked:
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msg += f"\nUnblocked: {', '.join(unblocked)}"
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return msg
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```
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"schema" 完了後、"endpoints" と "docs" の `can_start` が True を返し、開始可能になる。
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### get_task: 完全な詳細を確認
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`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：
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```python
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def get_task(task_id: str) -> str:
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task = load_task(task_id)
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return json.dumps(asdict(task), indent=2)
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```
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### 状態マシン: 2 つのアクション、3 つの状態
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```
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pending ──claim──→ in_progress ──complete──→ completed
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```
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ここで `claim` / `complete` はアクション、`pending` / `in_progress` / `completed` は状態：
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- **claim_task**: `pending` → `in_progress`。owner を設定し、作業を開始。
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- **complete_task**: `in_progress` → `completed`。タスクを完了済みにし、下流をアンロック。
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### 組み合わせて実行
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```python
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# 依存関係のあるタスクを作成
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schema = create_task("setup database schema")
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endpoints = create_task("create API endpoints", blockedBy=[schema.id])
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tests = create_task("write tests", blockedBy=[endpoints.id])
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docs = create_task("write docs", blockedBy=[schema.id])
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# Agent が最初に実行可能なタスクを認識
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claim_task(schema.id) # ✓ Claimed（依存なし）
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complete_task(schema.id) # ✓ Completed → endpoints, docs をアンロック
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claim_task(endpoints.id) # ✓ Claimed（schema 完了済み）
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complete_task(endpoints.id) # ✓ Completed → tests をアンロック
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claim_task(docs.id) # ✓ Claimed（schema 完了済み）
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complete_task(docs.id) # ✓ Completed
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claim_task(tests.id) # ✓ Claimed（endpoints 完了済み）
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complete_task(tests.id) # ✓ Completed
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```
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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。
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## s11 からの変更
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| コンポーネント | 変更前 (s11) | 変更後 (s12) |
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| タスク管理 | なし | Task dataclass + 5 ツール |
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| 新規型 | — | Task（id, subject, description, status, owner, blockedBy） |
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| ストレージ | 永続化なし | `.tasks/{id}.json` セッション横断 |
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| 依存関係 | なし | `blockedBy` グラフ + `can_start` チェック |
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| ツール | bash, read_file, write_file (3) | + create_task, list_tasks, get_task, claim_task, complete_task (8) |
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| ライフサイクル | — | pending → in_progress → completed（release ロールバックなし） |
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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_task_system/code.py
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```
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以下のプロンプトを試してください：
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1. `Create tasks: setup database schema, create API endpoints (depends on schema), write tests (depends on endpoints), write docs (depends on schema)`
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2. `List all tasks and their statuses`
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3. `Claim the first unblocked task and complete it`
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4. `List tasks again — which ones are now unblocked?`
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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？
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## 次の章
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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。
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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。
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<!-- translation-sync: zh@v1, en@v1, ja@v1 -->
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