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a9c71002d2
Comprehensive rewrite establishing the harness engineering narrative across the entire repository. README (EN/ZH/JA): added "The Model IS the Agent" manifesto with historical proof (DQN, OpenAI Five, AlphaStar, Tencent Jueyu), "What an Agent Is NOT" critique, harness engineer role definition, "Why Claude Code" as masterclass in harness design, and universe vision. Consistent framing: model = driver, harness = vehicle. docs (36 files, 3 languages): injected one-line "Harness layer" callout after the motto in every session document (s01-s12). agents (13 Python files): added harness framing comment before each module docstring. skills/agent-philosophy.md: full rewrite aligned with harness narrative.
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# s03: TodoWrite
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`s01 > s02 > [ s03 ] s04 > s05 > s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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> *"計画のないエージェントは行き当たりばったり"* -- まずステップを書き出し、それから実行。
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>
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> **Harness 層**: 計画 -- 航路を描かずにモデルを軌道に乗せる。
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## 問題
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マルチステップのタスクで、モデルは途中で迷子になる。作業を繰り返したり、ステップを飛ばしたり、脱線したりする。長い会話になるほど悪化する -- ツール結果がコンテキストを埋めるにつれ、システムプロンプトの影響力が薄れる。10ステップのリファクタリングでステップ1-3を完了した後、残りを忘れて即興を始めてしまう。
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## 解決策
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```
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+--------+ +-------+ +---------+
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| User | ---> | LLM | ---> | Tools |
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| prompt | | | | + todo |
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+--------+ +---+---+ +----+----+
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^ |
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| tool_result |
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+----------------+
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+-----------+-----------+
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| TodoManager state |
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| [ ] task A |
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| [>] task B <- doing |
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| [x] task C |
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+-----------------------+
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if rounds_since_todo >= 3:
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inject <reminder> into tool_result
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```
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## 仕組み
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1. TodoManagerはアイテムのリストをステータス付きで保持する。`in_progress`にできるのは同時に1つだけ。
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```python
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class TodoManager:
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def update(self, items: list) -> str:
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validated, in_progress_count = [], 0
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for item in items:
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status = item.get("status", "pending")
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if status == "in_progress":
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in_progress_count += 1
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validated.append({"id": item["id"], "text": item["text"],
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"status": status})
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if in_progress_count > 1:
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raise ValueError("Only one task can be in_progress")
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self.items = validated
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return self.render()
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```
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2. `todo`ツールは他のツールと同様にディスパッチマップに追加される。
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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# ...base tools...
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"todo": lambda **kw: TODO.update(kw["items"]),
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}
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```
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3. nagリマインダーが、モデルが3ラウンド以上`todo`を呼ばなかった場合にナッジを注入する。
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```python
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if rounds_since_todo >= 3 and messages:
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last = messages[-1]
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if last["role"] == "user" and isinstance(last.get("content"), list):
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last["content"].insert(0, {
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"type": "text",
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"text": "<reminder>Update your todos.</reminder>",
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})
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```
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「一度にin_progressは1つだけ」の制約が逐次的な集中を強制し、nagリマインダーが説明責任を生む。
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## s02からの変更点
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| Component | Before (s02) | After (s03) |
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|----------------|------------------|----------------------------|
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| Tools | 4 | 5 (+todo) |
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| Planning | None | TodoManager with statuses |
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| Nag injection | None | `<reminder>` after 3 rounds|
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| Agent loop | Simple dispatch | + rounds_since_todo counter|
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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 agents/s03_todo_write.py
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```
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1. `Refactor the file hello.py: add type hints, docstrings, and a main guard`
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2. `Create a Python package with __init__.py, utils.py, and tests/test_utils.py`
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3. `Review all Python files and fix any style issues`
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