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# s07: Tasks
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> タスクを依存グラフ付き JSON として永続化し、コンテキスト圧縮後も状態を保持し、複数エージェントで共有できるようにする。
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## 問題
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インメモリ状態（s03 の TodoManager など）は、s06 の圧縮後に失われやすい。古いターンが要約化されると、Todo 状態は会話の外に残らない。
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s06 -> s07 の本質は次の切替:
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1. メモリ上 Todo は会話依存で失われやすい。
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2. ディスク上 Task は永続で復元しやすい。
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さらに可視性の問題がある。インメモリ構造はプロセスローカルであり、チームメイト間の共有が不安定になる。
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## Task vs Todo: 使い分け
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s07 以降は Task がデフォルト。Todo は短い直線的チェックリスト用に残る。
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## クイック判定マトリクス
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| 状況 | 優先 | 理由 |
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|---|---|---|
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| 短時間・単一セッション・直線的チェック | Todo | 儀式が最小で記録が速い |
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| セッション跨ぎ・依存関係・複数担当 | Task | 永続性、依存表現、協調可視性が必要 |
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| 迷う場合 | Task | 後で簡略化する方が、途中移行より低コスト |
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## 解決策
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```
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.tasks/
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task_1.json {"id":1, "status":"completed", ...}
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task_2.json {"id":2, "blockedBy":[1], "status":"pending"}
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task_3.json {"id":3, "blockedBy":[2], "status":"pending"}
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Dependency resolution:
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+----------+ +----------+ +----------+
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| task 1 | --> | task 2 | --> | task 3 |
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| complete | | blocked | | blocked |
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+----------+ +----------+ +----------+
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| ^
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+--- completing task 1 removes it from
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task 2's blockedBy list
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```
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## 仕組み
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1. TaskManager はタスクごとに1 JSON ファイルで CRUD を提供する。
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```python
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class TaskManager:
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def create(self, subject: str, description: str = "") -> str:
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task = {
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"id": self._next_id,
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"subject": subject,
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"description": description,
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"status": "pending",
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"blockedBy": [],
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"blocks": [],
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"owner": "",
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}
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self._save(task)
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self._next_id += 1
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return json.dumps(task, indent=2)
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```
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2. タスク完了時、他タスクの依存を解除する。
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```python
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def _clear_dependency(self, completed_id: int):
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for f in self.dir.glob("task_*.json"):
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task = json.loads(f.read_text())
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if completed_id in task.get("blockedBy", []):
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task["blockedBy"].remove(completed_id)
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self._save(task)
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```
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3. `update` が状態遷移と依存配線を担う。
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```python
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def update(self, task_id, status=None,
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add_blocked_by=None, add_blocks=None):
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task = self._load(task_id)
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if status:
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task["status"] = status
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if status == "completed":
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self._clear_dependency(task_id)
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if add_blocks:
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task["blocks"] = list(set(task["blocks"] + add_blocks))
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for blocked_id in add_blocks:
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blocked = self._load(blocked_id)
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if task_id not in blocked["blockedBy"]:
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blocked["blockedBy"].append(task_id)
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self._save(blocked)
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self._save(task)
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```
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4. タスクツール群をディスパッチへ追加する。
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```python
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TOOL_HANDLERS = {
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# ...base tools...
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"task_create": lambda **kw: TASKS.create(kw["subject"]),
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"task_update": lambda **kw: TASKS.update(kw["task_id"],
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kw.get("status")),
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"task_list": lambda **kw: TASKS.list_all(),
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"task_get": lambda **kw: TASKS.get(kw["task_id"]),
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}
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```
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## 主要コード
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依存グラフ付き TaskManager（`agents/s07_task_system.py` 46-123行）:
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```python
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class TaskManager:
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def __init__(self, tasks_dir: Path):
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self.dir = tasks_dir
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self.dir.mkdir(exist_ok=True)
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self._next_id = self._max_id() + 1
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def _load(self, task_id: int) -> dict:
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path = self.dir / f"task_{task_id}.json"
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return json.loads(path.read_text())
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def _save(self, task: dict):
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path = self.dir / f"task_{task['id']}.json"
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path.write_text(json.dumps(task, indent=2))
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def create(self, subject, description=""):
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task = {"id": self._next_id, "subject": subject,
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"status": "pending", "blockedBy": [],
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"blocks": [], "owner": ""}
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self._save(task)
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||
self._next_id += 1
|
||
return json.dumps(task, indent=2)
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def _clear_dependency(self, completed_id):
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for f in self.dir.glob("task_*.json"):
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||
task = json.loads(f.read_text())
|
||
if completed_id in task.get("blockedBy", []):
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||
task["blockedBy"].remove(completed_id)
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self._save(task)
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```
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## s06 からの変更
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| 項目 | Before (s06) | After (s07) |
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|---|---|---|
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| Tools | 5 | 8 (`task_create/update/list/get`) |
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| 状態保存 | メモリのみ | `.tasks/` の JSON |
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| 依存関係 | なし | `blockedBy + blocks` グラフ |
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| 永続性 | compact で消失 | compact 後も維持 |
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## 設計原理
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ファイルベース状態は compaction や再起動に強い。依存グラフにより、会話詳細を忘れても実行順序を保てる。これにより、会話中心の状態を作業中心の永続状態へ移せる。
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ただし耐久性には運用前提がある。書き込みのたびに task JSON を再読込し、`status/blockedBy` が期待通りか確認してから原子的に保存しないと、並行更新で状態を上書きしやすい。
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コース設計上、s07 以降で Task を主線に置くのは、長時間・協調開発の実態に近いから。
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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/s07_task_system.py
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例:
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1. `Create 3 tasks: "Setup project", "Write code", "Write tests". Make them depend on each other in order.`
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2. `List all tasks and show the dependency graph`
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3. `Complete task 1 and then list tasks to see task 2 unblocked`
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4. `Create a task board for refactoring: parse -> transform -> emit -> test`
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