takt/resources/skill/references/engine.md

# TAKT 実行エンジン詳細

## チームメイトの起動方法

全ての movement は Task tool でチームメイトを起動して実行する。
**あなた（Team Lead）が直接作業することは禁止。**

### Task tool の呼び出し

```
Task tool:
  subagent_type: "general-purpose"
  team_name: "takt"
  name: "{movement_name}"
  description: "{movement_name} - {piece_name}"
  prompt: <プロンプト構築で組み立てた内容>
  mode: permission_mode
```

### permission_mode

コマンド引数で解析された `permission_mode` をそのまま Task tool の `mode` に渡す。
- `/takt coding yolo タスク` → `permission_mode = "bypassPermissions"`（確認なし）
- `/takt coding タスク` → `permission_mode = "default"`（権限確認あり）

## 通常 Movement の実行

通常の movement（`parallel` フィールドを持たない）は、Task tool で1つのチームメイトを起動する。

1. プロンプトを構築する（後述の「プロンプト構築」参照）
2. Task tool でチームメイトを起動する
3. チームメイトの出力を受け取る
4. Rule 評価で次の movement を決定する

## Parallel Movement の実行

`parallel` フィールドを持つ movement は、複数のチームメイトを並列起動する。

### 実行手順

1. parallel 配列の各サブステップに対して Task tool を準備する
2. **全ての Task tool を1つのメッセージで並列に呼び出す**（依存関係がないため）
3. 全チームメイトの完了を待つ
4. 各サブステップの出力を収集する
5. 各サブステップの出力に対して、そのサブステップの `rules` で条件マッチを判定する
6. 親 movement の `rules` で aggregate 評価（all()/any()）を行う

### サブステップの条件マッチ判定

各サブステップの出力テキストに対して、そのサブステップの `rules` の中からマッチする condition を特定する。

判定方法（通常 movement の Rule 評価と同じ優先順位）:
1. `[STEP:N]` タグがあればインデックスで照合（最後のタグを採用）
2. タグがなければ、出力全体を読んでどの condition に最も近いかを判断する

マッチした condition 文字列を記録する（次の aggregate 評価で使う）。

## プロンプト構築

各チームメイト起動時、以下を結合してプロンプトを組み立てる。

### 構成要素（上から順に結合）

```
1. エージェントプロンプト（agent: で参照される .md の全内容）
2. ---（区切り線）
3. 実行コンテキスト情報
4. instruction_template の内容（テンプレート変数を展開済み）
5. ユーザーのタスク（{task} が template に含まれない場合、末尾に自動追加）
6. 前の movement の出力（pass_previous_response: true の場合、自動追加）
7. レポート出力指示（report フィールドがある場合、自動追加）
8. ステータスタグ出力指示（rules がある場合、自動追加）
```

### 実行コンテキスト情報

```
## 実行コンテキスト
- ワーキングディレクトリ: {cwd}
- ピース: {piece_name}
- Movement: {movement_name}
- イテレーション: {iteration} / {max_iterations}
- Movement イテレーション: {movement_iteration} 回目
```

### テンプレート変数の展開

`instruction_template` 内の以下のプレースホルダーを置換する:

| 変数 | 値 |
|-----|-----|
| `{task}` | ユーザーが入力したタスク内容 |
| `{previous_response}` | 前の movement のチームメイト出力 |
| `{iteration}` | ピース全体のイテレーション数（1始まり） |
| `{max_iterations}` | ピースの max_iterations 値 |
| `{movement_iteration}` | この movement が実行された回数（1始まり） |
| `{report_dir}` | レポートディレクトリパス |
| `{report:ファイル名}` | 指定レポートファイルの内容（Read で取得） |

### {report:ファイル名} の処理

`instruction_template` 内に `{report:04-ai-review.md}` のような記法がある場合:
1. レポートディレクトリ内に対応するレポートファイルがあれば Read で読む
2. 読み込んだ内容をプレースホルダーに展開する
3. ファイルが存在しない場合は「（レポート未作成）」に置換する

### agent フィールドがない場合

`agent:` が指定されていない movement の場合、エージェントプロンプト部分を省略し、`instruction_template` の内容のみでプロンプトを構成する。

## レポート出力指示の自動注入

movement に `report` フィールドがある場合、プロンプト末尾にレポート出力指示を自動追加する。

### 形式1: name + format

```yaml
report:
  name: 01-plan.md
  format: |
    # タスク計画
    ## 元の要求
    ...
```

→ プロンプトに追加する指示:

```
---
## レポート出力（必須）
作業完了後、以下のフォーマットに従ってレポートを出力してください。
レポートは ```markdown ブロックで囲んで出力してください。

ファイル名: 01-plan.md
フォーマット:
# タスク計画
## 元の要求
...
```

### 形式2: 配列（複数レポート）

```yaml
report:
  - Summary: summary.md
  - Scope: 01-scope.md
```

→ プロンプトに追加する指示:

```
---
## レポート出力（必須）
作業完了後、以下の各レポートを出力してください。
各レポートは見出し付きの ```markdown ブロックで囲んで出力してください。

1. Summary → ファイル名: summary.md
2. Scope → ファイル名: 01-scope.md
```

### レポートの抽出と保存

チームメイトの出力からレポート内容を抽出し、Write tool でレポートディレクトリに保存する。
**この作業は Team Lead（あなた）が行う。** チームメイトの出力を受け取った後に実施する。

**レポートディレクトリ**: `.takt/reports/{timestamp}-{slug}/` に作成する。
- `{timestamp}`: `YYYYMMDD-HHmmss` 形式
- `{slug}`: タスク内容の先頭30文字をスラグ化

抽出方法:
- 出力内の ```markdown ブロックからレポート内容を取得する
- ファイル名の手がかり（見出しやコメント）から対応するレポートを特定する
- 特定できない場合は出力全体をレポートとして保存する

## ステータスタグ出力指示の自動注入

movement に `rules` がある場合、プロンプト末尾にステータスタグ出力指示を自動追加する。

### 注入する指示

```
---
## ステータス出力（必須）
全ての作業とレポート出力が完了した後、最後に以下のいずれかのタグを出力してください。
あなたの作業結果に最も合致するものを1つだけ選んでください。

[STEP:0] = {rules[0].condition}
[STEP:1] = {rules[1].condition}
[STEP:2] = {rules[2].condition}
...
```

### ai() 条件の場合

condition が `ai("条件テキスト")` 形式の場合でも、同じくタグ出力指示に含める:

```
[STEP:0] = 条件テキスト
[STEP:1] = 別の条件テキスト
```

ai() の括弧は除去して condition テキストのみを表示する。

### サブステップの場合

parallel のサブステップにも同様にタグ出力指示を注入する。サブステップの rules からタグリストを生成する。

## Rule 評価

チームメイトの出力からどの rule にマッチするかを判定する。

### 通常 Movement の Rule 評価

判定優先順位（最初にマッチしたものを採用）:

#### 1. タグベース検出（優先）

チームメイト出力に `[STEP:N]` タグ（N は 0始まりのインデックス）が含まれる場合、そのインデックスに対応する rule を選択する。複数のタグがある場合は **最後のタグ** を採用する。

例: rules が `["タスク完了", "進行できない"]` で出力に `[STEP:0]` → "タスク完了" を選択

#### 2. フォールバック（AI 判定）

タグが出力に含まれない場合、出力テキスト全体を読み、全ての condition と比較して最もマッチするものを選択する。

### Parallel Movement の Rule 評価（Aggregate）

親 movement の rules に `all()` / `any()` の aggregate 条件を使用する。

#### all() の評価

```yaml
- condition: all("approved")
  next: COMPLETE
```

**引数が1つ**: 全サブステップのマッチ条件が "approved" であれば true。

```yaml
- condition: all("AI特有の問題なし", "すべて問題なし")
  next: COMPLETE
```

**引数が複数（位置対応）**: サブステップ1が "AI特有の問題なし" にマッチ AND サブステップ2が "すべて問題なし" にマッチ であれば true。

#### any() の評価

```yaml
- condition: any("needs_fix")
  next: fix
```

いずれかのサブステップのマッチ条件が "needs_fix" であれば true。

#### Aggregate 評価の順序

親 rules を上から順に評価し、最初にマッチした rule を採用する。

### Rule にマッチしない場合

全ての rule を評価してもマッチしない場合は ABORT する。エラーメッセージとともに、マッチしなかった出力の要約をユーザーに報告する。

## ループ検出

### 基本ルール

- 同じ movement が連続3回以上実行されたら警告を表示する
- `max_iterations` に到達したら強制終了（ABORT）する

### カウンター管理

以下のカウンターを管理する:

| カウンター | 説明 | リセットタイミング |
|-----------|------|-------------------|
| `iteration` | ピース全体の movement 実行回数 | リセットしない |
| `movement_iteration[name]` | 各 movement の実行回数 | リセットしない |
| `consecutive_count[name]` | 同じ movement の連続実行回数 | 別の movement に遷移したとき |

## Loop Monitors

ピースに `loop_monitors` が定義されている場合、特定の movement サイクルを監視する。

### 動作

```yaml
loop_monitors:
  - cycle: [ai_review, ai_fix]
    threshold: 3
    judge:
      agent: ../agents/default/supervisor.md
      instruction_template: |
        サイクルが {cycle_count} 回繰り返されました...
      rules:
        - condition: 健全
          next: ai_review
        - condition: 非生産的
          next: reviewers
```

### 検出ロジック

1. movement 遷移履歴を記録する（例: `[plan, implement, ai_review, ai_fix, ai_review, ai_fix, ...]`）
2. 各 loop_monitor の `cycle` パターンが履歴の末尾に `threshold` 回以上連続で出現するかチェックする
3. 閾値に達した場合:
   a. judge の `agent` を Read で読み込む
   b. `instruction_template` の `{cycle_count}` を実際のサイクル回数に置換する
   c. Task tool でチームメイト（judge）を起動する
   d. judge の出力を judge の `rules` で評価する
   e. マッチした rule の `next` に遷移する（通常のルール評価をオーバーライドする）

## レポート管理

### レポートディレクトリの作成

ピース実行開始時にレポートディレクトリを作成する:

```
.takt/reports/{YYYYMMDD-HHmmss}-{slug}/
```

このパスを `{report_dir}` 変数として全 movement から参照可能にする。

### レポートの保存

チームメイト出力からレポート内容を抽出し、Write tool でレポートディレクトリに保存する。

抽出手順:
1. 出力内の ```markdown ブロックを検索する
2. レポートのファイル名やセクション見出しから対応するレポートを特定する
3. Write tool で `{report_dir}/{ファイル名}` に保存する

### レポートの参照

後続の movement の `instruction_template` 内で `{report:ファイル名}` として参照すると、そのレポートファイルを Read して内容をプレースホルダーに展開する。

## 状態遷移の全体像

```
[開始]
  ↓
ピースYAML読み込み + エージェント .md 読み込み
  ↓
Teammate(spawnTeam) でチーム作成
  ↓
レポートディレクトリ作成
  ↓
initial_movement を取得
  ↓
┌─→ Task tool でチームメイト起動
│     ├── 通常: 1つの Task tool 呼び出し
│     │     prompt = agent.md + context + instruction + task
│     │           + previous_response + レポート指示 + タグ指示
│     └── parallel: 複数の Task tool を1メッセージで並列呼び出し
│           各サブステップを別々のチームメイトとして起動
│   ↓
│   チームメイトの出力を受け取る
│   ↓
│   出力からレポート抽出 → Write で保存（Team Lead が実施）
│   ↓
│   Loop Monitor チェック（該当サイクルがあれば judge チームメイト介入）
│   ↓
│   Rule 評価（Team Lead が実施）
│     ├── タグ検出 [STEP:N] → rule 選択
│     └── タグなし → AI フォールバック判定
│     ├── parallel: サブステップ条件 → aggregate(all/any)
│   ↓
│   next を決定
│     ├── COMPLETE → Teammate(cleanup) → ユーザーに結果報告
│     ├── ABORT → Teammate(cleanup) → ユーザーにエラー報告
│     └── movement名 → ループ検出チェック → 次の movement
│                                              ↓
└──────────────────────────────────────────────┘
```