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# TAKT 実行エンジン詳細
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## 通常 Movement の実行
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通常の movement（`parallel` フィールドを持たない movement）は、Task tool で1つのエージェントを起動する。
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### Task tool の呼び出し
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```
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Task tool:
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subagent_type: "general-purpose"
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description: "{movement名} - {ピース名}" （3-5語）
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prompt: <後述のプロンプト構築で組み立てた内容>
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mode: <permission_mode から決定>
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```
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### permission_mode の決定
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movement の `edit` フィールドと `permission_mode` フィールドから決定する:
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| edit | permission_mode | Task tool の mode |
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|------|----------------|-------------------|
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| true | 未指定 | "bypassPermissions" |
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| true | "edit" | "bypassPermissions" |
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| true | "full" | "bypassPermissions" |
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| false | 未指定 | "default" |
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| false | "readonly" | "default" |
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`edit: false` の movement は読み取り専用。`edit: true` の movement はファイル編集が可能。
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## Parallel Movement の実行
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`parallel` フィールドを持つ movement は、複数のサブステップを並列実行する。
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### 実行手順
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1. parallel 配列の各サブステップに対して Task tool を起動する
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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）
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3. 全エージェントの完了を待つ
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4. 各サブステップの出力を収集する
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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
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6. 親 movement の `rules` で aggregate 評価（all()/any()）を行う
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### サブステップの条件マッチ判定
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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。
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判定方法（通常 movement の Rule 評価と同じ優先順位）:
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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）
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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
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マッチした condition 文字列を記録する（次の aggregate 評価で使う）。
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## プロンプト構築
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各 movement のエージェント起動時、以下を結合してプロンプトを組み立てる。
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### 構成要素（上から順に結合）
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1. エージェントプロンプト（agent: で参照される .md の全内容）
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2. ---（区切り線）
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3. 実行コンテキスト情報
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4. instruction_template の内容（テンプレート変数を展開済み）
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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）
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6. 前の movement の出力（pass_previous_response: true の場合、自動追加）
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7. レポート出力指示（report フィールドがある場合、自動追加）
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8. ステータスタグ出力指示（rules がある場合、自動追加）
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```
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### 実行コンテキスト情報
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```
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## 実行コンテキスト
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- ワーキングディレクトリ: {cwd}
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- ピース: {piece_name}
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- Movement: {movement_name}
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- イテレーション: {iteration} / {max_iterations}
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- Movement イテレーション: {movement_iteration} 回目
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```
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### テンプレート変数の展開
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`instruction_template` 内の以下のプレースホルダーを置換する:
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| 変数 | 値 |
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|-----|-----|
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| `{task}` | ユーザーが入力したタスク内容 |
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| `{previous_response}` | 前の movement のエージェント出力 |
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| `{iteration}` | ピース全体のイテレーション数（1始まり） |
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| `{max_iterations}` | ピースの max_iterations 値 |
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| `{movement_iteration}` | この movement が実行された回数（1始まり） |
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| `{report_dir}` | レポートディレクトリパス |
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| `{report:ファイル名}` | 指定レポートファイルの内容（Read で取得） |
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### {report:ファイル名} の処理
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`instruction_template` 内に `{report:04-ai-review.md}` のような記法がある場合:
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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
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2. 読み込んだ内容をプレースホルダーに展開する
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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
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### agent フィールドがない場合
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`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。
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## レポート出力指示の自動注入
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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。これにより、takt 本体の Phase 2（レポート出力フェーズ）を1回の呼び出しに統合する。
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### 形式1: name + format
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```yaml
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report:
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name: 01-plan.md
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format: |
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# タスク計画
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## 元の要求
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...
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```
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→ プロンプトに追加する指示:
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```
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---
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## レポート出力（必須）
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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。
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レポートは ```markdown ブロックで囲んで出力してください。
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ファイル名: 01-plan.md
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フォーマット:
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# タスク計画
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## 元の要求
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...
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||
```
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### 形式2: 配列（複数レポート）
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```yaml
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report:
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- Summary: summary.md
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- Scope: 01-scope.md
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```
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||
→ プロンプトに追加する指示:
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```
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---
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## レポート出力（必須）
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作業完了後、以下の各レポートを出力してください。
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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。
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1. Summary → ファイル名: summary.md
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2. Scope → ファイル名: 01-scope.md
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```
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### レポートの抽出と保存
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エージェン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。
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**レポートディレクトリ**: `.takt/reports/{timestamp}-{slug}/` に作成する（takt 本体と同じ構造）。
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- `{timestamp}`: `YYYYMMDD-HHmmss` 形式
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- `{slug}`: タスク内容の先頭30文字をスラグ化
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抽出方法:
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- 出力内の ```markdown ブロックからレポート内容を取得する
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- 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
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- 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
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## ステータスタグ出力指示の自動注入
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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。これにより、takt 本体の Phase 3（ステータス判定フェーズ）を1回の呼び出しに統合する。
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### 注入する指示
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```
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---
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## ステータス出力（必須）
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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。
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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。
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[STEP:0] = {rules[0].condition}
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[STEP:1] = {rules[1].condition}
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[STEP:2] = {rules[2].condition}
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...
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```
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### ai() 条件の場合
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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:
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```
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[STEP:0] = 条件テキスト
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[STEP:1] = 別の条件テキスト
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```
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これにより、エージェントが自ら判断して適切なタグを出力する。ai() の括弧は除去して condition テキストのみを表示する。
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### サブステップの場合
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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。
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## Rule 評価
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movement 実行後、エージェントの出力テキストからどの rule にマッチするかを判定する。
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### 通常 Movement の Rule 評価
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判定優先順位（最初にマッチしたものを採用）:
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#### 1. タグベース検出（優先）
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エージェント出力に `[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。
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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
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#### 2. フォールバック（AI 判定）
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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。
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**出力テキストの判定例**:
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- rules: `["実装完了", "判断できない"]`
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- 出力: 「全てのファイルを修正し、テストもパスしました。」
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- → "実装完了" にマッチ
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### Parallel Movement の Rule 評価（Aggregate）
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親 movement の rules に `all()` / `any()` の aggregate 条件を使用する。
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#### all() の評価
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```yaml
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- condition: all("approved")
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next: COMPLETE
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```
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||
**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。
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||
```yaml
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||
- condition: all("AI特有の問題なし", "すべて問題なし")
|
||
next: COMPLETE
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||
```
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||
**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。
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#### any() の評価
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||
```yaml
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||
- condition: any("needs_fix")
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||
next: fix
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||
```
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||
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。
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||
```yaml
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||
- condition: any("AI特有の問題あり")
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||
next: ai_fix
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||
```
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**引数が1つ**: いずれかのサブステップが "AI特有の問題あり" にマッチすれば true。
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#### Aggregate 評価の順序
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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。
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### Rule にマッチしない場合
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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。
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## ループ検出
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### 基本ルール
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- 同じ movement が連続3回以上実行されたら警告を表示する
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- `max_iterations` に到達したら強制終了（ABORT）する
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### カウンター管理
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以下のカウンターを管理する:
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| カウンター | 説明 | リセットタイミング |
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|-----------|------|-------------------|
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| `iteration` | ピース全体の movement 実行回数 | リセットしない |
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| `movement_iteration[name]` | 各 movement の実行回数 | リセットしない |
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| `consecutive_count[name]` | 同じ movement の連続実行回数 | 別の movement に遷移したとき |
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## Loop Monitors
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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。
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### 動作
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```yaml
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loop_monitors:
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- cycle: [ai_review, ai_fix]
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threshold: 3
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judge:
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agent: ../agents/default/supervisor.md
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instruction_template: |
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||
サイクルが {cycle_count} 回繰り返されました...
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rules:
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- condition: 健全
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next: ai_review
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- condition: 非生産的
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next: reviewers
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```
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### 検出ロジック
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1. movement 遷移履歴を記録する（例: `[plan, implement, ai_review, ai_fix, ai_review, ai_fix, ...]`）
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2. 各 loop_monitor の `cycle` パターン（例: `[ai_review, ai_fix]`）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
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3. 閾値に達した場合:
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a. judge の `agent` を Read で読み込む
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b. `instruction_template` の `{cycle_count}` を実際のサイクル回数に置換する
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c. Task tool で judge エージェントを起動する
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d. judge の出力を judge の `rules` で評価する
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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）
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## レポート管理
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### レポートディレクトリの作成
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ピース実行開始時にレポートディレクトリを作成する:
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```
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.takt/reports/{YYYYMMDD-HHmmss}-{slug}/
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```
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このパスを `{report_dir}` 変数として全 movement から参照可能にする。
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### レポートの保存
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エージェン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。
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抽出手順:
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1. 出力内の ```markdown ブロックを検索する
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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
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3. Write tool で `{report_dir}/{ファイル名}` に保存する
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### レポートの参照
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後続の movement の `instruction_template` 内で `{report:ファイル名}` として参照すると、engine が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。
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## 状態遷移の全体像
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```
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[開始]
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↓
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レポートディレクトリ作成
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↓
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initial_movement を取得
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↓
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┌─→ movement を実行
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│ ├── 通常: Task tool (1エージェント)
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│ │ prompt = agent.md + context + instruction + task
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│ │ + previous_response + レポート指示 + タグ指示
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│ └── parallel: Task tool (複数エージェント並列)
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│ 各サブステップも同様のプロンプト構築
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│ ↓
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│ 出力からレポート抽出 → Write で保存
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│ ↓
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│ Loop Monitor チェック（該当サイクルがあれば judge 介入）
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│ ↓
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│ Rule 評価
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│ ├── タグ検出 [STEP:N] → rule 選択
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│ └── タグなし → AI フォールバック判定
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│ ├── parallel: サブステップ条件 → aggregate(all/any)
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│ ↓
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│ next を決定
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│ ├── COMPLETE → [成功終了] ユーザーに結果報告
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│ ├── ABORT → [失敗終了] ユーザーにエラー報告
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│ └── movement名 → ループ検出チェック → 次の movement
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│ ↓
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└──────────────────────────────────────────────┘
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||
```
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