# コンテキスト構築と溢れ時動作

この資料は、新規メッセージ送信時に何が LLM へ渡るか、movement 間で何が引き継がれるか、コンテキストが逼迫した時にどう動くかをまとめたものです。

## 全体像

```mermaid
flowchart TD
  U[UI / API からタスク・コメント送信] --> DB[(SQLite jobs / comments)]
  DB --> W[Worker が job を取得]
  W --> C[会話コンテキストを組み立て]
  C --> P[piece-runner が Piece を実行]
  P --> M[Movement 開始]
  M --> A[agent-loop: LLM に送信]
  A --> T{LLM 応答}
  T -->|tool_call| X[許可されたツールを実行]
  X --> H[ツール結果を movement 内履歴へ追加]
  H --> A
  T -->|transition| N{next_step}
  N -->|次 movement| P
  N -->|COMPLETE| S[Job succeeded]
  N -->|ASK| Q[waiting_human]
  N -->|ABORT| F[failed / aborted]
  N -->|WAIT_SUBTASKS| ST[waiting_subtasks]
```

## 新規メッセージで送られる内容

ローカルタスクでは、Worker が `job.instruction` をそのまま送るのではなく、現在時刻、直近コメント、workspace 状況、タスク本文をまとめた `enrichedInstruction` を作ります。

```mermaid
flowchart TD
  J[job.instruction] --> E[enrichedInstruction]
  Time[現在日時ブロック] --> E
  Comments[直近コメント最大5件] --> Trunc[各コメント最大500文字に切り詰め]
  Trunc --> E
  Files[input/ と output/ のファイル一覧] --> E
  E --> Piece[runPiece]
```

含まれるもの:

| 種別 | 内容 |
|------|------|
| 現在時刻 | `buildTimeContextBlock()` の結果 |
| これまでのやり取り | Local task comments の末尾 5 件 |
| コメント本文 | 1 コメントあたり最大 500 文字 |
| workspace 状況 | `input/` と `output/` のファイル一覧 |
| タスク本文 | 現在の `job.instruction` |

含まれないもの:

- すべての過去コメント全文
- 過去 movement の LLM 会話履歴全文
- `logs/` 配下のログ全文
- `input/` / `output/` のファイル本文そのもの

ファイル本文が必要な場合は、movement 内で `Read` などのツールを使って取得します。

## Movement 内で送られる内容

各 movement は、system prompt と user prompt から開始します。movement の中では、LLM がツールを呼ぶたびに assistant の tool call と tool result が同じ movement の `messages` に追加され、次の LLM 呼び出しへ再送されます。

```mermaid
sequenceDiagram
  participant R as piece-runner
  participant L as agent-loop
  participant M as LLM
  participant T as Tool

  R->>L: movement + enrichedInstruction
  L->>M: system prompt + user prompt
  M-->>L: tool_call
  L->>T: executeTool
  T-->>L: tool result
  L->>M: これまでの messages + tool result
  M-->>L: transition(next_step, summary, lessons)
  L-->>R: MovementResult
```

movement 内で保持されるもの:

- system prompt
- user prompt
- LLM の tool call
- ツール結果
- `ReadImage` などが返した画像コンテキスト
- transition までのリマインド文

movement が終わると、この `messages` 全体は次 movement にそのまま渡されません。

## Movement 間で引き継がれる内容

movement 間では、会話履歴全文ではなく、限定された要約情報だけが引き継がれます。

```mermaid
flowchart LR
  M1[Movement A] --> TR[transition]
  TR --> Lessons[lessons / summary]
  Lessons --> Log[logs/lessons.jsonl]
  Lessons --> Inject[次 movement の prompt に注入]
  Inject --> M2[Movement B]
```

主な引き継ぎ:

| 引き継ぎ元 | 次 movement への渡り方 |
|------------|------------------------|
| transition の `lessons` | `## 前のステップで得た教訓` として注入 |
| `lessons` 未指定で COMPLETE | `summary` / output を lesson として扱う |
| verify 系の指摘 | 対象 movement へフィードバックとして追記 |
| チェックリスト | `logs/checklists/*.json` から現在状態を注入 |
| workspace の変更状況 | 一部の verify 後に git status / diff 抜粋を付加 |

Lessons は最大 2000 文字程度に抑えられ、古いものから削られます。

## コンテキスト逼迫時の動作

`ContextManager` は LLM の usage が取れる場合は `prompt_tokens`、取れない場合は文字数推定で使用率を見ます。

デフォルト閾値:

| 使用率 | action | 動作 |
|--------|--------|------|
| 70% | `warn` | progress に警告を記録 |
| 85% | `prompt` | 「作業をまとめて transition してください」という user message を追加 |
| 95% | `force_transition` | 現 movement を強制的に `defaultNext` へ進める。`defaultNext` がなければ `ABORT` |
| 99% | exhausted 判定 | 内部判定用。直接の圧縮処理ではない |

```mermaid
flowchart TD
  LLM[LLM 応答完了] --> Usage{usage あり?}
  Usage -->|あり| Tokens[prompt_tokens を記録]
  Usage -->|なし・3 iteration 以降| Chars[messages 文字数から推定]
  Tokens --> Ratio[context 使用率を計算]
  Chars --> Ratio
  Ratio --> Warn{70%以上?}
  Warn -->|warn 未発火| W[warn action]
  Ratio --> Prompt{85%以上?}
  Prompt -->|prompt 未発火| P[transition 促しを messages に追加]
  Ratio --> Force{95%以上?}
  Force -->|force_transition 未発火| F[defaultNext へ強制遷移]
```

現状の重要点:

- コンテキスト逼迫時に、会話全体を自動要約して同じ movement を継続する処理はありません。
- `force_transition` は「完了した」と判断するのではなく、`movement.defaultNext` へ進める機械的な退避です。
- `defaultNext` が `COMPLETE` の movement では、結果として完了扱いになる場合があります。
- `defaultNext` がない場合は `ABORT` になります。

## ツール出力の切り詰め

大きなファイルやコマンド出力をそのまま入れると movement 内の `messages` が膨らむため、一部ツールは残コンテキストに応じて出力を自動切り詰めします。

```mermaid
flowchart TD
  Tool[Read / Bash / Office 系ツール] --> Budget[残コンテキストから tool result 予算を計算]
  Budget --> Fit{予算内?}
  Fit -->|Yes| Full[全文または要求範囲を返す]
  Fit -->|No| Cut[先頭側を返し、自動切り詰め注記を付ける]
  Cut --> Hint[続きを読む offset / byte_offset / grep 等を案内]
```

予算計算:

- `ContextManager` がある場合: `getAvailableTokens()` の 50% を 1 回の tool result 予算にする
- 予算の上限: 60,000 tokens
- 予算の下限: 最低返却 tokens を確保
- `Read` は行指向なら行境界、改行が少ないファイルは byte/char 境界で切ります
- `Bash` は `head` / `tail` / `grep` / `awk` / `sed` などで絞る案内を付けます

## よくあるパターン

### 1. 通常の新規タスク

```mermaid
flowchart TD
  Create[タスク作成] --> Recent[直近コメント最大5件 + workspace 状況]
  Recent --> Initial[initial_movement]
  Initial --> Tools[必要なファイルだけツールで読む]
  Tools --> Transition[transition]
  Transition --> Next[次 movement]
```

この場合、過去コメント全文やファイル本文は最初から全部送られません。

### 2. ユーザーへの ASK 後に再開

```mermaid
flowchart TD
  Ask[transition: ASK] --> Wait[Job waiting_human]
  Wait --> Reply[ユーザーが返信]
  Reply --> Queue[Job queued]
  Queue --> Worker[Worker が再取得]
  Worker --> Context[直近コメント最大5件を再構築]
  Context --> Resume[resumeMovement から再開]
```

ASK 再開時も、基本は直近コメントから再構築します。前回 movement 内の LLM メッセージ全文を保存して再投入する方式ではありません。

### 3. 長いファイルを読む

```mermaid
flowchart TD
  Read[Read large file] --> Budget{tool result 予算}
  Budget --> Truncated[自動切り詰め]
  Truncated --> Notice[続きの読み方を表示]
  Notice --> Targeted[必要範囲だけ再 Read / Grep]
```

長文を読む場合は、全文を一度に入れるより、検索や範囲指定で必要箇所を絞る前提です。

### 4. コンテキストが 95% を超える

```mermaid
flowchart TD
  High[Context 95%以上] --> Force[force_transition]
  Force --> HasDefault{defaultNext あり?}
  HasDefault -->|Yes| Next[defaultNext へ移動]
  HasDefault -->|No| Abort[ABORT]
  Next --> Runner[piece-runner が遷移判定を続行]
```

これは現状の退避動作です。圧縮サマリを作って同じ movement を継続する動作は未実装です。

## 参照実装

| 内容 | ファイル |
|------|----------|
| 新規タスクの `enrichedInstruction` 構築 | `src/worker.ts` |
| Piece / movement 遷移、Lessons 注入 | `src/engine/piece-runner.ts` |
| movement 内の LLM messages と tool result 追加 | `src/engine/agent-loop.ts` |
| コンテキスト閾値管理 | `src/engine/context-manager.ts` |
| Read / Bash 等の tool result 切り詰め | `src/engine/tools/core.ts` |
