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# SpawnSubTask
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タスクを並列サブタスクに分解して実行する。各サブタスクは独立した worker（ジョブ）で動き、完了後に親タスクが結果を集約する。
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## 基本
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```js
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SpawnSubTask({
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title: "ローカル LLM 比較調査",
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instruction: "Ollama, vLLM, llama.cpp の最新性能ベンチマークを比較する。各ツールについて: 1) 直近6ヶ月の主要ベンチマーク, 2) ハードウェア要件, 3) 対応モデル一覧 を output/report.md にまとめる。",
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piece: "research" // 任意。指定しないと自動分類
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})
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```
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呼び出すと `subtasks/{index}/` にサブタスクのワークスペースが作られ、結果はそこに集約される。
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## いつ使うか
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### 並列分解が効果的なケース
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- 2 つ以上の **独立したテーマ**（互いに参照しない）
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- 各テーマが軽くなく、調査・処理に時間がかかる
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- 分解後の各タスクが単独でも意味を持つ成果物になる
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例:
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- 「3 つの製品比較レポート」→ 製品ごとに 3 サブタスク
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- 「複数 PDF の OCR 処理」→ ファイルごとに分解
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- 「複数 SNS の情報収集」→ プラットフォーム別に分解
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### 分解しないほうがよいケース
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- 単一テーマで論理的に連続する処理（A→B→C のように依存）
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- サブタスクが極端に小さい（オーバーヘッドの方が大きい）
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- 全体像を見ながら判断する必要がある作業（対話的タスク等）
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## instruction の書き方
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- **完結した依頼文**で書く（親タスクの文脈を持たないので、サブタスクは instruction だけで判断する）
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- 期待する成果物（出力ファイル名・場所）を明示
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- 必要な前提情報があれば文中に展開
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❌ 「これと同じ調査を別キーワードでやって」
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✅ 「キーワード『A』『B』『C』について、各々のメリット・デメリットを比較する独立した調査を行い、output/A-vs-B.md にまとめる」
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## piece の指定
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- 省略時: 親と同じ classifier ロジックで自動選択
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- 明示する場合: `research`, `general`, `office-process` 等の piece 名を指定
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## 結果の参照
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サブタスク完了後、親タスクは:
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- `subtasks/{index}/output/` 以下にサブタスクの成果物がある
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- Read で参照して集約レポートを作成する
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## 制限
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- ネスト深さは `subtasks.maxDepth`（デフォルト 2）まで
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- サブタスクが waiting_human 等で停止すると親もブロックされる
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