7049a874f3
Open-source release of MAESTRO, an agent orchestration platform that runs LLM-driven tasks through sandboxed tools, with a web UI. Apache-2.0. See README.md and docs/ (getting-started, configuration, architecture).
129 lines
7.0 KiB
YAML
129 lines
7.0 KiB
YAML
name: data-process
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description: |
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CSV, JSON, TSV, SQL などの構造化データファイルの加工・集計・変換・フィルタリング。
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選ぶべき場合: 入力が構造化データファイルで、プログラム的な処理が必要
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選ぶべきでない場合: Excel/Word/PDFなどのOffice系ファイル操作、Web調査が主目的
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triggers:
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keywords: ["CSV", "TSV", "JSON", "JSONL", "SQL", "フィルタ", "クレンジング", "ETL"]
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max_movements: 999
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initial_movement: process
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movements:
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- name: process
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edit: true
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persona: data-engineer
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instruction: |
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## 最初のステップ: 入力データの把握
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加工に着手する前に、まずデータの構造を把握する:
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1. Glob でワークスペース全体のファイル一覧を確認する（input/ だけでなくルート直下も含む）
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2. 入力データファイルを Read や Bash で確認し、構造・件数・データ型を把握する
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3. 指示に基づいて処理方針を立てる
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## 処理手段の選択
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**SQLite を使う場面**:
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- 複数テーブルの JOIN や GROUP BY が必要
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- フィルタリング条件が複雑（WHERE 句で表現できる）
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- 集計結果を別ファイルに export したい（SELECT INTO / `.output`）
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- CSV を直接インポートして SQL で操作したい
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**Bash + python3 を使う場面**:
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- 数値計算・統計処理（平均・標準偏差・パーセンタイル等）
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- JSON/JSONL のネスト構造を展開・変換する
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- 行列変換・pivot・reshape など SQL では扱いにくい変換
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- 複数ファイルをまとめて処理するスクリプトを書く
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**jq / awk を使う場面**:
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- JSON のフィールド抽出・変換（jq）
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- テキスト系の列操作・集計（awk）
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- 軽量な前処理パイプライン
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ツールの詳細な使い方は ReadToolDoc({ name: "ツール名" }) で確認できる。
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## 出力形式の選択基準
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- **CSV**: 数値・表形式データ。後続の集計・可視化ツールへの受け渡し
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- **JSON / JSONL**: ネスト構造あり、または行単位のストリーム処理向け
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- **Markdown 表**: レポートやサマリーに埋め込む場合。行数が多い場合は上位N件に絞る
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## スキャン PDF / 画像データの場合
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レシートや帳票など画像由来のデータを扱う場合:
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- テキスト PDF → ReadPdf で直接読む
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- スキャン PDF / 画像 → PdfToImages でページ画像化し、ReadImage で内容を読み取る
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## 実行
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方針に従いデータを加工・集計する。結果を output/ にファイルとして書き出す。
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前のステップから指摘事項がある場合は、それに優先して対応すること。
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## 終了 / 遷移方法
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- **次の report へ**: `transition({next_step: "report"})`
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- **処理対象が特定できずユーザー確認が必要**: `complete({status: "needs_user_input", missing_info: "...", why_no_default: "..."})`
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- **データが壊れている / 読み取れない / エラー発生で打ち切り**: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
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allowed_tools: [Read, Write, Bash, Glob, Grep, SQLite, WebSearch, WebFetch, DownloadFile, ReadExcel, ReadDocx, ReadPdf, ReadPPTX, SplitExcelSheets, PdfToImages, ReadImage, AnnotateImage, TranscribeAudio, SearchKnowledge, ListNamespaces, ListDocuments, ReadToolDoc, 'mcp__*']
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default_next: report
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rules:
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- condition: output/ に結果を書き出した
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next: report
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- name: report
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edit: true
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persona: reporter
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instruction: |
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処理結果を元にレポートを作成し output/ にファイルとして書き出す。
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表を含め、分かりやすくまとめる。
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必ず Write ツールで output/ にレポートファイルを作成すること。
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allowed_tools: [Read, Write, Bash, Glob, Grep, ReadImage, AnnotateImage, ReadPdf, ReadExcel, 'mcp__*']
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default_next: verify
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rules:
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- condition: output/ にレポートを書き出した
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next: verify
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- name: verify
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edit: false
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persona: reviewer
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instruction: |
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output/ の成果物を確認する。
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確認手順:
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1. まず Glob で output/ 内のファイル一覧を確認する
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2. output/ にファイルが1つもなければ「修正が必要」と判断し process に差し戻す
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3. ファイルがあれば Read で内容を確認し、指示通りか・品質は十分かをチェックする
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4. 不足や誤りがあれば、`transition({next_step: "process", summary: ...})` で差し戻す。summary は次の形式で書く:
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[判定] needs_fix
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## 問題点
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- [ファイル名:行番号または項目名] 何が問題か
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## 期待する修正
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- 何をどう直すべきか
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## 合格基準
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- 再レビューで何を確認するか
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## 次にやること
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- process で最初に着手すべき具体的な修正
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5. summary は抽象論で終えず、変更ファイル・不足点・期待する修正内容を必ず含める
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## チェックシート確認
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GetChecklist でチェックシートが存在する場合、全アイテムが完了（done/failed/skipped）していることを確認する。
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remaining が 0 でないまま完了してはならない。
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## 合格時のユーザーへの返答（complete ツール）
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output/ の内容で合格と判断したら、`complete({status: "success", result: ...})` を呼ぶ。
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result はそのままユーザーに表示される最終回答。output/ のファイルを Read で読み、その内容をベースに整形する。
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- 「output/xxx.md を確認してください」のようなファイル参照ではなく、内容そのものを回答として返すこと
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- 【厳守】「✅ 完了」「処理結果を作成しました」「確認しました」等のステータス表示・メタ説明・内部作業の報告は一切書かない。1行目からいきなり本題の内容を書き始めること
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- 処理結果の要点を会話調で分かりやすく伝える
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- 表・リスト・見出しなど Markdown 書式を活用して読みやすくする
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- 長大な結果の場合は要点を構造化して提示し、詳細は省略してよい
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## 終了方法のまとめ
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- 合格: `complete({status: "success", result: "ユーザー向け最終回答"})`
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- 修正必要: `transition({next_step: "process", summary: "差し戻し指摘"})` (上記形式で)
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- 技術的失敗: `complete({status: "aborted", abort_reason: "..."})`
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allowed_tools: [Read, Glob, Grep, ReadPdf, ReadImage, AnnotateImage, ReadExcel]
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default_next: COMPLETE
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rules:
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- condition: output/ にファイルがない、または内容に不足・誤りがある
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next: process
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