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SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
任意の自動コンパクションではなく、タスクフェーズを通じてコンテキストを保持するための論理的な間隔での手動コンパクションを提案します。
임의의 자동 컴팩션 대신 논리적 간격에서 수동 컨텍스트 압축을 제안하여 작업 단계를 통해 컨텍스트를 보존합니다.
建议在逻辑间隔处手动压缩上下文，以在任务阶段中保留上下文，而非任意的自动压缩。
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
| name | content-hash-cache-pattern |
| description | SHA-256コンテンツハッシュを使用して、高コストなファイル処理結果をキャッシュします — パス非依存、自動無効化、サービスレイヤーの分離。 |
| origin | ECC |
SHA-256コンテンツハッシュをキャッシュキーとして使用して、高コストなファイル処理結果（PDF解析、テキスト抽出、画像分析）をキャッシュします。パスベースのキャッシュとは異なり、このアプローチはファイルの移動/名前変更に対して生き残り、コンテンツが変更されたときに自動的に無効化されます。
--cache/--no-cacheCLIオプションが必要な場合パスではなくファイルコンテンツをキャッシュキーとして使用します：
import hashlib
from pathlib import Path
_HASH_CHUNK_SIZE = 65536 # 大きなファイルには64KBチャンク
def compute_file_hash(path: Path) -> str:
"""ファイルコンテンツのSHA-256（大きなファイルにはチャンク処理）。"""
if not path.is_file():
raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}")
sha256 = hashlib.sha256()
with open(path, "rb") as f:
while True:
chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE)
if not chunk:
break
sha256.update(chunk)
return sha256.hexdigest()
なぜコンテンツハッシュ？ ファイルの名前変更/移動 = キャッシュヒット。コンテンツ変更 = 自動無効化。インデックスファイル不要。
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CacheEntry:
file_hash: str
source_path: str
document: ExtractedDocument # キャッシュされた結果
各キャッシュエントリは{hash}.jsonとして保存されます — ハッシュによるO(1)検索、インデックスファイル不要。
import json
from typing import Any
def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None:
cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json"
data = serialize_entry(entry)
cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
def read_cache(cache_dir: Path, file_hash: str) -> CacheEntry | None:
cache_file = cache_dir / f"{file_hash}.json"
if not cache_file.is_file():
return None
try:
raw = cache_file.read_text(encoding="utf-8")
data = json.loads(raw)
return deserialize_entry(data)
except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError):
return None # 破損をキャッシュミスとして扱う
処理関数を純粋に保ちます。キャッシュを別のサービスレイヤーとして追加します。
def extract_with_cache(
file_path: Path,
*,
cache_enabled: bool = True,
cache_dir: Path = Path(".cache"),
) -> ExtractedDocument:
"""サービスレイヤー: キャッシュチェック -> 抽出 -> キャッシュ書き込み。"""
if not cache_enabled:
return extract_text(file_path) # 純粋な関数、キャッシュの知識なし
file_hash = compute_file_hash(file_path)
# キャッシュを確認
cached = read_cache(cache_dir, file_hash)
if cached is not None:
logger.info("Cache hit: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
return cached.document
# キャッシュミス -> 抽出 -> 保存
logger.info("Cache miss: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
doc = extract_text(file_path)
entry = CacheEntry(file_hash=file_hash, source_path=str(file_path), document=doc)
write_cache(cache_dir, entry)
return doc
| 決定 | 根拠 |
|---|---|
| SHA-256コンテンツハッシュ | パス非依存、コンテンツ変更で自動無効化 |
{hash}.jsonファイル命名 | O(1)検索、インデックスファイル不要 |
| サービスレイヤーラッパー | SRP: 抽出は純粋に保ち、キャッシュは別の関心事 |
| 手動JSONシリアル化 | 凍結データクラスのシリアル化を完全制御 |
破損はNoneを返す | グレースフルデグラデーション、次回の実行で再処理 |
cache_dir.mkdir(parents=True) | 最初の書き込み時に遅延ディレクトリ作成 |
# 悪い例: パスベースのキャッシュ（ファイルの移動/名前変更で壊れる）
cache = {"/path/to/file.pdf": result}
# 悪い例: 処理関数内にキャッシュロジックを追加（SRP違反）
def extract_text(path, *, cache_enabled=False, cache_dir=None):
if cache_enabled: # この関数は今や2つの責任を持っている
...
# 悪い例: ネストされた凍結データクラスでdataclasses.asdict()を使用
# （複雑なネストされた型で問題を引き起こす可能性がある）
data = dataclasses.asdict(entry) # 代わりに手動シリアル化を使用
--cache/--no-cacheオプションが有益なCLIツール