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Python ベストプラクティス(eval/ 専用、Python 3.14 + uv + Pyrefly + Ruff)。モデル A/B・プロンプト評価スクリプトの規約と再現性の作法。

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name	bp-python
description	Python ベストプラクティス(eval/ 専用、Python 3.14 + uv + Pyrefly + Ruff)。モデル A/B・プロンプト評価スクリプトの規約と再現性の作法。

Python Best Practices (eval/ のみ)

moka-1 の Python は eval/ の評価スクリプトに限定(ADR-0001)。本体機能(フィード取得・API・エージェントループ)を Python で書き始めたら設計違反 — その場で指摘して止まること。eval/ の役割は tenets §9 の類のタスク: モデル A/B、プロンプト比較、速度実測、品質採点。

ツールチェーン

uv で完結: uv add / uv run / uv lock。pip・手動 venv・conda 禁止。uv.lock はコミットする
単発スクリプトは PEP 723 インライン依存が便利:
```
# /// script
# requires-python = ">=3.14"
# dependencies = ["httpx", "pydantic>=2"]
# ///
```
uv run script.py だけで動く。共有基盤(採点・レポート生成)が育ったら通常の pyproject.toml パッケージに昇格
Pyrefly 必須: uv run pyrefly check . 通過必須。mypy / pyright は使わない(v1.0 安定版・Ruff 系より高速、ADR 済みの選定)
Ruff が一次ソース: uv run ruff format . + uv run ruff check .。ルールは E,W,F,B,UP,SIM,N,I,ANN,S,PTH,C4,ASYNC,TRY,RUF を select。手動スタイル議論禁止

コード規約

型ヒント必須: 使い捨てスクリプトでも関数は完全アノテーション。Any は境界最小限。Python 3.14 なので list[str] / X | None / PEP 695 type エイリアスを使う(typing.List / Optional は書かない)
例外は具体的に: 裸の except: / except Exception: 禁止。raise EvalError("scoring failed") from err で原因チェーン保持
Pydantic v2 で LLM 出力を受ける: llama.cpp の json_schema 出力は Model.model_validate_json() でパース。生 dict を引き回さない。スキーマは Pydantic モデルから model_json_schema() で生成してリクエストに渡す(スキーマと検証の一元化)
HTTP は httpx: llama.cpp server(localhost)へは httpx.Client を使い回す。タイムアウトは生成長に合わせ明示(timeout=httpx.Timeout(300, connect=5))。並列プローブは asyncio + httpx.AsyncClient、ただし -np スロット数を超える同時リクエストを投げない
資源管理は context manager: with / async with。裸 open() 禁止、パスは pathlib.Path

評価の作法(このスキルの本体)

</think> 除去を忘れない: LFM2.5 系は reasoning-only(tenets §9)。除去前のテキストで品質採点や長さ測定をすると測定が壊れる。CoT 長・CoT 込みレイテンシは別の測定項目として記録する
結果は自己記述的な JSONL: 1 行 = 1 試行。必ず含める: モデル名・量子化・llama.cpp バージョン・サンプリングパラメータ(temperature/top_k/repetition_penalty)・プロンプトの SHA-256・入力 ID・seed・レイテンシ(prefill/decode 分離)・出力。「後から何の実験だったか分かる」ことが正義
seed 固定 + 複数試行: 単発比較で結論しない。同一条件 n≥3、モデル間比較は同一入力セットで対にする(paired comparison)
速度測定は分離して報告: pp(プレフィル)と tg(デコード)を分ける(tenets §9 の形式に合わせる)。ウォームアップ 1 回を捨てる
品質採点に LLM を使う場合: 採点者モデルは被評価モデルと別系統にする(自己採点バイアス)。採点プロンプトも結果 JSONL にハッシュで記録
結論は draft / ADR に還流: eval/ の結果で意思決定したら、moka-adr-writer で ADR 化する。スクリプトと結果 JSONL のパスを ADR から参照

実行環境

ホスト上で直接実行: eval/ はコンテナ化しない(コンテナ数上限 5 に含めない)。llama.cpp server へは http://localhost:<port>
compose の llm を占有しない配慮: 長時間ベンチ中は moka-core の濃縮が遅れる(同一 iGPU)。実測系は明示的に「ベンチ中」であることをユーザーに伝えてから回す

参照

docs/tenets/moka-tenets.md — 本スキルの「tenets §N」参照はこの文書の節番号

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ツールチェーン

uv で完結: uv add / uv run / uv lock。pip・手動 venv・conda 禁止。uv.lock はコミットする

単発スクリプトは PEP 723 インライン依存が便利:

# /// script
# requires-python = ">=3.14"
# dependencies = ["httpx", "pydantic>=2"]
# ///

uv run script.py だけで動く。共有基盤(採点・レポート生成)が育ったら通常の pyproject.toml パッケージに昇格

Pyrefly 必須: uv run pyrefly check . 通過必須。mypy / pyright は使わない(v1.0 安定版・Ruff 系より高速、ADR 済みの選定)

Ruff が一次ソース: uv run ruff format . + uv run ruff check .。ルールは E,W,F,B,UP,SIM,N,I,ANN,S,PTH,C4,ASYNC,TRY,RUF を select。手動スタイル議論禁止

コード規約

型ヒント必須: 使い捨てスクリプトでも関数は完全アノテーション。Any は境界最小限。Python 3.14 なので list[str] / X | None / PEP 695 type エイリアスを使う(typing.List / Optional は書かない)

例外は具体的に: 裸の except: / except Exception: 禁止。raise EvalError("scoring failed") from err で原因チェーン保持

Pydantic v2 で LLM 出力を受ける: llama.cpp の json_schema 出力は Model.model_validate_json() でパース。生 dict を引き回さない。スキーマは Pydantic モデルから model_json_schema() で生成してリクエストに渡す(スキーマと検証の一元化)

HTTP は httpx: llama.cpp server(localhost)へは httpx.Client を使い回す。タイムアウトは生成長に合わせ明示(timeout=httpx.Timeout(300, connect=5))。並列プローブは asyncio + httpx.AsyncClient、ただし -np スロット数を超える同時リクエストを投げない

資源管理は context manager: with / async with。裸 open() 禁止、パスは pathlib.Path

評価の作法(このスキルの本体)

</think> 除去を忘れない: LFM2.5 系は reasoning-only(tenets §9)。除去前のテキストで品質採点や長さ測定をすると測定が壊れる。CoT 長・CoT 込みレイテンシは別の測定項目として記録する

結果は自己記述的な JSONL: 1 行 = 1 試行。必ず含める: モデル名・量子化・llama.cpp バージョン・サンプリングパラメータ(temperature/top_k/repetition_penalty)・プロンプトの SHA-256・入力 ID・seed・レイテンシ(prefill/decode 分離)・出力。「後から何の実験だったか分かる」ことが正義

seed 固定 + 複数試行: 単発比較で結論しない。同一条件 n≥3、モデル間比較は同一入力セットで対にする(paired comparison)

速度測定は分離して報告: pp(プレフィル)と tg(デコード)を分ける(tenets §9 の形式に合わせる)。ウォームアップ 1 回を捨てる

品質採点に LLM を使う場合: 採点者モデルは被評価モデルと別系統にする(自己採点バイアス)。採点プロンプトも結果 JSONL にハッシュで記録

結論は draft / ADR に還流: eval/ の結果で意思決定したら、moka-adr-writer で ADR 化する。スクリプトと結果 JSONL のパスを ADR から参照

実行環境

ホスト上で直接実行: eval/ はコンテナ化しない(コンテナ数上限 5 に含めない)。llama.cpp server へは http://localhost:<port>

compose の llm を占有しない配慮: 長時間ベンチ中は moka-core の濃縮が遅れる(同一 iGPU)。実測系は明示的に「ベンチ中」であることをユーザーに伝えてから回す

参照

docs/tenets/moka-tenets.md — 本スキルの「tenets §N」参照はこの文書の節番号