ask

name	ask
description	survey-any リポジトリに蓄積された既存調査を検索・参照して質問に回答するスキル。 ghq でリポジトリパスを自動解決し、mise タスク経由でトピックを横断検索、 該当する topics/references をソース付きで回答する。 Bates の berrypicking モデルに沿って、単発検索ではなく複数戦略で動線を提示する。 Use when: ユーザーが既存リサーチの内容について質問したとき、または既存知識を引きたいとき。 「〜について教えて」「〜の内容は?」「〜ってどうだった?」「前に調べた〜」 「〜のトピックある?」「〜のナレッジ検索」「survey-any確認」「調査結果参照」 「〜について何か知ってる?」「リサーチノート検索」など。 新規調査（/survey）や整理（/inbox-organize）とは別。
license	MIT

Ask

survey-any の蓄積知識を berrypicking 戦略で検索・参照し回答する。

前提: ghq, mise, jq がインストール済みであること。

補助要素の境界

• 本文の mise -C "$SURVEY_REPO" run ... が正典。scripts/query.sh は薄いラッパーで、本文と等価な経路のみ提供する（差分が出たら本文を優先）。
• 動線提示はリンク列挙のみ。cited-by 等の補助コマンドは「ユーザーが次に叩く想定のコマンド」として名前を列挙するだけで、回答生成中には実行しない。
• sources 空・補助コマンド未対応の topic では related フィールドや fm-related の重複度を fallback として使う。動線カテゴリごとの fallback は §4 末尾参照。

設計思想 — Berrypicking

Bates (1989) の berrypicking モデルは「クエリは進化する、検索は単一戦略では完結しない」と説く。 このスキルは古典 IR の「単一クエリ → 単一結果集合」ではなく、6 戦略を組み合わせた探索を行う。

Bates 戦略	survey-any 上の実装
Subject search	mise run fm | jq '.[] | select(.tags | index("<tag>"))'
Footnote chasing	mise run cites <topic> で sources を辿る
Citation searching	mise run cited-by <ref> で reference → topics 後向き
Author searching	reference frontmatter の author: を grep
Area scanning	mise run fm-related <topic> でタグ近接
Journal run	tag 一覧を時系列で走査

詳細は topics/bates-berrypicking-pkb-application/。

Workflow

1. パス解決

SURVEY_REPO=$(ghq list --full-path | grep 'survey-any$' | head -1)

空なら §1.5 のリモートフォールバックに切り替える (ghq / mise が無い環境でも動かすため)。 リモートも使えない場合のみエラー終了し、ユーザーに ghq get を促す。

1.5 リモートフォールバック (checkout が無い環境)

ローカル checkout / mise が使えないときは、読み取り API を直接叩く。 token は ~/.config/survey-any/.env の PROGRESS_TOKEN (または環境変数)。

TOKEN=$(sed -n 's/^PROGRESS_TOKEN=//p' ~/.config/survey-any/.env 2>/dev/null || echo "$PROGRESS_TOKEN")
BASE="${SURVEY_ANY_URL:-https://survey-any.pages.dev}"

# fm 相当 (kind: topic|reference|wiki|course|lesson)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "$BASE/api/fm?kind=topic"
# search-fulltext 相当 (BM25 のみ。--hybrid は無い)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "$BASE/api/search?q=<query>&top=10&kind=topic"
# Read 相当 (lesson は /api/content/lesson/<course>/<NN-slug>)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "$BASE/api/content/topic/<name>"
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" "$BASE/api/content/reference/<name>?format=raw"

リモート経路の制約 (該当する動線はスキップし、回答にその旨を 1 行添える):

• trace 記録・fm-related・cited-by・cites は未対応 (ローカル専用)
• 検索は BM25 のみ (dense/hybrid なし)。スコア値はローカルと非互換
• index は main への push 時に同期される (未 push の変更は検索に出ない)

2. 初期検索 (Subject search)

タグベースのマッチング (fm がプリミティブ。タグ検索・トピック一覧などはここから合成する):

mise -C "$SURVEY_REPO" run fm

各要素: {topic, title, status, tags, related, created, path}

jq でフィルタ:

mise -C "$SURVEY_REPO" run fm | jq '.[] | select(.tags | index("unity"))'
mise -C "$SURVEY_REPO" run fm | jq '.[] | select(.title | test("keyword"; "i"))'
mise -C "$SURVEY_REPO" run fm | jq -r '.[] | "\(.status)\t\(.title)\t\(.path)"'  # 一覧

タグ統制を考慮するなら vocab/tags.yml で preferred 形を確認するとヒット率が上がる。

BM25 全文検索 (タイトル + 本文。英語と日本語の両方をサポート):

mise -C "$SURVEY_REPO" run build-index           # 初回 / topic 追加後に再構築
mise -C "$SURVEY_REPO" run search-fulltext "berrypicking 個人ナレッジ" --top 10
mise -C "$SURVEY_REPO" run search-fulltext "..." --kind topic    # topic のみ

タグでヒットしないテーマでも本文の語彙でヒットするので、subject search が空振ったら fulltext を試す。

3. 補助コマンド (戦略別)

mise -C "$SURVEY_REPO" run fm-tags                                              # タグ一覧（使用頻度付き）
mise -C "$SURVEY_REPO" run fm | jq '.[] | select(.tags | index("<tag>"))'       # subject search
mise -C "$SURVEY_REPO" run fm-related <topic>                                   # area scanning
mise -C "$SURVEY_REPO" run cited-by <reference>                                 # citation searching (forward-chaining)
mise -C "$SURVEY_REPO" run cites <topic>                                        # footnote chasing (backward-chaining)
mise -C "$SURVEY_REPO" run fm | jq -r '.[] | "\(.status)\t\(.title)\t\(.path)"' # 全トピック一覧

4. 内容読み込みと動線提示

該当する $SURVEY_REPO/topics/<topic>/README.md を Read で読む。

berrypicking の本質は「読みながらクエリを進化させる」こと。回答時に次の動線を 2-3 件提示する:

• More like this — fm-related <topic> の上位
• Cited by — reference を引用している他 topic (cited-by <reference>)
• Area scan — 同じ broader タグ (vocab/tags.yml の broader/narrower)

sources: フィールドに references が記載されている場合、 必要に応じて $SURVEY_REPO/references/<name>.md も読んで根拠にする。 references 末尾の <!-- backlinks:start --> 領域には自動生成された "Cited by" がある。

動線カテゴリごとの fallback (データ欠損時):

• sources: が空 → Footnote chasing は frontmatter related フィールドに置き換える
• reference に backlinks が無い → Cited by はスキップ、Area scan を 1 件増やす
• fm-related の重複度が低い → Area scan は broader タグ (vocab/tags.yml) を辿る

5. 探索ログの記録 (任意 — 実行条件あり)

以下のいずれかに該当するときのみ記録する (毎回ではない):

• ヒットゼロのクエリだった (Kuhlthau の Exploration phase 相当 — /survey のネタとして残す価値が高い)
• berrypicking 戦略を 2 回以上切り替えた (進化したクエリの軌跡を残す)
• ユーザーが follow-up を明示的に出した (会話の継続性が確認できた)

それ以外はスキップしてよい (記録自体のオーバーヘッドを避ける)。

berrypicking trace を memory/seeking-trace.jsonl に追記する。 1 ステップ = 1 JSON 行。複数ターンで進化したクエリは 1 ステップずつ記録する。

mise -C "$SURVEY_REPO" run trace \\
  --query "..." \\
  --hits topic-a,topic-b \\
  --picked topic-a \\
  --next "..." \\
  --strategy subject  # subject|footnote-chasing|citation-searching|author|area-scan|journal-run

ヒットゼロのクエリ (= 不確実性が高い段階。Kuhlthau の Exploration phase) も 記録すると、後で /survey の有力なネタリストになる。

このログは .gitignore 対象 (個人の探索履歴) なので共有はされない。

6. 回答

• トピック内のソースを引用して回答する
• 引用する reference に strength: frontmatter があれば、信頼度を 1 行添える （例:「（根拠: single-author-preprint、示唆レベルとして扱う）」）。無ければこの行は省略する
• 該当なしなら「既存の調査に含まれていない」と明示する
• 追加調査が有益な場合は /survey の利用を提案する
• 回答末尾に「次に辿れる動線」セクションを付ける (複数戦略が立つ場合は推奨)

例:

[本文回答]

## 次に辿れる動線
- More like this: <topic-A>, <topic-B>
- Cited by: <topic-C> (`<reference-X>` 経由)
- Area scan: <broader-tag> 配下に <topic-D>, <topic-E>

これにより利用者は次のクエリを見つけやすくなる (= berrypicking の継続)。