implement-subtask-rules

name	implement-subtask-rules
description	container-workerがSubtask実装時に参照する詳細ルール（設計書参照、粒度、TDD、品質レビュー、出力形式）を定義

Subtask実装ルール（トークン最適化版）

目的: implement-issues.mdから詳細ルールを分離し、トークン消費を削減する。 container-workerはこのスキルを参照して実装する。

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1. 設計書参照ルール

絶対禁止: 設計書の全文読み込み

1.1 設計書参照マトリクス（実装タスク別）

Token最適化の核心: 実装タスクに必要な設計書セクションを事前定義。 不要なセクションの読み込みを完全に排除。

実装タスク	領域	必須セクション	任意セクション	読み込み禁止
Entity/型定義	backend	## データ型, ## バリデーション	## ビジネスルール	画面仕様, API仕様
Repository実装	backend	## テーブル定義, ## クエリパターン	## インデックス	画面仕様, セキュリティ
UseCase実装	backend	## ユースケース詳細, ## ビジネスルール	## エラーハンドリング	画面仕様, テーブル定義
API Controller	backend	## エンドポイント, ## リクエスト/レスポンス	## 認証/認可	画面仕様, DB詳細
UI Component	frontend	## 画面仕様, ## コンポーネント	## 状態遷移	API詳細, DB詳細
カスタムHook	frontend	## 状態管理, ## API連携	## エラーハンドリング	DB詳細, インフラ
テスト実装	backend/frontend	## テストケース, ## 境界条件	## モックデータ	実装詳細
マイグレーション	infra	## テーブル定義, ## マイグレーション	## データ移行	画面仕様, API仕様
Terraform	infra	## インフラ構成, ## 環境変数	## スケーリング	画面仕様, API仕様
Docker設定	infra	## コンテナ設定, ## 依存サービス	## ヘルスチェック	画面仕様, ビジネスロジック

1.1.1 領域別の設計書ファイルマッピング

領域	参照すべき設計書	参照禁止の設計書
backend	バックエンド設計書.md, データベース設計書.md	画面設計書.md, フロントエンド設計書.md
frontend	画面設計書.md, フロントエンド設計書.md	バックエンド設計書.md, データベース設計書.md
infra	インフラ設計書.md, データベース設計書.md	画面設計書.md, フロントエンド設計書.md

効果: 領域外の設計書を読み込まないことで、1タスクあたり2,000-5,000トークン節約

1.2 セクション別トークン上限

セクション	上限	超過時の対応
データ型	2,000トークン	サブセクション単位で分割読み込み
API仕様	2,000トークン	エンドポイント単位で分割読み込み
画面仕様	2,000トークン	コンポーネント単位で分割読み込み
テーブル定義	2,000トークン	テーブル単位で分割読み込み
テストケース	2,000トークン	カテゴリ単位で分割読み込み

1.3 参照手順（具体的なツール操作）

# Step 1: 目次のみ確認（50行）
outline = read(design_path, limit=50)

# Step 2: 対象セクションの行番号を特定
grep_result = grep(path=design_path, pattern="## データ型")
# 結果例: line 45 にマッチ

# Step 3: 該当部分のみピンポイントで読み込み
section_content = read(design_path, offset=44, limit=80)
# offset=行番号-1, limit=セクション想定行数

# ⛔ 禁止: read(design_path) での全文読み込み
# ⛔ 禁止: limit指定なしでの読み込み

1.4 Progressive Context Loading（段階的読み込み）

def load_design_context(task_type: str, design_path: str) -> dict:
    """タスクタイプに応じた段階的コンテキスト読み込み"""
    
    REFERENCE_MATRIX = {
        # Backend tasks
        "entity": {
            "area": "backend",
            "required": ["## データ型", "## バリデーション"],
            "optional": ["## ビジネスルール"],
            "forbidden": ["## 画面仕様", "## API仕様"],
            "design_files": ["バックエンド設計書.md"]
        },
        "repository": {
            "area": "backend",
            "required": ["## テーブル定義", "## クエリパターン"],
            "optional": ["## インデックス"],
            "forbidden": ["## 画面仕様", "## セキュリティ"],
            "design_files": ["データベース設計書.md", "バックエンド設計書.md"]
        },
        "usecase": {
            "area": "backend",
            "required": ["## ユースケース詳細", "## ビジネスルール"],
            "optional": ["## エラーハンドリング"],
            "forbidden": ["## 画面仕様", "## テーブル定義"],
            "design_files": ["バックエンド設計書.md"]
        },
        : {
            : ,
            : [, ],
            : [],
            : [, ],
            : []
        },
        
        : {
            : ,
            : [, ],
            : [],
            : [, ],
            : [, ]
        },
        : {
            : ,
            : [, ],
            : [],
            : [, ],
            : []
        },
        
        : {
            : ,
            : [, ],
            : [],
            : [, ],
            : []
        },
        : {
            : ,
            : [, ],
            : [],
            : [, ],
            : []
        },
        
        : {
            : ,  
            : [, ],
            : [],
            : [],
            : []
        }
    }
    
    matrix = REFERENCE_MATRIX.get(task_type, {})
    context = {}
    
    
     section  matrix.get(, []):
        content = read_section(design_path, section)
         content:
            context[section] = content
    
    
    
    
     context

なぜ重要か: 全文読み込みは5,000〜20,000トークンを消費。マトリクス参照で500〜2,000トークンに抑制。

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1.5 設計書実現性チェック（Phase 3）

Token最適化: Phase 2 で取得した context オブジェクトを直接埋め込む。 絶対に設計書を再読み込みしないこと（ファイルアクセス 0回）。

判定プロンプト（Gate）

# Phase 2 で取得済みの context を使用
def check_feasibility(context: dict) -> GateResult:
    """設計書の実現性をチェック（読み込み済みのコンテキストを使用）"""
    
    PROMPT = f"""
あなたはシニアエンジニアです。以下の設計書セクションだけを読んで、**迷いなくコードに落とし込めますか？**

## 判定基準
1. **NG**: 型定義が曖昧（`object`, `any` 等）
2. **NG**: 必須パラメータの欠落
3. **NG**: エラー時の挙動が未定義
4. **NG**: 依存するAPI/DB定義が存在しない
5. **NG**: 実装者の推測で補完する必要がある

## コンテキスト（読み込み済み）
{json.dumps(context, indent=2)}

## 出力
{{
  "feasibility": "OK" | "NG",
  "reason": "NGの場合の具体的理由（なければnull）",
  "questions": ["設計者への質問リスト"]
}}
"""
    # 呼び出し (readツールは使用しない)
    return llm.generate(PROMPT)

NG時の対応（Blocked移行）

判定が NG の場合、即座に作業を中断し、以下の手順を実行：

1. Issue を blocked 状態に更新（@.claude/skills/github-issue-state-management/SKILL.md API）：

   bash .claude/skills/github-issue-state-management/scripts/issue-state.sh block <issue-num> design_ambiguity "[判定AIが出力した reason]"
   

2. ユーザー（Sisyphus）に報告して終了

⛔ 絶対禁止: 「たぶんこうだろう」と推測して実装を進めること。

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2. 粒度ルール

項目	上限	違反時
コード量	200行	即時中断、親に報告
ファイル数	3ファイル	即時中断、親に報告
リトライ	3回	Draft PR作成

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3. TDDフロー

🔴 Red: テスト作成 → 失敗確認
    ↓
🟢 Green: 最小実装 → 成功確認
    ↓
🔵 Refactor: 整形 → 再テスト

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4. 品質レビュー

スコア	アクション
9-10点	PR作成へ
7-8点	修正 → 再レビュー
6点以下	報告 → 設計見直し

レビュー観点（6項目）

詳細: @.claude/skills/quality-review-flow/SKILL.md セクション2（客観的品質基準）を参照

1. 設計書との整合性
2. コード品質（SOLID、命名）
3. エラーハンドリング
4. テストカバレッジ
5. セキュリティ
6. 定義-使用相関（スタブ検出）→ 詳細は @.claude/skills/quality-review-flow/SKILL.md セクション2.3 参照

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5. 出力形式（必須）

成功時（最小JSON）

{
  "subtask_id": N,
  "pr_number": N,
  "env_id": "xxx",
  "score": N,
  "status": "success"
}

失敗時

{
  "subtask_id": N,
  "env_id": "xxx",
  "status": "failed",
  "error": "簡潔なエラー説明"
}

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6. 禁止事項

禁止	代替
ホストで edit/write	environment_file_write
ホストで bash cargo test	environment_run_cmd
設計書全文読み込み	セクション単位参照
レビュースキップ	必ず実行
冗長な出力	最小JSON形式

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7. プラットフォーム例外

macOS専用API（objc2, cocoa等）使用時のみホスト環境を許可。 必ず報告してから作業開始。

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8. 撤退条件（必ず守る）

状況	アクション
環境作成が3回失敗	中断、Sisyphusに報告
テストが10回連続失敗	中断、設計見直し要請
レビュー3回失敗	Draft PR作成、中断
200行超過の見込み	即時中断、粒度違反報告
1時間経過	進捗報告、継続可否確認

⛔ 絶対禁止: 無限ループ、エンドレスリトライ