feat(takt): Bundle Y2 - analyze facets を haiku 化#98
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post-merge-feedback の 3 facets (analyze-pr / analyze-session / analyze-prepush-reports) と post-pr-review の analyze step を sonnet → haiku に変更。aggregate / fix / supervise は sonnet 維持で 品質担保。 analyze 系は「情報源から finding を抽出する分類タスク」で deep reasoning 不要。期待効果: PR #97 ベースラインから session あたり 15-20 分削減 + 該当 step の token cost 1/3。 token 効率改善計画書 (docs/pipeline-token-efficiency.md) も同コミットで 初出公開。進捗管理表で #A-1 / #C-1 を「採用済 (Bundle Y2)」マーキング。 Bundle Z (#B-*) / Bundle Z2 (#D-*) は別 PR で実装予定。 検証: AgentModelSchema (node_modules/takt/dist/core/models/schema-base.js) は ['opus', 'sonnet', 'haiku'] enum で haiku alias を accept。 npx takt prompt で両 workflow が parse 通ることを確認済み。
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📝 Walkthroughウォークスルー3つの並列解析タスク（ 変更内容
推定コードレビュー労力🎯 2 (Simple) | ⏱️ ~10 minutes 関連する可能性のあるPR
🚥 Pre-merge checks | ✅ 5✅ Passed checks (5 passed)
✏️ Tip: You can configure your own custom pre-merge checks in the settings. Thanks for using CodeRabbit! It's free for OSS, and your support helps us grow. If you like it, consider giving us a shout-out. Review rate limit: 0/1 reviews remaining, refill in 46 minutes and 17 seconds.Comment |
![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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🧹 Nitpick comments (4)
.takt/workflows/post-merge-feedback.yaml (1)
31-94: ⚡ Quick winLGTM（ただし haiku の見落としは要 dogfood 比較）
analyze-pr / analyze-session / analyze-prepush-reports を
model: haikuに切り替えつつ、aggregate-feedbackをmodel: sonnetのままにしている点は、意図（抽出/分類のみを haiku に寄せる）と整合しています。一方で、haiku による finding 抽出の精度低下（見落とし）リスクは残るので、docs で想定している gate（dogfood での品質変化比較）が確実に運用されるよう、次回の実測指標（例: facets の report 差分、最終
feedback-report.mdの Critical/Major 変化有無）をどこかに明示しておくのが安全です。🤖 Prompt for AI Agents
Verify each finding against the current code and only fix it if needed. In @.takt/workflows/post-merge-feedback.yaml around lines 31 - 94, The workflow switches analyze-pr, analyze-session, and analyze-prepush-reports to model: haiku while leaving aggregate-feedback as model: sonnet, so add an explicit dogfood-quality gate and measurement outputs to guard against haiku regressions: update the workflow to emit comparison metrics (e.g., facets diffs and a summary of Critical/Major counts) and a deterministic artifact (feedback-report.md) after both haiku and sonnet runs; ensure the steps tied to analyze-pr, analyze-session, analyze-prepush-reports produce those artifacts (names: pr-analysis.md, session-analysis.md, prepush-analysis.md) and add a final compare step that consumes them and writes a dogfood comparison report indicating whether Critical/Major changed so the gate is enforceable.docs/pipeline-token-efficiency.md (2)
717-725: ⚡ Quick winローカル Windows パス（C:\Users\HIROKI\...）は匿名化/非表示推奨（PII混入リスク）
関連セクションでC:\Users\HIROKI\...のように個人名を含むローカルパスが公開されています。ドキュメント用途として不要なら、ユーザー名部分をC:\Users\<REDACTED>\...などに置き換えるか、相対パス/ハッシュ付きセッションIDのみにしてください。🤖 Prompt for AI Agents
Verify each finding against the current code and only fix it if needed. In `@docs/pipeline-token-efficiency.md` around lines 717 - 725, The document exposes a local Windows path containing a real username in the "関連" section (the string "C:\Users\HIROKI\.claude\projects\...6cbc5021-e5f4-420d-853b-e1b467d45ae4.jsonl"); replace the hardcoded user-specific path with an anonymized form such as "C:\Users\<REDACTED>\.claude\projects\...<SESSION_ID>.jsonl" or a relative/hashed session ID only, and update the literal line that currently lists "C:\Users\HIROKI\.claude\projects\e--work-claude-code-hook-test\6cbc5021-e5f4-420d-853b-e1b467d45ae4.jsonl" to the redacted version to remove PII.
1-726: ⚡ Quick winMD040（fenced code block の言語指定なし）を解消してください
static analysis（markdownlint-cli2）で MD040 警告が出ているため、fenced code block をすべて
```bash/```yaml/```json等のように言語指定付きにしてください（該当: Line 122, 231, 262, 456）。🤖 Prompt for AI Agents
Verify each finding against the current code and only fix it if needed. In `@docs/pipeline-token-efficiency.md` around lines 1 - 726, The markdown has multiple fenced code blocks missing language specifiers (examples include the gh/POST bash examples for replying to PR threads, the YAML snippets showing model: haiku for analyze steps, the Python3 session-metrics snippet under "検証方法", and other shell/JSON examples); update each triple-backtick fence to include an appropriate language token such as bash, yaml, python, json, or rust to satisfy MD040. Locate the unlabeled fences by searching for the shown snippets (e.g., the gh api / dev/null example, the YAML blocks that show ".takt/workflows" changes like "model: haiku", and the Python3 block that reads session jsonl) and add the corresponding language tag to the opening ``` line for each block..takt/workflows/post-pr-review.yaml (1)
39-64: ⚡ Quick winanalyze を haiku にするのは妥当（分岐結果の差分監視だけ推奨）
post-pr-reviewの analyze step にmodel: haikuを明示し、fix/supervise 系を sonnet のまま維持しているのは、意図通りの “分類/抽出寄せ” になっています。ただし haiku で classification が僅かにズレると、
approved / needs_fix / user_decisionの分岐結果（＝ループ回数や fix 実行可否）に波及し得ます。dogfood ではcoderabbit-analysis.mdと次ステップ遷移（needs_fix が出た/出ない等）の差分が追える形で計測するのがおすすめです（ワークフロー側の差分ログでもOK）。🤖 Prompt for AI Agents
Verify each finding against the current code and only fix it if needed. In @.takt/workflows/post-pr-review.yaml around lines 39 - 64, analyze ステップで model: haiku を使うと分類の微差が分岐（rules の approved/needs_fix/user_decision）に影響するため、`analyze` 定義に出力差分追跡を追加して `coderabbit-analysis.md` の内容と次ステップ遷移の差分を記録するようにして下さい；具体的には `.takt/workflows/post-pr-review.yaml` の `analyze` ブロック（model: haiku）に「前回の coderabbit-analysis.md と今回の差分を保存/アーティファクト化」または「ワークフロー実行時に次ステップ（rules の判定結果）をログに出力」する処理を入れ、結果を出力先（output_contracts の coderabbit-analysis.md）とワークフロー差分ログの両方に残すように実装して分類ズレの影響を可視化してください。
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Verify each finding against the current code and only fix it if needed.
Nitpick comments:
In @.takt/workflows/post-merge-feedback.yaml:
- Around line 31-94: The workflow switches analyze-pr, analyze-session, and
analyze-prepush-reports to model: haiku while leaving aggregate-feedback as
model: sonnet, so add an explicit dogfood-quality gate and measurement outputs
to guard against haiku regressions: update the workflow to emit comparison
metrics (e.g., facets diffs and a summary of Critical/Major counts) and a
deterministic artifact (feedback-report.md) after both haiku and sonnet runs;
ensure the steps tied to analyze-pr, analyze-session, analyze-prepush-reports
produce those artifacts (names: pr-analysis.md, session-analysis.md,
prepush-analysis.md) and add a final compare step that consumes them and writes
a dogfood comparison report indicating whether Critical/Major changed so the
gate is enforceable.
In @.takt/workflows/post-pr-review.yaml:
- Around line 39-64: analyze ステップで model: haiku を使うと分類の微差が分岐（rules の
approved/needs_fix/user_decision）に影響するため、`analyze` 定義に出力差分追跡を追加して
`coderabbit-analysis.md` の内容と次ステップ遷移の差分を記録するようにして下さい；具体的には
`.takt/workflows/post-pr-review.yaml` の `analyze` ブロック（model: haiku）に「前回の
coderabbit-analysis.md と今回の差分を保存/アーティファクト化」または「ワークフロー実行時に次ステップ（rules
の判定結果）をログに出力」する処理を入れ、結果を出力先（output_contracts の
coderabbit-analysis.md）とワークフロー差分ログの両方に残すように実装して分類ズレの影響を可視化してください。
In `@docs/pipeline-token-efficiency.md`:
- Around line 717-725: The document exposes a local Windows path containing a
real username in the "関連" section (the string
"C:\Users\HIROKI\.claude\projects\...6cbc5021-e5f4-420d-853b-e1b467d45ae4.jsonl");
replace the hardcoded user-specific path with an anonymized form such as
"C:\Users\<REDACTED>\.claude\projects\...<SESSION_ID>.jsonl" or a
relative/hashed session ID only, and update the literal line that currently
lists
"C:\Users\HIROKI\.claude\projects\e--work-claude-code-hook-test\6cbc5021-e5f4-420d-853b-e1b467d45ae4.jsonl"
to the redacted version to remove PII.
- Around line 1-726: The markdown has multiple fenced code blocks missing
language specifiers (examples include the gh/POST bash examples for replying to
PR threads, the YAML snippets showing model: haiku for analyze steps, the
Python3 session-metrics snippet under "検証方法", and other shell/JSON examples);
update each triple-backtick fence to include an appropriate language token such
as bash, yaml, python, json, or rust to satisfy MD040. Locate the unlabeled
fences by searching for the shown snippets (e.g., the gh api / dev/null example,
the YAML blocks that show ".takt/workflows" changes like "model: haiku", and the
Python3 block that reads session jsonl) and add the corresponding language tag
to the opening ``` line for each block.
ℹ️ Review info
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May 1, 2026
PR #99 round 3 CodeRabbit Minor 指摘 2 件を反映。 #1 (Inline Minor / id 3173967127, L719 周辺): outlier 率の数値矛盾 - L718 の「6 runs 中 6-iter outlier 1 件」と L719 の「outlier 率 33%」が同段 落内で矛盾 (1/6 = 16.7%) との指摘 - 私の Round 2 self-introduced bug で 33% を 4 箇所 (L302 / L335 / L611 / L719) に書いていた - 全箇所を「1/6 (16.7%)」表記に統一。観測データ table (L28 の `{1×3, 3×2, 6×1}`) を single source of truth として一貫させる - L335 (post-pr-review との比較) は文脈に合わせて文を整理 (旧「33% と比べて 健全」→ 新「同水準だが 3-iter 中央値は post-pr-review の方が低い」) #2 (Inline Minor / id 3173967148, L763): 進捗管理テーブルの #B-α 状態 - 旧: `計画 (Bundle Z Phase 1) | 2026-05-01 | -` - 新: `採用済 (Bundle Z Phase 1) | 2026-05-02 | #99` - 本 PR で実装済の実態に追従。Bundle Y2 PR #98 の `(本 PR)` placeholder + 後置換 commit パターンを省略し、PR 番号確定済のため直接 `#99` を記載 - ADR-033 運用 (table が absolute number の source of truth) に従う CR の指摘は 3 箇所 (L302 / L633) と書いていたが、grep で実際には 4 箇所 存在 (L633 は前 commit で「outlier 0% + 1-iter ALL APPROVE」表記に変更済の ためヒットなし、代わりに L335 が新たに発見)。CR は L302 を base に他箇所も 同期と要請しており、4 箇所すべて修正することで整合確保。
aloekun
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May 1, 2026
* docs(pipeline): PR #98 post-merge-feedback 反映 + Bundle Z 全面再編 pipeline-token-efficiency.md: - Bundle Z 当初提案 (旧 #B-1〜#B-4) を完全削除し「再評価」ブロックで批判を記録 - 新案 #B-α / #B-β / #B-γ (アーキテクチャ 3 層: 決定論 lint / 制約付き fix / 異常検知 reviewer) を追加 - 採用判定 + Bundle Z 3 Phase 構造 (Phase 1: Rust 限定 PoC / Phase 2: metrics diff / Phase 3: reviewer 役割変更) - Bundle 編成 / 期待効果 / 進捗管理表を新案に整合 update todo.md / todo4.md: - PR #98 post-merge-feedback で採用された 3 件を follow-up として登録 (順位 39/40/41、ADR-033 template 準拠で詳細を todo4.md に記述) - 順位 39: takt workflow `model` 必須化 lint rule (Bundle Y2 完全性) - 順位 40: prepare-pr skill Step 1 bookmark 存在チェック強化 - 順位 41: Bundle Y2 効果の定量計測 ユーザーフィードバック (PR #98 セッション末) の本質: 既存 #B-1〜#B-4 は LLM 検証器の追加 (ask-based) で、6 iter = worst path は構造的必然のため 収束しない。「iter を減らす」ではなく「iter を不要にする」= LLM 通過前に 決定論層で止める方針へ転換。 参照: .claude/feedback-reports/98.md * feat(hooks): Bundle Z Phase 1 - 決定論 comment lint hook (Rust) #B-α 実装: tree-sitter-rust ベースの AST 層で line/block comment を抽出し、 例外マーカー (rustdoc /// /*! および // TODO: / FIXME: / SAFETY: / NOTE: / HACK: / XXX:) 以外を REJECT する PostToolUse hook を追加。 設計の核心 (ユーザーフィードバック反映): - regex で「Why/What の意味区別」を試みず、コメントの存在自体を制約 - AST 層 (tree-sitter) で文字列リテラル内 // の誤検知を構造的に排除 - 既存 PreToolUse / PostToolUse hooks と独立した binary として配置 (ユーザー指示: 言語別 plugin の独立性確保、将来 ts/python 用 plugin の 並列追加を想定) 実装: - 新 crate src/hooks-post-tool-comment-lint-rust/ を Cargo workspace に追加 - 既存 hooks-post-tool-linter の LintViolation フォーマットを踏襲 - 24 unit tests (allowlist / 違反検出 / 文字列内コメント無視 / 上限 / JSON 構造) すべて pass - package.json: build:hooks-post-tool-comment-lint-rust + build:all 統合 - scripts/deploy-hooks.ts: EXE_FILES に追加 - .claude/settings.local.json.template: PostToolUse に独立 matcher block で登録 dogfood smoke test: - 自身の main.rs (rustdoc + // NOTE のみ): クリーン (no violation) - 違反コメント含む test.rs: line 1 に RUST_COMMENT_FORBIDDEN を JSON で報告 参照: - docs/pipeline-token-efficiency.md Bundle Z #B-α 設計 (前 commit) - ADR-001 (Rust hooks) / ADR-007 (AST 層) / ADR-026 (Cargo workspace) * fix(docs): CR Minor 反映 - 計画書の AST 解析方式を tree-sitter で統一 PR #99 round 1 CodeRabbit Minor 指摘 (`docs/pipeline-token-efficiency.md` の L202 / L291 が `syn` / rustc lexer 前提の説明だが、実装側は tree-sitter + tree-sitter-rust を採用しており不整合) を反映。 変更: - L202: 「`syn` crate or `proc_macro2::TokenStream` の lexer level」→ 「`tree-sitter` / `tree-sitter-rust` で `(line_comment)` / `(block_comment)` ノードを query で抽出」 - L291: 「`syn` / rustc lexer level で comment 抽出」→ 「`tree-sitter` / `tree-sitter-rust` で `(line_comment)` / `(block_comment)` ノードを抽出」 次フェーズ (Phase 2 / Phase 3) の実装方針誤誘導を防止する。 * fix(docs): CR Round 2 反映 - 例外マーカー一覧 + iter 分布目標を整合 PR #99 round 2 CodeRabbit Minor 指摘 2 件を反映 (Nitpick / Low value 1 件は Bundle Z 設計に逆行のため却下)。 #1 (Inline Minor / L189-194): 例外マーカー一覧と実装の同期 - 旧: `///` / `// TODO:` / `// FIXME:` / `// SAFETY:` / `// NOTE:` のみ列挙 - 新: 実装 `ALLOWED_LINE_PREFIXES` / `ALLOWED_BLOCK_PREFIXES` を single source of truth と明示し、現時点の全マーカー (line: `///` / `//!` / `// TODO:` / `// FIXME:` / `// SAFETY:` / `// NOTE:` / `// HACK:` / `// XXX:`、 block: `/**` / `/*!`) を列挙。マーカー追加時の同期義務も併記。 #2 (Outside diff range Minor / L716-720): 検証目標を Bundle Z 再編後の ターゲットに統一 - 旧: `{1×N, 2×N}` で 6-iter outlier 消失、avg iter 2.5 → 1.5 - 新: `{1×N}` (1-iter 固定) で outlier 率 33% → 0%、avg iter 2.5 → 1.0、 1-iter ALL APPROVE 率 90% 超 (L302 / L633 と統一) - これは Bundle Z 再編 (前 commit) で意図的に格上げしたターゲットの未追従 漏れ。dogfood 判定の基準を文書内で 1 系統に揃える。 却下 (#3 / Low value Nitpick / main.rs L78-87): スペース要件 (`// TODO:` のみ 許可、`//TODO:` 拒否) は Rust 慣用表記 (rustfmt / clippy / VSCode TODO highlighter デファクト) と整合しており、`//TODO:` 許容は Bundle Z #B-α の 「コメント存在自体を制約」設計に逆行。CR thread に却下根拠を resolved reply として投稿予定。 * fix(docs): CR Round 3 反映 - outlier 率の数値整合 + 進捗管理 #B-α 状態更新 PR #99 round 3 CodeRabbit Minor 指摘 2 件を反映。 #1 (Inline Minor / id 3173967127, L719 周辺): outlier 率の数値矛盾 - L718 の「6 runs 中 6-iter outlier 1 件」と L719 の「outlier 率 33%」が同段 落内で矛盾 (1/6 = 16.7%) との指摘 - 私の Round 2 self-introduced bug で 33% を 4 箇所 (L302 / L335 / L611 / L719) に書いていた - 全箇所を「1/6 (16.7%)」表記に統一。観測データ table (L28 の `{1×3, 3×2, 6×1}`) を single source of truth として一貫させる - L335 (post-pr-review との比較) は文脈に合わせて文を整理 (旧「33% と比べて 健全」→ 新「同水準だが 3-iter 中央値は post-pr-review の方が低い」) #2 (Inline Minor / id 3173967148, L763): 進捗管理テーブルの #B-α 状態 - 旧: `計画 (Bundle Z Phase 1) | 2026-05-01 | -` - 新: `採用済 (Bundle Z Phase 1) | 2026-05-02 | #99` - 本 PR で実装済の実態に追従。Bundle Y2 PR #98 の `(本 PR)` placeholder + 後置換 commit パターンを省略し、PR 番号確定済のため直接 `#99` を記載 - ADR-033 運用 (table が absolute number の source of truth) に従う CR の指摘は 3 箇所 (L302 / L633) と書いていたが、grep で実際には 4 箇所 存在 (L633 は前 commit で「outlier 0% + 1-iter ALL APPROVE」表記に変更済の ためヒットなし、代わりに L335 が新たに発見)。CR は L302 を base に他箇所も 同期と要請しており、4 箇所すべて修正することで整合確保。
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Summary
model: haikuを明示追加 (default sonnet → haiku)docs/pipeline-token-efficiency.mdを初出公開Context
docs/pipeline-token-efficiency.mdで策定した Bundle Y2 (#A-1 + #C-1)。共通テーマは「情報源から finding を抽出する分類タスクは haiku で十分」。Validation
verdict=APPROVE(1 iteration / 3m 19s, 2026-05-01 17:10 JST)node_modules/takt/dist/core/models/schema-base.jsの AgentModelSchema はz.enum(['opus', 'sonnet', 'haiku'])で accept 確認npx takt prompt post-pr-review/npx takt prompt post-merge-feedback共に正常 parsedocs/pipeline-token-efficiency.mdの検証方法 ① ② を実行)References
docs/pipeline-token-efficiency.md(本 PR で初出公開、Bundle Y2 詳細 + 検証方法ベースライン)進捗表の
(本 PR)placeholder は PR 番号確定後に追加コミットで埋める。Summary by CodeRabbit
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