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cawplan-internal-qa-coding-session-test

cawplan-internal-qa-coding-session-test

github.com/cawcutテスト・品質177 回インストール2 日前に更新
リポジトリ

cawplan-internal-qa-coding-session-test について

CawPlanの単一セッションについて、会話の要約を生成・確認するQAスキルです。セッションを特定してメッセージを取得し、文章形式の要約と自己評価を提示します。結果を書き戻さない読み取り専用の処理です。

主な機能

  1. 01IDまたは範囲からセッションを特定
  2. 02順序付きの会話メッセージを取得
  3. 03文章形式の要約を生成
  4. 04メッセージ数と自己評価を報告
  5. 05読み取り専用のワークフロー

活用シーン

  1. 01指定セッションの要約生成をテスト
  2. 02要約が会話を反映しているか確認
  3. 03アップロード済みセッションのメッセージを確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/cawcut/skill-cawplan --skill cawplan-internal-qa-coding-session-test

インストール後、Claude Code で/cawplan-internal-qa-coding-session-testを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/SESSION_SUMMARY_RULES.md

詳細

CawPlan 内部 QA — セッション要約プロンプトのテスト

ブートストラップ

cawplan skill check

ワークフロー

1. セッションを 1 つ特定する

リクエストで entry_id が直接指定されている場合は、ステップ 2 に進みます。

それ以外の場合は、テストするセッションを特定します。

  • 人物（任意）：名前が指定されている場合は、humaninputs スキルと同じ方法で cawplan session members を使って特定します（大文字と小文字を区別しない／部分一致）。一致する可能性のある人物が複数いる場合は、番号付きリストを提示して尋ねます。推測してはいけません。人物が指定されていない場合は、現在のユーザーを使用します（cawplan session my-sessions を使い、--user-id によるオーバーライドは不要です）。
  • 日付：指定されている場合はその日付を使用し、指定されていない場合は直近 2 日間をデフォルトにします。
  • その範囲のセッションを一覧表示します。 
    cawplan session my-sessions --date "<date>"                    # current user, or:
cawplan session my-sessions --user-id "<resolved_user_id>" --from "<from>" --to "<to>"
  • 複数のセッションが返された場合は、番号付きリスト（session_title、日時、プロジェクト、entry_id/unique_id）を提示して、どれをテストするか尋ねます。自動的に選んではいけません。1 つだけの場合はそれを使用します。該当するセッションがない場合は、その旨を伝え、推測せずに別の範囲を指定するよう尋ねます。
2. 会話全体を取得する
cawplan session conversation --entry-id "<entry_id>"

これは data.messages[] を返します。順序付けされた {role, time, text} エントリです（人間の入力行ではなく、アップロードされた会話の生データです）。メッセージの総数と、そのうち user と assistant がそれぞれおよそどれくらいを占めるかを確認します。

応答にメッセージがない場合（会話が空、またはセッションが include_conversation を指定してアップロードされていない場合）は、その旨を伝えて終了します。要約するものはありません。

3. 自分で要約を生成する

このセッションでまだ読んでいない場合は、references/SESSION_SUMMARY_RULES.md を読みます。data.messages[] を順に確認し、そのドキュメントの説明どおりに summary を記述します。要約は散文による物語形式の振り返り（箇条書きではありません）とし、最大約 800 語を目安にしつつ、セッションの実際の内容に応じた長さにして、会話で主に使われている言語に合わせます。これは推論のステップとして直接実行してください。スクリプトを書いたり、外部の LLM API を呼び出したりしてはいけません。ここでは、参照ドキュメントのルールに従ってあなた自身が生成します。

4. 報告する

次の順に表示します。

  • 特定したセッション：entry_id、session_title（分かる場合）、日付、メッセージ数。
  • 生成した要約全文。
  • 1 行の自己評価：要約が会話を正しく反映しているか（正しい成果物が挙げられ、正しい結果が記載されているか）、または何かを捏造・見落としていないかを述べます。これは読み取り専用の簡易確認であり、合否判定ではありません。まだ比較できるクラウド上の値はありません。

注記

  • これは表示専用です。CawPlan に何も書き戻さず、クラウドに保存された要約とも比較しません（この機能は新しく、過去のセッションに要約が付くのは再エンリッチ後です）。特定のセッションのクラウド上の要約が利用可能になった後に比較したい場合は、cawplan session my-sessions またはセッション詳細エンドポイントを直接使い、応答から summary を読み取ってください。このスキルに比較ロジックを追加する必要はありません。
  • メッセージが数十件を超えるような非常に長いセッションでも、この手動テストでは 1 回で直接要約して問題ありません。本番環境での map-reduce による分割は、LLM の出力予算に関する制約であり、同じタスクを人間／エージェントが読み進めて行う際の要件ではありません。

参照資料

  • references/SESSION_SUMMARY_RULES.md

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