csv-wave-pipeline

Name: csv-wave-pipeline
Author: catlog22

github.com/catlog22エージェントワークフロー2.1k46 回インストール19 週間前に更新

リポジトリ

csv-wave-pipeline について

csv-wave-pipelineは、実装要件を依存関係に沿ったタスクに分解し、複数のウェーブで並行実行するスキルです。ウェーブ間で調査結果を共有し、セッションの再開にも対応します。

主な機能

01要件を3〜10件のタスクに分解
02依存関係に基づくウェーブ編成
03エージェントによる並行実行
04ウェーブ間での発見事項と結果の共有
05セッション再開とレポート生成

活用シーン

01機能実装の並行化
02後続タスクへの前提調査の引き継ぎ
03中断した一括実行の再開

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/catlog22/claude-code-workflow --skill csv-wave-pipeline

インストール後、Claude Code で/csv-wave-pipelineを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

自動モード

--yes または -y を指定すると、タスクの分割を自動で承認し、対話形式の検証を省略してデフォルト値を使用します。

CSV ウェーブパイプライン

使い方

$csv-wave-pipeline "Implement user authentication with OAuth, JWT, and 2FA"
$csv-wave-pipeline -c 4 "Refactor payment module with Stripe and PayPal"
$csv-wave-pipeline -y "Build notification system with email and SMS"
$csv-wave-pipeline --continue "auth-20260228"

フラグ：

-y, --yes：すべての確認を省略します（自動モード）
-c, --concurrency N：各ウェーブ内で同時に実行するエージェントの最大数（デフォルト：4）
--continue：既存のセッションを再開します

概要

spawn_agents_on_csv を使用した、ウェーブ間のコンテキスト伝播に対応するウェーブベースのバッチ実行です。タスクを依存関係に基づくウェーブにグループ化し、各ウェーブを並行して実行します。その結果は次のウェーブに引き継がれます。

基本的なワークフロー：分割 → ウェーブを計算 → ウェーブごとに実行 → 集約

Phase 1: Requirement → CSV
   ├─ Parse requirement into subtasks (3-10 tasks)
   ├─ Identify dependencies (deps column)
   ├─ Compute dependency waves (topological sort → depth grouping)
   ├─ Generate tasks.csv with wave column
   └─ User validates task breakdown (skip if -y)

Phase 2: Wave Execution Engine
   ├─ For each wave (1..N):
   │   ├─ Build wave CSV (filter rows for this wave)
   │   ├─ Inject previous wave findings into prev_context column
   │   ├─ spawn_agents_on_csv(wave CSV)
   │   ├─ Collect results, merge into master tasks.csv
   │   └─ Check: any failed? → skip dependents or retry
   └─ discoveries.ndjson shared across all waves (append-only)

Phase 3: Results Aggregation
   ├─ Export final results.csv
   ├─ Generate context.md with all findings
   ├─ Display summary: completed/failed/skipped per wave
   └─ Offer: view results | retry failed | done

コンテキストの伝播

2 つのコンテキストチャネルがウェーブ間で引き継がれます。

CSV の調査結果（構造化）：context_from 列 → prev_context の注入。タスク固有の、指定されたコンテキストです
NDJSON の発見事項（ブロードキャスト）：discoveries.ndjson。全員が参照できる一般的な調査結果です

Wave 1 agents:
  ├─ Execute tasks (no prev_context)
  ├─ Write findings to report_agent_job_result
  └─ Append discoveries to discoveries.ndjson
        ↓ merge results into master CSV
Wave 2 agents:
  ├─ Read discoveries.ndjson (exploration sharing)
  ├─ Read prev_context column (wave 1 findings from context_from)
  ├─ Execute tasks with full upstream context
  ├─ Write findings to report_agent_job_result
  └─ Append new discoveries to discoveries.ndjson
        ↓ merge results into master CSV
Wave 3+ agents: same pattern, accumulated context from all prior waves

セッションと出力の構成

.workflow/.csv-wave/{session-id}/
├── tasks.csv                  # Master state (updated per wave)
├── results.csv                # Final results export (Phase 3)
├── discoveries.ndjson         # Shared discovery board (all agents, append-only)
├── context.md                 # Human-readable report (Phase 3)
├── wave-{N}.csv               # Temporary per-wave input (cleaned up after merge)
└── wave-{N}-results.csv       # Temporary per-wave output (cleaned up after merge)

ファイル	用途	ライフサイクル
`tasks.csv`	マスター状態。ステータスと調査結果を含むすべてのタスク	各ウェーブの後に更新
`wave-{N}.csv`	`prev_context` 列を含む、ウェーブごとの入力	ウェーブの前に作成され、後に削除
`wave-{N}-results.csv`	`spawn_agents_on_csv` によるウェーブごとの出力	ウェーブ中に作成され、マージ後に削除
`results.csv`	すべてのタスク結果の最終エクスポート	フェーズ 3 で作成
`discoveries.ndjson`	全エージェントが共有する調査ボード	追記専用で、ウェーブ間で引き継がれる
`context.md`	人が読める実行レポート	フェーズ 3 で作成

CSV スキーマ

tasks.csv（マスター状態）

id,title,description,test,acceptance_criteria,scope,hints,execution_directives,deps,context_from,wave,status,findings,files_modified,tests_passed,acceptance_met,error
"1","Setup auth module","Create auth directory structure and base files","Verify directory exists and base files export expected interfaces","auth/ dir created; index.ts and types.ts export AuthProvider interface","src/auth/**","Follow monorepo module pattern || package.json;src/shared/types.ts","","","","1","","","","","",""
"2","Implement OAuth","Add OAuth provider integration with Google and GitHub","Unit test: mock OAuth callback returns valid token; Integration test: verify redirect URL generation","OAuth login redirects to provider; callback returns JWT; supports Google and GitHub","src/auth/oauth/**","Use passport.js strategy pattern || src/auth/index.ts;docs/oauth-flow.md","Run npm test -- --grep oauth before completion","1","1","2","","","","","",""
"3","Add JWT tokens","Implement JWT generation and validation","Unit test: sign/verify round-trip; Edge test: expired token returns 401","generateToken() returns valid JWT; verifyToken() rejects expired/tampered tokens","src/auth/jwt/**","Use jsonwebtoken library; Set default expiry 1h || src/config/auth.ts","Ensure tsc --noEmit passes","1","1","2","","","","","",""
"4","Setup 2FA","Add TOTP-based 2FA with QR code generation","Unit test: TOTP verify with correct code; Test: QR data URL is valid","QR code generates scannable image; TOTP verification succeeds within time window","src/auth/2fa/**","Use speakeasy + qrcode libraries || src/auth/oauth/strategy.ts;src/auth/jwt/token.ts","Run full test suite: npm test","2;3","1;2;3","3","","","","","",""

列：

列	フェーズ	説明
`id`	入力	一意のタスク識別子（文字列）
`title`	入力	タスクの短いタイトル
`description`	入力	詳細なタスクの説明。実装する内容
`test`	入力	テストケース。作成するテストと検証方法（単体／統合／エッジケース）
`acceptance_criteria`	入力	受け入れ条件。「完了」を定義する測定可能な条件
`scope`	入力	対象のファイル／ディレクトリの glob。エージェントの作業範囲を制限し、タスク間のファイル競合を防止します
`hints`	入力	実装のヒントと参照ファイル。形式：`ヒントのテキスト \|\| file1;file2`。`\|\|` より前は実装方法、後は着手前に読む既存ファイルです。どちらも省略できます
`execution_directives`	入力	実行上の制約。検証に実行するコマンド、ツールの制限、環境要件
`deps`	入力	セミコロン区切りの依存タスク ID（空の場合は依存関係なし）
`context_from`	入力	このタスクが調査結果を必要とするタスク ID（セミコロン区切り）
`wave`	計算済み	トポロジカルソートで計算されたウェーブ番号（1 始まり）
`status`	出力	`pending` → `completed` ／ `failed` ／ `skipped`
`findings`	出力	主な発見事項または実装メモ（最大 500 文字）
`files_modified`	出力	セミコロン区切りのファイルパス
`tests_passed`	出力	定義されたすべてのテストケースに合格したかどうか（true/false）
`acceptance_met`	出力	達成／未達成の受け入れ条件の概要
`error`	出力	失敗時のエラーメッセージ（成功時は空）

ウェーブごとの CSV（一時ファイル）

各ウェーブでは一時的な wave-{N}.csv が生成されます。このファイルには追加の prev_context 列があり、マスター CSV から完了済みタスクの findings を参照して context_from を基に作成されます。

id,title,description,test,acceptance_criteria,scope,hints,execution_directives,deps,context_from,wave,prev_context
"2","Implement OAuth","Add OAuth integration","Unit test: mock OAuth callback returns valid token","OAuth login redirects to provider; callback returns JWT","src/auth/oauth/**","Use passport.js strategy pattern || src/auth/index.ts;docs/oauth-flow.md","Run npm test -- --grep oauth","1","1","2","[Task 1] Created auth/ with index.ts and types.ts"
"3","Add JWT tokens","Implement JWT","Unit test: sign/verify round-trip; Edge test: expired token returns 401","generateToken() returns valid JWT; verifyToken() rejects expired/tampered tokens","src/auth/jwt/**","Use jsonwebtoken library; Set default expiry 1h || src/config/auth.ts","Ensure tsc --noEmit passes","1","1","2","[Task 1] Created auth/ with index.ts and types.ts"

共有ディスカバリーボードプロトコル

すべてのウェーブのすべてのエージェントが discoveries.ndjson を共有します。これにより、コードベースの探索の重複をなくせます。

ライフサイクル：最初のエージェントがディスカバリーを書き込むと作成されます。ウェーブをまたいで引き継がれ、消去されることはありません。エージェントは echo '...' >> discoveries.ndjson を使って追記します。

形式：NDJSON。各行は単独で完結する JSON です。

{"ts":"2026-02-28T10:00:00+08:00","worker":"1","type":"code_pattern","data":{"name":"repository-pattern","file":"src/repos/Base.ts","description":"Abstract CRUD repository"}}
{"ts":"2026-02-28T10:01:00+08:00","worker":"2","type":"integration_point","data":{"file":"src/auth/index.ts","description":"Auth module entry","exports":["authenticate","authorize"]}}

ディスカバリーの種類：

type	重複判定キー	説明
`code_pattern`	`data.name`	見つかった再利用可能なコードパターン
`integration_point`	`data.file`	モジュールの接続ポイント
`convention`	singleton	コードスタイルの規約
`blocker`	`data.issue`	発生したブロッキング問題
`tech_stack`	singleton	プロジェクトの技術スタック
`test_command`	singleton	見つかったテストコマンド

プロトコルのルール：

自分で探索する前にボードを読む → 対応済みの領域はスキップする
echo >> を使ってディスカバリーをすぐに書き込む → まとめて書き込まない
重複を避ける — 既存のエントリーを確認し、同じ種類と重複判定キーの組み合わせがあればスキップする
追記のみ — 既存の行を変更または削除しない

実装

セッションの初期化

const getUtc8ISOString = () => new Date(Date.now() + 8 * 60 * 60 * 1000).toISOString()

// Parse flags
const AUTO_YES = $ARGUMENTS.includes('--yes') || $ARGUMENTS.includes('-y')
const continueMode = $ARGUMENTS.includes('--continue')
const concurrencyMatch = $ARGUMENTS.match(/(?:--concurrency|-c)\s+(\d+)/)
const maxConcurrency = concurrencyMatch ? parseInt(concurrencyMatch[1]) : 4

// Clean requirement text (remove flags — word-boundary safe)
const requirement = $ARGUMENTS
  .replace(/--yes|(?:^|\s)-y(?=\s|$)|--continue|--concurrency\s+\d+|-c\s+\d+/g, '')
  .trim()

let sessionId, sessionFolder

const slug = requirement.toLowerCase()
  .replace(/[^a-z0-9\u4e00-\u9fa5]+/g, '-')
  .substring(0, 40)
const dateStr = getUtc8ISOString().substring(0, 10).replace(/-/g, '')
sessionId = `cwp-${dateStr}-${slug}`
sessionFolder = `.workflow/.csv-wave/${sessionId}`

// Continue mode: find existing session
if (continueMode) {
  const existing = Bash(`ls -t .workflow/.csv-wave/ 2>/dev/null | head -1`).trim()
  if (existing) {
    sessionId = existing
    sessionFolder = `.workflow/.csv-wave/${sessionId}`
    // Read existing tasks.csv, find incomplete waves, resume from there
    const existingCsv = Read(`${sessionFolder}/tasks.csv`)
    // → jump to Phase 2 with remaining waves
  }
}

Bash(`mkdir -p ${sessionFolder}`)

上流からの引き継ぎの受け取り（任意）

csv-wave-pipeline は、analyze-with-file または workflow-lite-plan から handoff.json 経由で構造化コンテキストを受け取れます。

// Check if requirement references a prior analysis session
const handoffPathMatch = requirement.match(/handoff:(.+\.json)/)
let handoffContext = null

if (handoffPathMatch) {
  const handoffPath = handoffPathMatch[1]
  if (file_exists(handoffPath)) {
    handoffContext = JSON.parse(Read(handoffPath))
    // handoffContext: { source, session_id, summary, implementation_scope[], code_anchors[], key_findings[], exploration_artifacts{} }

    // Enrich requirement with handoff context for CLI decomposition in Phase 1
    requirement = `${handoffContext.summary}\n\n` +
      `## Implementation Scope\n${handoffContext.implementation_scope.map((s, i) =>
        `${i+1}. **${s.objective}** [${s.priority}]\n   Files: ${s.target_files?.join(', ') || 'TBD'}\n   Done when: ${s.acceptance_criteria?.join('; ') || 'TBD'}`
      ).join('\n')}\n\n` +
      (handoffContext.key_findings?.length > 0
        ? `## Key Findings\n${handoffContext.key_findings.map(f => `- ${f.point || f}`).join('\n')}\n\n`
        : '') +
      (handoffContext.code_anchors?.length > 0
        ? `## Code Anchors\n${handoffContext.code_anchors.slice(0, 8).map(a => `- \`${a.file}:${a.lines}\`: ${a.significance}`).join('\n')}\n\n`
        : '')

    // Load exploration artifacts into discoveries.ndjson seed (if available)
    if (handoffContext.exploration_artifacts?.exploration_codebase && file_exists(handoffContext.exploration_artifacts.exploration_codebase)) {
      const codebaseData = JSON.parse(Read(handoffContext.exploration_artifacts.exploration_codebase))
      const seedDiscoveries = [
        ...(codebaseData.patterns || []).map(p => JSON.stringify({
          ts: getUtc8ISOString(), worker: 'handoff', type: 'code_pattern',
          data: { name: p.pattern || p, file: p.files?.[0] || '', description: p.description || '' }
        })),
        ...(codebaseData.relevant_files || []).slice(0, 5).map(f => JSON.stringify({
          ts: getUtc8ISOString(), worker: 'handoff', type: 'integration_point',
          data: { file: f.path, description: f.annotation || f.summary || '' }
        }))
      ]
      if (seedDiscoveries.length > 0) {
        Write(`${sessionFolder}/discoveries.ndjson`, seedDiscoveries.join('\n') + '\n')
      }
    }

    console.log(`[Handoff] Loaded from ${handoffContext.source} session ${handoffContext.session_id}: ${handoffContext.implementation_scope?.length || 0} scope items`)
  }
}

handoff を使った使用方法：

$csv-wave-pipeline "handoff:.workflow/.analysis/ANL-2026-04-29-auth/handoff.json"
$csv-wave-pipeline -y "handoff:.workflow/.lite-plan/auth-plan/handoff.json"

handoff が指定されている場合：

implementation_scope[] は、事前に分析された目的、対象ファイル、受け入れ基準を使って、Phase 1 の CLI 分解プロンプトを補強します
code_anchors[] は、エージェントに特定の file:line エントリーポイントを示します
exploration_artifacts.exploration_codebase は、既知のパターンと統合ポイントを使って discoveries.ndjson を初期化するため、Wave 1 のエージェントはコードベースの重複探索をスキップできます

CSV ユーティリティ関数

// Escape a value for CSV (wrap in quotes, double internal quotes)
function csvEscape(value) {
  const str = String(value ?? '')
  return str.replace(/"/g, '""')
}

// Parse CSV string into array of objects (header row → keys)
function parseCsv(csvString) {
  const lines = csvString.trim().split('\n')
  if (lines.length < 2) return []
  const headers = parseCsvLine(lines[0]).map(h => h.replace(/^"|"$/g, ''))
  return lines.slice(1).map(line => {
    const cells = parseCsvLine(line).map(c => c.replace(/^"|"$/g, '').replace(/""/g, '"'))
    const obj = {}
    headers.forEach((h, i) => { obj[h] = cells[i] ?? '' })
    return obj
  })
}

// Parse a single CSV line respecting quoted fields with commas/newlines
function parseCsvLine(line) {
  const cells = []
  let current = ''
  let inQuotes = false
  for (let i = 0; i < line.length; i++) {
    const ch = line[i]
    if (inQuotes) {
      if (ch === '"' && line[i + 1] === '"') {
        current += '"'
        i++ // skip escaped quote
      } else if (ch === '"') {
        inQuotes = false
      } else {
        current += ch
      }
    } else {
      if (ch === '"') {
        inQuotes = true
      } else if (ch === ',') {
        cells.push(current)
        current = ''
      } else {
        current += ch
      }
    }
  }
  cells.push(current)
  return cells
}

Phase 1：要件 → CSV

目的：要件をタスクに分解し、依存関係のウェーブを計算して、tasks.csv を生成します。

手順：

要件の分解

// Use ccw cli to decompose requirement into subtasks
Bash({
  command: `ccw cli -p "PURPOSE: Decompose requirement into 3-10 atomic tasks for batch agent execution. Each task must include implementation description, test cases, and acceptance criteria.

TASK: • Parse requirement into independent subtasks • Identify dependencies between tasks (which must complete before others) • Identify context flow (which tasks need previous tasks' findings) • For each task, define concrete test cases (unit/integration/edge) • For each task, define measurable acceptance criteria (what defines 'done') • Each task must be executable by a single agent with file read/write access MODE: analysis CONTEXT: @**/* EXPECTED: JSON object with tasks array. Each task: {id: string, title: string, description: string, test: string, acceptance_criteria: string, scope: string, hints: string, execution_directives: string, deps: string[], context_from: string[]}.

description: what to implement (specific enough for an agent to execute independently)
test: what tests to write and how to verify (e.g. 'Unit test: X returns Y; Edge test: handles Z')
acceptance_criteria: measurable conditions that define done (e.g. 'API returns 200; token expires after 1h')
scope: target file/directory glob (e.g. 'src/auth/**') — tasks in same wave MUST have non-overlapping scopes
hints: implementation tips + reference files, format ' || <ref_file1>;<ref_file2>' (e.g. 'Use strategy pattern || src/base/Strategy.ts;docs/design.md')
execution_directives: commands to run for verification or tool constraints (e.g. 'Run npm test --bail; Ensure tsc passes')
deps: task IDs that must complete first
context_from: task IDs whose findings are needed CONSTRAINTS: 3-10 tasks | Each task is atomic | No circular deps | test and acceptance_criteria must be concrete and verifiable | Same-wave tasks must have non-overlapping scopes

REQUIREMENT: ${requirement}" --tool gemini --mode analysis --rule planning-breakdown-task-steps`, run_in_background: true }) // Wait for CLI completion via hook callback // Parse JSON from CLI output → decomposedTasks[]


2. **ウェーブの計算**（深さを追跡する Kahn の BFS トポロジカルソート）

```javascript
// Algorithm:
// 1. Build in-degree map and adjacency list from deps
// 2. Enqueue all tasks with in-degree 0 at wave 1
// 3. BFS: for each dequeued task at wave W, for each dependent D:
//    - Decrement D's in-degree
//    - D.wave = max(D.wave, W + 1)
//    - If D's in-degree reaches 0, enqueue D
// 4. Any task without wave assignment → circular dependency error
//
// Wave properties:
//   Wave 1: no dependencies — fully independent
//   Wave N: all deps in waves 1..(N-1) — guaranteed completed before start
//   Within a wave: tasks are independent → safe for concurrent execution
//
// Example:
//   A(no deps)→W1, B(no deps)→W1, C(deps:A)→W2, D(deps:A,B)→W2, E(deps:C,D)→W3
//   Wave 1: [A,B] concurrent → Wave 2: [C,D] concurrent → Wave 3: [E]

function computeWaves(tasks) {
  const taskMap = new Map(tasks.map(t => [t.id, t]))
  const inDegree = new Map(tasks.map(t => [t.id, 0]))
  const adjList = new Map(tasks.map(t => [t.id, []]))

  for (const task of tasks) {
    for (const dep of task.deps) {
      if (taskMap.has(dep)) {
        adjList.get(dep).push(task.id)
        inDegree.set(task.id, inDegree.get(task.id) + 1)
      }
    }
  }

  // BFS-based topological sort with depth tracking
  const queue = []  // [taskId, depth]
  const waveAssignment = new Map()

  for (const [id, deg] of inDegree) {
    if (deg === 0) {
      queue.push([id, 1])
      waveAssignment.set(id, 1)
    }
  }

  let maxWave = 1
  let idx = 0
  while (idx < queue.length) {
    const [current, depth] = queue[idx++]
    for (const next of adjList.get(current)) {
      const newDeg = inDegree.get(next) - 1
      inDegree.set(next, newDeg)
      const nextDepth = Math.max(waveAssignment.get(next) || 0, depth + 1)
      waveAssignment.set(next, nextDepth)
      if (newDeg === 0) {
        queue.push([next, nextDepth])
        maxWave = Math.max(maxWave, nextDepth)
      }
    }
  }

  // Detect cycles
  for (const task of tasks) {
    if (!waveAssignment.has(task.id)) {
      throw new Error(`Circular dependency detected involving task ${task.id}`)
    }
  }

  return { waveAssignment, maxWave }
}

const { waveAssignment, maxWave } = computeWaves(decomposedTasks)

tasks.csv の生成

const header = 'id,title,description,test,acceptance_criteria,scope,hints,execution_directives,deps,context_from,wave,status,findings,files_modified,tests_passed,acceptance_met,error'
const rows = decomposedTasks.map(task => {
  const wave = waveAssignment.get(task.id)
  return [
    task.id,
    csvEscape(task.title),
    csvEscape(task.description),
    csvEscape(task.test),
    csvEscape(task.acceptance_criteria),
    csvEscape(task.scope),
    csvEscape(task.hints),
    csvEscape(task.execution_directives),
    task.deps.join(';'),
    task.context_from.join(';'),
    wave,
    'pending',  // status
    '',         // findings
    '',         // files_modified
    '',         // tests_passed
    '',         // acceptance_met
    ''          // error
  ].map(cell => `"${String(cell).replace(/"/g, '""')}"`).join(',')
})

Write(`${sessionFolder}/tasks.csv`, [header, ...rows].join('\n'))

ユーザーによる検証（AUTO_YES の場合はスキップ）

if (!AUTO_YES) {
  // Display task breakdown with wave assignment
  console.log(`\n## Task Breakdown (${decomposedTasks.length} tasks, ${maxWave} waves)\n`)
  for (let w = 1; w <= maxWave; w++) {
    const waveTasks = decomposedTasks.filter(t => waveAssignment.get(t.id) === w)
    console.log(`### Wave ${w} (${waveTasks.length} tasks, concurrent)`)
    waveTasks.forEach(t => console.log(`  - [${t.id}] ${t.title}`))
  }

  const answer = functions.request_user_input({
    questions: [{
      header: "验证",
      id: "validation",
      question: "Approve task breakdown?",
      options: [
        { label: "Approve(Recommended)", description: "Proceed with wave execution" },
        { label: "Modify", description: `Edit ${sessionFolder}/tasks.csv manually, then --continue` },
        { label: "Cancel", description: "Abort" }
      ]
    }]
  })  // BLOCKS

  if (answer.answers.validation.answers[0] === "Modify") {
    console.log(`Edit: ${sessionFolder}/tasks.csv\nResume: $csv-wave-pipeline --continue`)
    return
  } else if (answer.answers.validation.answers[0] === "Cancel") {
    return
  }
}

成功基準：有効なスキーマとウェーブ割り当てを含む tasks.csv が作成され、循環依存がなく、ユーザーの承認を得ている（または AUTO_YES）。

Phase 2：ウェーブ実行エンジン

目的：spawn_agents_on_csv を使って、ウェーブごとにタスクを実行します。各ウェーブは、前のウェーブの結果を確認できます。

手順：

ウェーブループ

const failedIds = new Set()
const skippedIds = new Set()

for (let wave = 1; wave <= maxWave; wave++) {
  console.log(`\n## Wave ${wave}/${maxWave}\n`)

  // 1. Read current master CSV
  const masterCsv = parseCsv(Read(`${sessionFolder}/tasks.csv`))

  // 2. Filter tasks for this wave
  const waveTasks = masterCsv.filter(row => parseInt(row.wave) === wave)

  // 3. Skip tasks whose deps failed
  const executableTasks = []
  for (const task of waveTasks) {
    const deps = task.deps.split(';').filter(Boolean)
    if (deps.some(d => failedIds.has(d) || skippedIds.has(d))) {
      skippedIds.add(task.id)
      updateMasterCsvRow(sessionFolder, task.id, {
        status: 'skipped',
        error: 'Dependency failed or skipped'
      })
      console.log(`  [${task.id}] ${task.title} → SKIPPED (dependency failed)`)
      continue
    }
    executableTasks.push(task)
  }

  if (executableTasks.length === 0) {
    console.log(`  No executable tasks in wave ${wave}`)
    continue
  }

  // 4. Build prev_context for each task (from context_from → master CSV findings)
  for (const task of executableTasks) {
    const contextIds = task.context_from.split(';').filter(Boolean)
    const prevFindings = contextIds
      .map(id => {
        const prevRow = masterCsv.find(r => r.id === id)
        if (prevRow && prevRow.status === 'completed' && prevRow.findings) {
          return `[Task ${id}: ${prevRow.title}] ${prevRow.findings}`
        }
        return null
      })
      .filter(Boolean)
      .join('\n')
    task.prev_context = prevFindings || 'No previous context available'
  }

  // 5. Write wave CSV
  const waveHeader = 'id,title,description,test,acceptance_criteria,scope,hints,execution_directives,deps,context_from,wave,prev_context'
  const waveRows = executableTasks.map(t =>
    [t.id, t.title, t.description, t.test, t.acceptance_criteria, t.scope, t.hints, t.execution_directives, t.deps, t.context_from, t.wave, t.prev_context]
      .map(cell => `"${String(cell).replace(/"/g, '""')}"`)
      .join(',')
  )
  Write(`${sessionFolder}/wave-${wave}.csv`, [waveHeader, ...waveRows].join('\n'))

  // 6. Execute wave
  console.log(`  Executing ${executableTasks.length} tasks (concurrency: ${maxConcurrency})...`)

  const waveResult = spawn_agents_on_csv({
    csv_path: `${sessionFolder}/wave-${wave}.csv`,
    id_column: "id",
    instruction: buildInstructionTemplate(sessionFolder, wave),
    max_concurrency: maxConcurrency,
    max_runtime_seconds: 600,
    output_csv_path: `${sessionFolder}/wave-${wave}-results.csv`,
    output_schema: {
      type: "object",
      properties: {
        id: { type: "string" },
        status: { type: "string", enum: ["completed", "failed"] },
        findings: { type: "string" },
        files_modified: { type: "array", items: { type: "string" } },
        tests_passed: { type: "boolean" },
        acceptance_met: { type: "string" },
        error: { type: "string" }
      },
      required: ["id", "status", "findings", "tests_passed"]
    }
  })
  // ↑ Blocks until all agents in this wave complete

  // 7. Merge results into master CSV
  const waveResults = parseCsv(Read(`${sessionFolder}/wave-${wave}-results.csv`))
  for (const result of waveResults) {
    updateMasterCsvRow(sessionFolder, result.id, {
      status: result.status,
      findings: result.findings || '',
      files_modified: (result.files_modified || []).join(';'),
      tests_passed: String(result.tests_passed ?? ''),
      acceptance_met: result.acceptance_met || '',
      error: result.error || ''
    })

    if (result.status === 'failed') {
      failedIds.add(result.id)
      console.log(`  [${result.id}] ${result.title} → FAILED: ${result.error}`)
    } else {
      console.log(`  [${result.id}] ${result.title} → COMPLETED`)
    }
  }

  // 8. Cleanup temporary wave CSVs
  Bash(`rm -f "${sessionFolder}/wave-${wave}.csv" "${sessionFolder}/wave-${wave}-results.csv"`)

  console.log(`  Wave ${wave} done: ${waveResults.filter(r => r.status === 'completed').length} completed, ${waveResults.filter(r => r.status === 'failed').length} failed`)
}

指示テンプレートのビルダー

function buildInstructionTemplate(sessionFolder, wave) {
  return `

TASK ASSIGNMENT

MANDATORY FIRST STEPS

Read shared discoveries: ${sessionFolder}/discoveries.ndjson (if exists, skip if not)
Read project context: .workflow/project-tech.json (if exists)

Your Task

Task ID: {id} Title: {title} Description: {description} Scope: {scope}

Implementation Hints & Reference Files

{hints}

Format: ` || <ref_file1>;<ref_file2>`. Read ALL reference files (after ||) before starting implementation. Apply tips (before ||) as implementation guidance.

Execution Directives

{execution_directives}

Commands to run for verification, tool restrictions, or environment requirements. Follow these constraints during and after implementation.

Test Cases

{test}

Acceptance Criteria

{acceptance_criteria}

Previous Tasks' Findings (Context)

{prev_context}

Execution Protocol

Read references: Parse {hints} — read all files listed after `||` to understand existing patterns
Read discoveries: Load ${sessionFolder}/discoveries.ndjson for shared exploration findings
Use context: Apply previous tasks' findings from prev_context above
Stay in scope: ONLY create/modify files within {scope} — do NOT touch files outside this boundary
Apply hints: Follow implementation tips from {hints} (before `||`)
Execute: Implement the task as described
Write tests: Implement the test cases defined above
Run directives: Execute commands from {execution_directives} to verify your work
Verify acceptance: Ensure all acceptance criteria are met before reporting completion
Share discoveries: Append exploration findings to shared board: ```bash echo '{"ts":"","worker":"{id}","type":"","data":{...}}' >> ${sessionFolder}/discoveries.ndjson ```
Report result: Return JSON via report_agent_job_result

Discovery Types to Share

`code_pattern`: {name, file, description} — reusable patterns found
`integration_point`: {file, description, exports[]} — module connection points
`convention`: {naming, imports, formatting} — code style conventions
`blocker`: {issue, severity, impact} — blocking issues encountered
`tech_stack`: {runtime, framework, language} — project technology stack
`test_command`: {command, scope, description} — test commands discovered

Output (report_agent_job_result)

Return JSON: { "id": "{id}", "status": "completed" | "failed", "findings": "Key discoveries and implementation notes (max 500 chars)", "files_modified": ["path1", "path2"], "tests_passed": true | false, "acceptance_met": "Summary of which acceptance criteria were met/unmet", "error": "" }

IMPORTANT: Set status to "completed" ONLY if:

All test cases pass
All acceptance criteria are met Otherwise set status to "failed" with details in error field. ` }

マスター CSV 更新ヘルパー

function updateMasterCsvRow(sessionFolder, taskId, updates) {
  const csvPath = `${sessionFolder}/tasks.csv`
  const content = Read(csvPath)
  const lines = content.split('\n')
  const header = lines[0].split(',')

  for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
    const cells = parseCsvLine(lines[i])
    if (cells[0] === taskId || cells[0] === `"${taskId}"`) {
      // Update specified columns
      for (const [col, val] of Object.entries(updates)) {
        const colIdx = header.indexOf(col)
        if (colIdx >= 0) {
          cells[colIdx] = `"${String(val).replace(/"/g, '""')}"`
        }
      }
      lines[i] = cells.join(',')
      break
    }
  }

  Write(csvPath, lines.join('\n'))
}

成功基準：すべてのウェーブが順番に実行され、次のウェーブの開始前に各ウェーブの結果がマスター CSV に統合され、先行タスクが失敗した場合は依存タスクがスキップされ、すべてのウェーブを通じて discoveries.ndjson にディスカバリーが蓄積されていること。

Phase 3：結果の集約

目的：最終結果と人が読めるレポートを生成します。

手順：

results.csv のエクスポート

const masterCsv = Read(`${sessionFolder}/tasks.csv`)
// results.csv = master CSV (already has all results populated)
Write(`${sessionFolder}/results.csv`, masterCsv)

context.md の生成

const tasks = parseCsv(masterCsv)
const completed = tasks.filter(t => t.status === 'completed')
const failed = tasks.filter(t => t.status === 'failed')
const skipped = tasks.filter(t => t.status === 'skipped')

const contextContent = `# CSV Batch Execution Report

Session: ${sessionId} Requirement: ${requirement} Completed: ${getUtc8ISOString()} Waves: ${maxWave} | Concurrency: ${maxConcurrency}

Summary

Metric	Count
Total Tasks	${tasks.length}
Completed	${completed.length}
Failed	${failed.length}
Skipped	${skipped.length}
Waves	${maxWave}

Wave Execution

${Array.from({ length: maxWave }, (_, i) => i + 1).map(w => { const waveTasks = tasks.filter(t => parseInt(t.wave) === w) return ### Wave ${w} ${waveTasks.map(t => - [${t.id}] ${t.title}: ${t.status}${t.tests_passed ? ' ✓tests' : ''}${t.error ? ' — ' + t.error : ''} ${t.findings ? 'Findings: ' + t.findings : ''}).join('\n')} }).join('\n\n')}

Task Details

${tasks.map(t => `### ${t.id}: ${t.title}

Field	Value
Status	${t.status}
Wave	${t.wave}
Scope	${t.scope
Dependencies	${t.deps
Context From	${t.context_from
Tests Passed	${t.tests_passed
Acceptance Met	${t.acceptance_met
Error	${t.error

Description: ${t.description}

Test Cases: ${t.test || 'N/A'}

Acceptance Criteria: ${t.acceptance_criteria || 'N/A'}

Hints: ${t.hints || 'N/A'}

Execution Directives: ${t.execution_directives || 'N/A'}

Findings: ${t.findings || 'N/A'}

Files Modified: ${t.files_modified || 'none'} `).join('\n---\n')}

All Modified Files

${[...new Set(tasks.flatMap(t => (t.files_modified || '').split(';')).filter(Boolean))].map(f => '- ' + f).join('\n') || 'None'} `

Write(${sessionFolder}/context.md, contextContent)


3. **概要の表示**

```javascript
console.log(`
## Execution Complete

- **Session**: ${sessionId}
- **Waves**: ${maxWave}
- **Completed**: ${completed.length}/${tasks.length}
- **Failed**: ${failed.length}
- **Skipped**: ${skipped.length}

**Results**: ${sessionFolder}/results.csv
**Report**: ${sessionFolder}/context.md
**Discoveries**: ${sessionFolder}/discoveries.ndjson
`)

次のステップの提示（AUTO_YES の場合はスキップ）

if (!AUTO_YES && failed.length > 0) {
  const answer = functions.request_user_input({
    questions: [{
      header: "下一步",
      id: "next_step",
      question: `${failed.length} tasks failed. Next action?`,
      options: [
        { label: "Retry Failed(Recommended)", description: `Re-execute ${failed.length} failed tasks with updated context` },
        { label: "View Report", description: "Display context.md" },
        { label: "Done", description: "Complete session" }
      ]
    }]
  })  // BLOCKS

  if (answer.answers.next_step.answers[0] === "Retry Failed(Recommended)") {
    // Reset failed tasks to pending, re-run Phase 2 for their waves
    for (const task of failed) {
      updateMasterCsvRow(sessionFolder, task.id, { status: 'pending', error: '' })
    }
    // Also reset skipped tasks whose deps are now retrying
    for (const task of skipped) {
      updateMasterCsvRow(sessionFolder, task.id, { status: 'pending', error: '' })
    }
    // Re-execute Phase 2 (loop will skip already-completed tasks)
    // → goto Phase 2
  } else if (answer.answers.next_step.answers[0] === "View Report") {
    console.log(Read(`${sessionFolder}/context.md`))
  }
}

成功基準：results.csv がエクスポートされ、context.md が生成され、概要がユーザーに表示されていること。

エラー処理

エラー	解決方法
循環依存	ウェーブの計算中に検出し、エラーメッセージを表示して中止する
エージェントのタイムアウト	結果で失敗としてマークし、ウェーブを続行する
エージェントの失敗	失敗としてマークし、後続のウェーブでは依存タスクをスキップする
ウェーブ内のすべてのエージェントが失敗	エラーを記録し、再試行または中止を提示する
CSV の解析エラー	実行前に CSV 形式を検証し、行番号を表示する
discoveries.ndjson の破損	不正な形式の行を無視し、有効なエントリーで続行する
続行モード：セッションが見つからない	利用可能なセッションを一覧表示し、ユーザーに選択を求める

ルールとベストプラクティス

コアのルール

すぐに開始：最初のアクションとしてセッションを初期化し、その後フェーズ 1 に進みます
ウェーブの順序は厳守：ウェーブ N-1 が完了し、結果がマージされる前に、ウェーブ N を実行してはいけません
CSV が信頼できる唯一の情報源：tasks.csv マスターにすべての状態が記録されます。ウェーブの前には必ず読み込み、後には必ず書き込みます
コンテキストの伝播：prev_context はメモリではなく、マスター CSV から構築します
ディスカバリーボードは追記のみ：discoveries.ndjson を消去、変更、再作成してはいけません
失敗時はスキップ：依存タスクが失敗した場合、依存するタスクはスキップします（実行を試みないでください）
一時ファイルのクリーンアップ：結果のマージ後に wave-{N}.csv と wave-{N}-results.csv を削除します
停止しない：すべてのウェーブが完了するか、残りのタスクがすべてスキップされるまで実行を続けます

タスクの設計

粒度：3〜10 個のタスクが最適です。多すぎるとオーバーヘッドになり、少なすぎると並列化のメリットがありません
ウェーブ間の依存を最小限に：ウェーブ 1 のタスクが多いほど、並列性が高まります
具体的な説明：エージェントが参照できるのは、自分の CSV 行と prev_context のみです。説明だけで内容が完結するようにしてください
コンテキストと依存関係は別物：deps は実行順序の制約、context_from は情報の流れを表します。deps がなくても context_from を指定できます（前の調査結果を読み取るだけで、同じウェーブ内で先に完了する必要はありません）
並行数の調整：逐次実行（コンテキスト共有を最大化）には -c 1、I/O 負荷の高いタスクには -c 8 を指定します

シナリオ別の推奨事項

シナリオ	推奨するアプローチ
依存関係のない独立した並列タスク	`$csv-wave-pipeline -c 8` — 1 つのウェーブで、並列性を最大化
直線的なパイプライン（A→B→C）	`$csv-wave-pipeline -c 1` — 3 つのウェーブで、逐次実行し、コンテキストを完全に引き継ぐ
ダイヤモンド型の依存関係（A→B,C→D）	`$csv-wave-pipeline` — 3 つのウェーブで、ウェーブ 2 では B と C を並行実行
要件が複雑で、タスクが不明確	まず `$roadmap-with-file` を使って計画し、その後、課題をこちらに渡します
複雑な単一タスク	代わりに `$workflow-lite-plan` を使います

Markdown 対応

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基本情報

作者: catlog22
リポジトリ: catlog22/claude-code-workflow
カテゴリ: エージェントワークフロー
インストール数: 46
GitHub スター: 2,119

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