post-session

/asciinema-tools:post-session

セッション後のワークフローを完了します：孤立した録画の確定 → テキストへの変換 → AI による要約。

自己進化するスキル：このスキルは使用を通じて改善されます。指示が誤っていた場合、パラメーターにずれが生じた場合、または回避策が必要だった場合は、先延ばしにせず、このファイルを直ちに修正してください。実際に再現できる問題がある場合にのみ更新してください。

引数

引数	説明
file	.cast ファイルのパス（または自動検出）
--finalize	確定ステップを含めます（プロセスを停止し、圧縮）
-q, --quick	クイック分析（キーワード検索＋簡単な要約）
-f, --full	全分析（変換＋AI による詳細な要約）
--summarize	AI による要約ステップを含めます（反復的な詳細分析）
--output	分析結果を Markdown ファイルに保存します

ワークフローモード

クイックモード（-q）

[file] → convert → keyword grep → brief summary

全分析モード（-f）

[file] → convert → AI summarize (iterative deep-dive)

完全モード（--finalize --full）

stop processes → compress → push → convert → AI summarize

実行

フェーズ 1：検出

AskUserQuestion:
  question: "What would you like to do?"
  header: "Workflow"
  options:
    - label: "Quick analysis (Recommended)"
      description: "Convert + keyword search + brief summary"
    - label: "Full AI analysis"
      description: "Convert + iterative AI deep-dive with guidance"
    - label: "Complete workflow"
      description: "Finalize orphans + convert + AI summarize"
    - label: "Finalize only"
      description: "Stop processes and push to orphan branch"

フェーズ 2：ファイルの選択

ファイルが指定されていない場合は、利用可能な録画を検出します。

/usr/bin/env bash << 'DISCOVER_EOF'
echo "=== Running asciinema processes ==="
ps aux | grep -E "asciinema rec" | grep -v grep | while read -r line; do
  PID=$(echo "$line" | awk '{print $2}')
  CAST=$(echo "$line" | grep -oE '[^ ]+\.cast' | head -1)
  if [[ -n "$CAST" ]]; then
    SIZE=$(ls -lh "$CAST" 2>/dev/null | awk '{print $5}' || echo "?")
    echo "  [RUNNING] PID $PID: $CAST ($SIZE)"
  fi
done

echo ""
echo "=== Recent .cast files ==="
find ~/eon -name "*.cast" -size +1M -mtime -7 2>/dev/null | while read -r f; do
  SIZE=$(ls -lh "$f" | awk '{print $5}')
  MTIME=$(stat -f "%Sm" -t "%m-%d %H:%M" "$f" 2>/dev/null)
  echo "  $f ($SIZE, $MTIME)"
done | head -10

echo ""
echo "=== Recent .txt files (already converted) ==="
find ~/eon -name "*.txt" -size +100M -mtime -7 2>/dev/null | while read -r f; do
  SIZE=$(ls -lh "$f" | awk '{print $5}')
  echo "  $f ($SIZE)"
done | head -5
DISCOVER_EOF

AskUserQuestion:
  question: "Which recording to analyze?"
  header: "Select"
  options:
    # Dynamically populated from discovery
    - label: "{filename} ({size})"
      description: "{path}"

フェーズ 3：確定（選択した場合）

/asciinema-tools:finalize に連携します。

1. 実行中の asciinema プロセスを停止します
2. ファイルの整合性を確認します
3. zstd で圧縮します
4. 孤立ブランチにプッシュします

フェーズ 4：変換

/usr/bin/env bash << 'CONVERT_EOF'
CAST_FILE="$1"
TXT_FILE="${CAST_FILE%.cast}.txt"

echo "Converting: $CAST_FILE"
echo "Output: $TXT_FILE"

if asciinema convert -f txt "$CAST_FILE" "$TXT_FILE"; then
  ORIG=$(ls -lh "$CAST_FILE" | awk '{print $5}')
  CONV=$(ls -lh "$TXT_FILE" | awk '{print $5}')
  echo "✓ Converted: $ORIG → $CONV"
else
  echo "✗ Conversion failed"
  exit 1
fi
CONVERT_EOF

フェーズ 5：分析

クイックモード：キーワード検索＋簡単な要約

# Run curated keyword searches
grep -c -i "error\|fail\|exception" "$TXT_FILE"
grep -c -i "success\|complete\|done" "$TXT_FILE"
grep -c -i "sharpe\|drawdown\|backtest" "$TXT_FILE"
# ... summarize counts

全分析モード：/asciinema-tools:summarize に連携します

• AskUserQuestion で初期ガイダンスを行います
• 戦略的にサンプリングします（先頭／中間／末尾）
• ユーザーのガイダンスに沿って反復的に詳細分析します
• 分析結果をレポートにまとめます

フェーズ 6：出力

AskUserQuestion:
  question: "Analysis complete. What next?"
  header: "Output"
  options:
    - label: "Display summary"
      description: "Show findings in terminal"
    - label: "Save to markdown"
      description: "Write findings to {filename}_findings.md"
    - label: "Continue exploring"
      description: "Deep-dive into specific sections"
    - label: "Done"
      description: "Exit workflow"

使用例

# Interactive mode - auto-detect and guide
/asciinema-tools:post-session

# Quick analysis on specific file
/asciinema-tools:post-session session.cast -q

# Full AI analysis with output
/asciinema-tools:post-session session.cast -f --output findings.md

# Complete workflow including finalize
/asciinema-tools:post-session --finalize -f

関連コマンド

• /asciinema-tools:daemon-status - 状態を表示し、未処理のファイルを確認します
• /asciinema-tools:finalize - 孤立した録画を確定します
• /asciinema-tools:convert - .cast を .txt に変換します
• /asciinema-tools:summarize - AI による詳細な分析
• /asciinema-tools:analyze - キーワードベースの分析

トラブルシューティング

問題	原因	解決策
録画が見つからない	~/eon に .cast ファイルがない	find ~/eon で録画ディレクトリを確認します
ファイルの検出結果が空	検索パスが正しくない	引数としてファイルパスを手動で指定します
変換に失敗する	.cast ファイルが破損している	先に /asciinema-tools:finalize を実行します
AI による要約がタイムアウトする	録画が大きすぎる	先に -q を使ってクイック分析を行います
孤立ブランチへのプッシュに失敗する	Git 認証の問題	echo $GH_TOKEN で GitHub トークンを確認します

実行後の振り返り

このスキルの実行後、タスクを終了する前に振り返ってください。

0. 自分の場所を特定します。 — 編集する前に、この SKILL.md の正規パスを確認します。
1. 何が失敗しましたか？ — 原因となった指示を修正します。
2. 想定以上にうまくいったことは何ですか？ — 推奨される方法として取り入れます。
3. 何にずれが生じましたか？ — 実態に合わなくなったスクリプト、参照先、依存関係を修正します。
4. 記録します。 — 発生のきっかけ、修正内容、根拠を進化ログに記録します。

先延ばしにしてはいけません。次回の実行では、ここに残した内容が引き継がれます。