progressive-loading

プログレッシブローディングのパターン

概要

プログレッシブローディングでは、コンテキスト、ユーザーの意図、利用可能なトークン予算に応じてモジュールを動的に読み込むスキルを構築するための標準的なパターンを提供します。これにより、必要な機能を必要なときに利用できるようにしながら、不要なコンテンツの読み込みを防ぎます。

基本原則：最小限から始め、賢く拡張し、継続的に監視します。

使用する場合

次のようなスキルを構築する場合は、プログレッシブローディングを使用してください。

• 複数の異なるワークフローやドメインを扱う
• コンテキストウィンドウを効率的に管理する必要がある
• コンテキストに応じて相互に排他的なモジュールがある
• 長時間のセッションで MECW 準拠が必要である
• エッジケースにも対応しながら、一般的なパスを最適化したい

使用しない場合

• プロジェクトが leyline のインフラストラクチャパターンを使用していない
• サービスアーキテクチャの要件がないシンプルなスクリプト

クイックスタート

基本的なハブパターン

## Progressive Loading

**Context A**: Load `modules/loading-patterns.md` for scenario A
**Context B**: Load `modules/selection-strategies.md` for scenario B

**Always Available**: Core utilities, exit criteria, integration points

確認： --help フラグを付けてコマンドを実行し、利用可能であることを確認してください。

コンテキストベースの選択

モジュールはスキルの YAML フロントマターで宣言し、 @modules/ ディレクティブを使って必要に応じて読み込みます。ハブは 検出されたコンテキストを読み取り、一致するスポークのみを読み込みます。

---
modules:
- modules/git-catchup-patterns.md
- modules/python-testing.md
---

When the intent is a branch or PR catch-up, load
`@modules/git-catchup-patterns.md`. When the artifacts include
Python tests, also load `@modules/python-testing.md`.

読み込みを MECW のトークン予算内に収めるため、モジュールを 読み込む前に、そのモジュールが予算に収まるか確認します。 plugins/leyline/src/leyline/mecw.py の MECWMonitor には、ここで使用するメソッドが用意されています。

from leyline.mecw import MECWMonitor

monitor = MECWMonitor()
monitor.track_usage(current_context_tokens)

# module_estimated_tokens comes from the module frontmatter
can_load, reasons = monitor.can_handle_additional(module_estimated_tokens)

can_load が true の場合にのみ、次のモジュールを読み込みます。各 モジュールは、フロントマターの estimated_tokens フィールドにコストを記録します。

ハブ・アンド・スポークアーキテクチャ

ハブの役割

1. コンテキストの検出：ユーザーの意図、成果物、ワークフローの種類を特定する
2. モジュールの選択：コンテキストに基づいて読み込むモジュールを選ぶ
3. 予算管理：読み込み前に MECW 準拠を確認する
4. 統合の調整：他のスキルとの統合ポイントを提供する
5. 終了条件：すべてのパスで完了条件を定義する

スポークの特性

1. 単一責任：各モジュールは1つのワークフローまたはドメインを担う
2. 自己完結型：モジュールは他のモジュールに依存しない
3. コンテキストのタグ付け：モジュールが適用されるタイミングを明確に示す
4. トークン予算の設定：選択の判断に使えるトークンコストが分かる
5. 個別にテスト可能：単独で評価できる

選択戦略

詳しい戦略については modules/selection-strategies.md を参照してください。

• 意図ベース：検出されたユーザーの目標に基づいて読み込む
• 成果物ベース：検出されたファイルやシステムに基づいて読み込む
• 予算対応型：利用可能なトークン予算内で読み込む
• プログレッシブ：まずコアを読み込み、必要に応じて拡張する
• 相互排他型：複数の選択肢から1つのパスを読み込む

読み込みパターン

実装パターンについては modules/loading-patterns.md を参照してください。

• 条件付きインクルード：モジュール参照を動的に切り替える
• 遅延読み込み：初回使用時に読み込む
• 段階的な開示：コア → よく使うもの → エッジケース
• コンテキストの切り替え：セッション中に読み込むモジュールを変更する
• 先行アンロード：負荷が高いときに未使用モジュールを削除する

よくあるユースケース

• マルチドメインスキル：imbue:catchup はコンテキストに応じて git／docs／logs モジュールを読み込む
• コンテキスト負荷の高い分析：関連モジュールのみを読み込み、詳細な調査は後回しにし、完了したモジュールをアンロードする
• プラグインインフラストラクチャ：バージョンを確認しながら、インフラストラクチャモジュールを自由に組み合わせる

ベストプラクティス

1. まずハブを設計する：考えられるすべてのコンテキストとモジュールの境界を定義する
2. モジュールに明確なタグを付ける：YAML フロントマターを使って、コンテキストのトリガーを示す
3. トークンコストを測定する：選択に使えるよう、各モジュールのコストを把握する
4. 読み込みを監視する：実際に使用されたモジュールを追跡する
5. パスを検証する：すべてのコンテキストパスに必要なモジュールがあることを確認する
6. トリガーを文書化する：コンテキスト検出ロジックを分かりやすくする

モジュールの参照

コア（ハブで常に利用可能）

• 選択戦略：モジュールの選び方については、modules/selection-strategies.md を参照してください
• 読み込みパターン：実装手法については、modules/loading-patterns.md を参照してください
• パフォーマンス予算の設定：トークン予算モデルと最適化ワークフローについては、modules/performance-budgeting.md を参照してください
• 高度なパターン：ネストされたハブ、複数階層の開示、スキル間でのモジュール共有については、modules/advanced-patterns.md を参照してください
• トラブルシューティング：モジュールの読み込みに失敗した場合、コンテキスト検出が誤作動した場合、またはトークン予算を超過した場合は、modules/troubleshooting.md を参照してください

コンテキスト固有のパターンモジュール

これらのモジュールは、検出されたアーティファクトとユーザーの意図に基づいて、 ハブが必要に応じて読み込みます。セレクターが照合できるよう フロントマターに記載されていますが、ハブは有効化条件に合致するものだけを 読み込んでください。

オペレーティングシステムのパターン（検出されたプラットフォームに応じて読み込みます）：

• modules/linux-patterns.md：Linux 固有のシェル、パス、プロセスのパターン
• modules/macos-patterns.md：macOS 固有のツールとプラットフォーム特有の挙動
• modules/windows-patterns.md：Windows のシェル、パス、PowerShell のパターン

言語とランタイムのパターン（検出されたエコシステムに応じて読み込みます）：

• modules/modern-python.md：Python 3.11 以降の慣用表現、型付け、非同期処理
• modules/legacy-python.md：Python 2／3.8 より前のバージョンとの互換性パターン
• modules/python-packaging.md：pyproject.toml、uv、pip、hatch、poetry
• modules/python-patterns.md：一般的な Python の記述パターン
• modules/python-testing.md：pytest、フィクスチャ、パラメーター化、モック
• modules/cargo-patterns.md：Rust の Cargo ワークスペースと依存関係のパターン
• modules/rust-review.md：Rust のコードレビューのパターン

ワークフローパターン（検出されたタスクに応じて読み込みます）：

• modules/api-patterns.md：API の設計とエンドポイントの規約
• modules/api-review.md：API サーフェスのレビューのパターン
• modules/git-patterns.md：Git のワークフローと履歴のパターン
• modules/git-catchup-patterns.md：ブランチまたは PR の差分の把握
• modules/document-analysis-patterns.md：ドキュメントの読み取りと分析
• modules/log-analysis-patterns.md：ログの解析と分析
• modules/performance.md：パフォーマンス調査のパターン

参考資料（明示的に指定された場合のみ読み込みます）：

• modules/large-reference.md：大規模なリファレンステーブルと参照情報（最後に読み込みます。 トークンコストが無視できません）

他のスキルとの連携

このスキルが提供する基盤パターンは、次のものから参照されます：

• abstract:modular-skills - スキル設計に段階的な読み込みを使用します
• conserve:context-optimization - MECW に準拠した読み込みに使用します
• imbue:catchup - コンテキストに基づくモジュール選択に使用します
• 複数のワークフローを扱うスキルを構築するプラグイン作成者

スキルのフロントマターで次のように参照してください：

dependencies: [leyline:progressive-loading, conserve:context-optimization]
progressive_loading: true

検証： 利用可能かどうかを確認するには、--help フラグを付けてコマンドを実行してください。

完了条件

• ハブで、すべてのモジュール読み込みコンテキストが明確に定義されている
• 各モジュールに有効化コンテキストがタグ付けされている
• モジュールの選択が MECW の制約に準拠している
• すべてのモジュールのトークンコストが測定されている
• コンテキスト検出ロジックが文書化されている
• すべての読み込みパスが漏れなく検証されている