chore: Spring AI 重构
This commit is contained in:
abel533
@@ -1,4 +1,4 @@
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# s05: Skills
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# s05: Skills (スキルローディング)
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`s01 > s02 > s03 > s04 > [ s05 ] s06 | s07 > s08 > s09 > s10 > s11 > s12`
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@@ -8,7 +8,7 @@
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## 問題
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エージェントにドメイン固有のワークフローを遵守させたい: gitの規約、テストパターン、コードレビューチェックリスト。すべてをシステムプロンプトに入れると、使われないスキルにトークンを浪費する。10スキル x 2000トークン = 20,000トークン、ほとんどが任意のタスクに無関係だ。
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エージェントにドメイン固有のワークフローを遵守させたい: git の規約、テストパターン、コードレビューチェックリスト。すべてをシステムプロンプトに入れるとトークンの浪費だ -- 10スキル x 2000トークン = 20,000トークン、大半が当面のタスクとは無関係。
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## 解決策
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@@ -31,11 +31,11 @@ When model calls load_skill("git"):
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+--------------------------------------+
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```
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第1層: スキル*名*をシステムプロンプトに(低コスト)。第2層: スキル*本体*をtool_resultに(オンデマンド)。
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第1層: スキル名をシステムプロンプトに（低コスト）。第2層: 完全なコンテンツを tool_result でオンデマンド配信。
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## 仕組み
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1. 各スキルは `SKILL.md` ファイルを含むディレクトリとして配置される。
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1. 各スキルは `SKILL.md` ファイルを含むディレクトリで、YAML frontmatter 付き。
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```
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skills/
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@@ -45,63 +45,110 @@ skills/
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SKILL.md # ---\n name: code-review\n description: Review code\n ---\n ...
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```
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2. SkillLoaderが `SKILL.md` を再帰的に探索し、ディレクトリ名をスキル識別子として使用する。
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2. SkillLoader が `SKILL.md` を再帰的にスキャンし、ディレクトリ名をスキル識別子として使用する。
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```python
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class SkillLoader:
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def __init__(self, skills_dir: Path):
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self.skills = {}
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for f in sorted(skills_dir.rglob("SKILL.md")):
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text = f.read_text()
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meta, body = self._parse_frontmatter(text)
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name = meta.get("name", f.parent.name)
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self.skills[name] = {"meta": meta, "body": body}
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```java
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public class SkillLoader {
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def get_descriptions(self) -> str:
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lines = []
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for name, skill in self.skills.items():
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desc = skill["meta"].get("description", "")
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lines.append(f" - {name}: {desc}")
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return "\n".join(lines)
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private static final Pattern FRONTMATTER_PATTERN =
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Pattern.compile("^---\\n(.*?)\\n---\\n(.*)", Pattern.DOTALL);
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def get_content(self, name: str) -> str:
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skill = self.skills.get(name)
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if not skill:
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return f"Error: Unknown skill '{name}'."
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return f"<skill name=\"{name}\">\n{skill['body']}\n</skill>"
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```
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private final Map<String, SkillInfo> skills = new LinkedHashMap<>();
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3. 第1層はシステムプロンプトに配置。第2層は通常のツールハンドラ。
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record SkillInfo(Map<String, String> meta, String body, String path) {}
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```python
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SYSTEM = f"""You are a coding agent at {WORKDIR}.
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Skills available:
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{SKILL_LOADER.get_descriptions()}"""
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public SkillLoader(Path skillsDir) {
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loadAll(skillsDir);
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}
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TOOL_HANDLERS = {
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# ...base tools...
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"load_skill": lambda **kw: SKILL_LOADER.get_content(kw["name"]),
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/** skills ディレクトリ配下のすべての SKILL.md ファイルを再帰スキャン */
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||||
private void loadAll(Path skillsDir) {
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||||
if (!Files.exists(skillsDir)) return;
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try (Stream<Path> paths = Files.walk(skillsDir)) {
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paths.filter(p -> p.getFileName().toString().equals("SKILL.md"))
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||||
.sorted()
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||||
.forEach(p -> {
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String text = Files.readString(p);
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var parsed = parseFrontmatter(text);
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||||
String name = parsed.meta().getOrDefault("name",
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p.getParent().getFileName().toString());
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skills.put(name, new SkillInfo(
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parsed.meta(), parsed.body(), p.toString()));
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});
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}
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}
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/** Layer 1: 全スキルの短い説明を取得（システムプロンプト注入用） */
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public String getDescriptions() {
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if (skills.isEmpty()) return "(no skills available)";
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StringBuilder sb = new StringBuilder();
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for (var entry : skills.entrySet()) {
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String desc = entry.getValue().meta()
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.getOrDefault("description", "No description");
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sb.append(" - ").append(entry.getKey())
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.append(": ").append(desc).append("\n");
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}
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return sb.toString().stripTrailing();
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}
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/** Layer 2: 指定スキルの完全なコンテンツを読み込む（@Tool メソッドとして） */
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@Tool(description = "Load specialized knowledge by name.")
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||||
public String loadSkill(
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||||
@ToolParam(description = "Skill name to load") String name) {
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||||
SkillInfo skill = skills.get(name);
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||||
if (skill == null)
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||||
return "Error: Unknown skill '" + name + "'. Available: "
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+ String.join(", ", skills.keySet());
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||||
return "<skill name=\"" + name + "\">\n"
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+ skill.body() + "\n</skill>";
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}
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}
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```
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モデルはどのスキルが存在するかを知り(低コスト)、関連する時にだけ読み込む(高コスト)。
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3. 第1層はシステムプロンプトに配置。第2層は SkillLoader 上の `@Tool` アノテーションメソッドでオンデマンド読み込み。
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## s04からの変更点
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```java
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public S05SkillLoading(ChatModel chatModel) {
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Path skillsDir = Path.of(System.getProperty("user.dir"), "skills");
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SkillLoader skillLoader = new SkillLoader(skillsDir);
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| Component | Before (s04) | After (s05) |
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|----------------|------------------|----------------------------|
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| Tools | 5 (base + task) | 5 (base + load_skill) |
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| System prompt | Static string | + skill descriptions |
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| Knowledge | None | skills/\*/SKILL.md files |
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| Injection | None | Two-layer (system + result)|
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// Layer 1: スキルメタデータをシステムプロンプトに注入
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String system = "You are a coding agent at " + System.getProperty("user.dir") + ".\n"
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+ "Use loadSkill to access specialized knowledge.\n\n"
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+ "Skills available:\n"
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+ skillLoader.getDescriptions();
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this.chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
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.defaultSystem(system)
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.defaultTools(
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new BashTool(), new ReadFileTool(),
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new WriteFileTool(), new EditFileTool(),
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skillLoader // Layer 2: loadSkill @Tool メソッド
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)
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||||
.build();
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||||
}
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```
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モデルはどのスキルが存在するかを知り（低コスト）、必要な時にだけ完全なコンテンツを読み込む（高コスト）。
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## s04 からの変更点
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| コンポーネント | 変更前 (s04) | 変更後 (s05) |
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|----------------|------------------|--------------------------------|
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| Tools | 5 (基本 + task) | 5 (基本 + load_skill) |
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| システムプロンプト | 静的文字列 | + スキル説明リスト |
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| 知識ベース | なし | skills/\*/SKILL.md ファイル |
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| 注入方式 | なし | 二層構造 (システムプロンプト + result) |
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## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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python agents/s05_skill_loading.py
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mvn exec:java -Dexec.mainClass=io.mybatis.learn.s05.S05SkillLoading
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```
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以下のプロンプトを試してみよう (英語プロンプトの方が LLM に効果的だが、日本語でも可):
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1. `What skills are available?`
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2. `Load the agent-builder skill and follow its instructions`
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3. `I need to do a code review -- load the relevant skill first`
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