Task Researcher

🚀 タスク研究

このプロジェクトは、タスクの研究に関する内容を提供しています。具体的には、.env ファイルの設定、タスク構造の定義、--research と --research-hint の使い分けなどの情報が含まれています。

📦 インストール

このセクションでは、インストールに関する具体的な手順が提供されていません。

💻 使用例

このセクションでは、使用例に関する具体的なコードが提供されていません。

📚 ドキュメント

📄 .env 設定ファイルの例

.env.example ファイルを参照してください。重要な設定項目は以下の通りです。

📁 タスク構造 (tasks/tasks.json)

タスク構造は、task_master_py/models.py で定義された Pydantic モデルに従っています。これには Task、Subtask、TasksData が含まれます。

{
  "meta": {
    "projectName": "タスクマスタープロジェクト",
    "projectVersion": "0.1.2",
    "sourceFiles": ["scripts/plan.md", "..."],
    "generatedAt": "...",
    "totalTasks": 15
  },
  "tasks": [
    {
      "id": 1,
      "title": "プロジェクト環境の設定",
      "phase": 1,
      "description": "プロジェクト構造の初期化、依存関係のインストール、コードチェックツールの設定。",
      "details": "...",
      "status": "pending",
      "dependencies": [],
      "priority": "high",
      "testStrategy": "基本コマンドの実行により環境設定を検証する。",
      "subtasks": []
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "コアデータモデルの実装",
      "phase": 1,
      "description": "タスクとレポートに使用する Pydantic モデルを定義する。",
      "details": "...",
      "status": "pending",
      "dependencies": [1], // タスク 1 に依存
      "priority": "high",
      "testStrategy": "モデル検証のための単体テストを作成する。",
      "subtasks": [
        {
            "id": 1, // 親タスクに対するサブタスク ID
            "title": "タスクモデルの定義",
            "description": "...",
            "details": "...",
            "status": "pending",
            "dependencies": [], // サブタスク間の依存関係（整数）
            "acceptanceCriteria": "Pydantic モデルが検証される...",
        },
        {
            "id": 2,
            "title": "レポートモデルの定義",
            "description": "...", 
            "details": "...",
            "status": "pending",
            "dependencies": [1], // サブタスク 1 に依存
            "acceptanceCriteria": "Pydantic モデルが検証される...",
        }
      ]
    },
    // ... 他のタスク
  ]
}

❓ --research と --research-hint の違い

• expand --research：完全な STORM ベースのワークフロー をトリガーします。AI が問題を生成 -> AI が問題をグループ化 -> knowledge-storm がネットワーク検索を実行してレポートを合成 -> AI が合成されたレポートをコンテキストとしてサブタスクを生成します。knowledge-storm と設定済みの検索器 API キーが必要です。
• analyze-complexity --research-hint：主要な LLM のプロンプトを変更し、内部知識ベースを使用して分析を行うようにします。knowledge-storm を使用せず、リアルタイムのネットワーク検索も実行しません。
• update --research-hint：analyze-complexity と同様に、主要な LLM に更新プロンプトを処理する際に内部知識を使用するように指示します。

🔧 技術詳細

このセクションでは、技術的な詳細に関する具体的な説明が提供されていません。

📄 ライセンス

このセクションでは、ライセンスに関する具体的な情報が提供されていません。