session-judgment-mining

session-judgment-mining — 過去セッション群からの判断・価値観の発掘とスキル化

Purpose: ユーザーの判断・価値観は個々のセッションの修正指示（「ここ直して」「こうじゃない」）として発話され、memory に部分的に残るだけで大半は会話履歴に埋まる。このスキルは過去セッション群を全量発掘し、繰り返された判断を skill として正本化する。learn-eval が「今のセッションから 1 パターン」を抽出するのに対し、これは「過去セッション群の遡及一括発掘」。

初回実施: 2026-07-28、zenn-content repo（33 セッション / 人間発話 314 turn → skill 2 本 + ADR。memory 未記録の判断 8 件を新規発見）。

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Step 1: 規模把握と全量/サンプリング判定

対象は ~/.claude/projects/<project-dir>/*.jsonl（<project-dir> は cwd のパスをダッシュ結合したもの。memory/ サブディレクトリは対象外）。

まず人間発話の turn 数で読む量を見積もる。ファイルサイズは判断材料にならない — トランスクリプトの 9 割超は tool_result で、33 セッション 89MB でも人間発話は 114KB だった。

• 人間発話が数百 turn → 全量パス（サンプリング不要。数十 k tokens で通読できる）
• 数千 turn 超 → フィードバック密度の高いセッション（人間 turn 数上位）から読み、キーワード grep（「直して」「違う」「じゃない？」等）で補完

Step 2: 人間発話の抽出（検証済み jq パターン）

主弁別子は origin.kind == "human"。.type=="user" だけで grep すると 9 割が tool_result のノイズになる。.message.content は string と array（画像添付時）の両形がある。

jq -r '
  ( select(.type=="user")
    | select(
        ((.origin.kind // null)=="human" and ((.isSidechain // false)|not))
        or
        ((.origin // null)==null and (.message.content|type)=="string" and ((.message.content|startswith("<"))|not))
      )
    | (.message.content | if type=="string" then . else (map(select(.type=="text") | .text)|join(" ")) end)
    | select(length>0)
    | "=== TURN ===\n" + .
  )
' "$f"

• 2 つ目の select 節は compact / resume 後のセッションで origin が付かない人間発話の補完（<local-command-caveat> 等の XML ラッパは除外）
• 補完 2: select(.type=="queue-operation") | .content に enqueue された生プロンプトが入る
• セッション開始 timestamp（head -5 | jq -r '.timestamp'）で時系列に並べると判断の変遷（方針の言語化 → 定着 → 例外の発見）が読める。timestamp が取れないファイルがあるので結合後に全ファイルの包含を検算する
• 抽出台帳は scratchpad に置く（コミットしない）

Step 3: 通読とテーマ分類

抽出結果を全量通読し、判断・価値観の発話を分類台帳（scratchpad）に落とす。

• 頻出テーマ（複数セッションで反復）と単発を分ける。反復こそ価値観 — 「同じ指摘が 3 セッションで出ている」が正本化の根拠になる
• 発話は引用のまま台帳に残す（要約すると後段で言い回しの証拠力が消える）。各引用にセッション ID を添える
• 拾うのは修正指示だけではない: 方針の言語化（「全体的に方針として〜」）、承認の型（何に GO を出すか）、却下の型（何を却下するか）、メタ習慣（指摘を規約化させる発話）も判断の証拠