Zenigame Calibrate Gate

Step 2: gate_statsの確認

gate_stats が空（{}）または存在しない場合:

ℹ️ gate_stats未検出（Stage A Gate無効のRunまたはT151実装前のRun）。キャリブレーションをスキップします。

→ 処理を終了（default.yamlは変更しない）。

Step 3: 現在の設定値の読み取り

config/alpha_factory/default.yaml から現在の Gate 設定を Read で取得:

• stage_a_gate_stage_b_ratio（現在値）

Step 4: 新しい stage_b_ratio の決定

以下の情報をもとに、LLM（自分自身）が次Runの stage_a_gate_stage_b_ratio を決定する。

判断材料:

• gate_stats.a_pass_rate: 前Runの実績A-PASS率（ゲート後）
• gate_stats.total_gate_blocked: ゲートでブロックされた総数
• gate_stats.total_a_pass: Stage A通過総数
• gate_stats.total_evaluated: 評価総数
• gate_stats.stage_b_ratio: 前Runで使用した stage_b_ratio

判断ガイドライン:

1. 基本方針: stage_b_ratio は「毎世代、hard_pass した個体のうち上位何%を Stage B に送るか」を制御する。ランキングベース選択のため、位相ラグの問題はない。

2. 調整の目安:

   • ゲートブロック数がゼロまたは非常に少ない → hard_pass 自体が少ない（A条件側の問題）。ratio は変更不要
   • A-PASS率が5%未満 → ratio を 0.02 上げる（ゲートを緩める）
   • A-PASS率が30%以上 → ratio を 0.02 下げる（ゲートを締める）
   • それ以外 → 変更なし

3. クランプ: 最終値は [0.10, 0.30] の範囲に収める

4. 変更幅の制限: 前回の ratio からの変更幅は ±0.05 以内とする

決定ロジック（擬似コード）:

a_pass_rate = gate_stats["a_pass_rate"]
prev_ratio = gate_stats["stage_b_ratio"]

new_ratio = prev_ratio

if a_pass_rate < 0.05:
    new_ratio += 0.02  # ゲート緩め
elif a_pass_rate > 0.30:
    new_ratio -= 0.02  # ゲート締め

# クランプ
new_ratio = max(0.10, min(0.30, new_ratio))

# 変更幅制限
new_ratio = max(prev_ratio - 0.05, min(prev_ratio + 0.05, new_ratio))

# 小数第2位に丸める
new_ratio = round(new_ratio, 2)

Step 5: default.yamlの更新

新しい ratio が現在値と異なる場合のみ Edit で更新する:

stage_a_gate_stage_b_ratio: {new_ratio}

Step 6: 報告

## Gate キャリブレーション完了

| 項目 | 値 |
|------|-----|
| 前Run | {run_id} |
| 前Run stage_b_ratio | {prev_ratio} |
| 前Run A-PASS率 | {a_pass_rate} |
| 前Runゲートブロック数 | {total_gate_blocked} |
| **新しい stage_b_ratio** | **{new_ratio}** |
| 変更理由 | {判断の根拠を1-2行で} |

ratio に変更がない場合:

## Gate キャリブレーション: 変更なし

前Runのgate_statsを確認しましたが、現在の stage_b_ratio {current} は適切です。変更しません。

注意事項

• default.yaml の stage_a_gate_stage_b_ratio のみを変更する
• 判断の根拠を必ず報告に含める（透明性）
• gate_statsが存在しないRunではスキップ（安全側に倒す）