Codd Refactor

やってはいけないこと

Phase 0: 依存チェック（最初に実行）

_fail=0
command -v codd >/dev/null 2>&1 || { echo "BLOCK: codd未インストール。pip install codd"; _fail=1; }
command -v bats >/dev/null 2>&1 || { echo "BLOCK: bats未インストール。npm i -g bats"; _fail=1; }
command -v parallel >/dev/null 2>&1 || { echo "BLOCK: parallel未インストール。apt install parallel"; _fail=1; }
[ "$_fail" -eq 1 ] && return 1
export PATH="/home/simokitafresh/.codd-venv/bin:$PATH"

Phase 0.5: 並列安全+残骸クリーンアップ

並列呼出しでcodd.yamlやdocs/が競合しないよう、作業ディレクトリを分離する。

# 作業ディレクトリ分離（並列安全）
_CODD_WORKDIR="/tmp/codd_refactor_$$_$(date +%s)"
mkdir -p "$_CODD_WORKDIR"
echo "CoDD作業ディレクトリ: $_CODD_WORKDIR"

# プロジェクトルートにcodd.yamlが残っていたら退避
[ -f codd.yaml ] && mv codd.yaml "codd.yaml.bak.$(date +%s)"

# CoDD生成物の出力先をワークディレクトリに設定
export CODD_OUTPUT_DIR="$_CODD_WORKDIR"

Phase 3のcoddコマンドは$_CODD_WORKDIR内で実行。完了後に必要な設計書のみdocs/research/にコピー。 func cacheは/tmp/_func_cache_$$_*.sh（PID分離）で並列安全。

Phase 1: プロファイリング（計測が全て）

引数がスクリプトパスの場合: そのスクリプトの関数レベル分解に直行。 引数がspec.mdの場合: Phase 3に直行（計測は済んでいる前提）。 引数なしの場合: テスト全量計測から開始。

# テスト実行時間Top 10
for f in $(find tests/unit -name "*.bats" -type f); do
  cnt=$(grep -c '@test' "$f")
  t=$({ time bats "$f" > /dev/null 2>&1; } 2>&1 | grep real | awk '{print $2}')
  echo "$t	$cnt	$(basename $f)"
done | sort -t'm' -k2 -rn | head -10

関数レベル分解

# 1テスト内の各操作の時間をms単位で計測
local s=$(date +%s%N)
<operation>
echo "operation: $(( ($(date +%s%N) - s) / 1000000 ))ms"

I/Oパターン（batch化候補の発見）

echo -n "field_get: " && grep -c 'field_get' <script>
echo -n "yaml_field_set: " && grep -c 'yaml_field_set' <script>

同一ファイルへのN回逐次I/O = batch化で1回に。

Phase 2: CoDD Spec作成

保存先: docs/research/。必ずPhase 1の実測値を含めること。

# <Script名> リファクタリング CoDD Spec
## 問題（ボトルネック関数+計測値）
## 定量プロファイル(実測)
## リファクタリング対象（R1, R2, ...各改善内容+期待効果）
## 実施順序（ユーティリティ→書替え→テスト→計測）
## 制約（テスト全PASS/API互換/凍結ロジック）

Phase 3: CoDD パイプライン実行

codd init --project-name "<name>" --language bash --requirements <spec_path>
echo "y" | codd plan --init
waves=$(codd plan --waves)
for wave in $(seq 1 $waves); do
  codd generate --wave $wave || codd generate --wave $wave
done
codd validate 2>/dev/null || true

Phase 4: 実装（1つずつ→テスト→次）

実績ベース高速化パターン

A. yaml_field_set_batch: 1 flock + 1 awk pass で複数フィールド同時更新 B. field_get_multi: 1 awk pass で複数フィールド一括読取 C. func cache: setup_file()で全関数キャッシュ。source 137ms→数ms D. bats --jobs 8: テスト並列化。CI+run_tests.shに埋込み

鉄則: R1実装→テスト全PASS確認→R2実装→テスト全PASS確認。一気にやるな。

Phase 5: 検証（before/after比較表を出力して初めて完了）

| 段階 | 1テスト | 全量 | 改善率 |
|------|---------|------|--------|
| Before | Xms | Xs | baseline |
| After | Yms | Ys | -N% |

Phase 6: After設計書（車輪の再発明防止）

リファクタリング完了後、現在のコード構造を設計書として残す。これがないと将来の開発者が同じ最適化を再発明する。

6.1 CoDD extractで逆生成

cd "$_CODD_WORKDIR"
codd extract --path "$PROJECT_ROOT" --source-dirs scripts/lib --language bash --ai

対象を改修したファイルに絞る（全量extractは重いため）。

6.2 手動after設計書（extractが不十分な場合）

保存先: docs/research/<script>_after_<date>.md

必須セクション:

# <Script名> After設計書（リファクタリング後のas-is）

## 現在の構造
- 関数一覧と責務（変更された関数にマーク）
- 依存関係（どの関数がどのユーティリティを使うか）

## 最適化パターン（再利用すべき仕組み）
- yaml_field_set_batch: いつ使うか、なぜ逐次field_setより速いか
- field_get_multi: いつ使うか
- func cache: いつ使うか、setup_file()の書き方

## 禁止パターン（やってはいけないこと+理由）
- 同一ファイルへのyaml_field_set 3回以上 → batch化必須（flock競合でNx遅延）
- テスト内でdeploy_task.shを毎回source → func cache使え（137ms→数ms）

## 計測値（劣化検知のベースライン）
- 1テスト: Xms（これを超えたらリグレッション）
- 全量: Xs（これを超えたらリグレッション）

6.3 context索引に登録

context/infrastructure.md 等の該当セクションにafter設計書へのリンクを追加:

→ docs/research/<script>_after_<date>.md（最適化パターン+禁止パターン）

Phase 6なしにスキル完了を宣言するな。設計書なきリファクタリングは半年後に消える。

実績（2026-04-15 deploy_task.sh）