# Week 3 Day 2 → 次セッション ハンドオフ - v0.13.0

**Date**: 2025年10月27日
**Current Status**: Day 2 完了（実装 + Phase 1 改善）
**Next Session**: Phase 2/3 改善 または Week 3 Day 3 へ進む

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## 📋 現在の状態

### ✅ 完了した作業

#### Week 3 Day 2 実装（完了）
- ✅ 3つのMCPツール実装
  - `analyze_work_session()`: セッション分析（focus score, breaks検出）
  - `predict_next_action()`: 次アクション予測（confidence付き）
  - `get_current_context()`: 包括的プロジェクトコンテキスト
- ✅ 15の包括的テスト（100% pass rate）
- ✅ MCP Server ドキュメント更新
- ✅ Progress Report作成
- ✅ Commit: `c4a5f71` - feat(mcp): add Week 3 Day 2 Context Intelligence MCP tools

#### コードレビュー & Phase 1 改善（完了）
- ✅ 25個の課題を特定（0 Critical, 6 High, 15 Medium, 4 Low）
- ✅ 6個の高優先度課題を全て解決（Phase 1）
  1. Pydantic response models 追加
  2. 標準化されたエラーレスポンス構造
  3. prediction エラーの表面化（silent failure 解消）
  4. ContextManager レスポンス検証
  5. エラーハンドリング改善
  6. 包括的ログ追加
- ✅ 4つの新Pydanticモデル（MCPErrorResponse, WorkSessionAnalysis, NextActionPrediction, CurrentContextResponse）
- ✅ 全テスト通過（1911 passed, 87% coverage）
- ✅ Ruff clean (0 errors)
- ✅ Commit: `12bb921` - refactor(mcp): improve code quality with Pydantic models and standardized error handling

### 📊 現在のメトリクス

**テスト**:
- Total: 1911 passed, 6 skipped
- Coverage: 87% overall
- MCP Server: 91% coverage
- Context Manager: 90% coverage
- Proactive: 90% average

**コード品質**:
- Ruff: ✅ All checks passed
- Mypy: ✅ 0 errors in new code
- Performance: <100ms response time (all MCP tools)

**ファイル統計**:
- Modified: 4 files (models.py, server.py, context_manager.py, test_mcp_context.py)
- Added: 313 lines
- Removed: 63 lines
- Net: +250 lines

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## 🔜 残っているタスク

### Option A: Phase 2 & 3 改善を実施（推奨: Week 3で対応しない場合）

Week 3 Day 3-5でこれらの改善を実施しない場合は、**必ず記録して将来対応**してください。

#### Phase 2: 中優先度の改善（15 issues）

**優先度**: Medium
**推定工数**: 4-6時間
**対応時期**: v0.13.1 または v0.14.0

##### 2.1 ドキュメント改善

**Issue**: Prediction failure modeのドキュメント不足

**File**: `clauxton/mcp/server.py`

**TODO**:
```python
@mcp.tool()
def predict_next_action() -> dict[str, Any]:
    """
    Predict likely next action based on current project context.

    Returns:
        dict: Prediction result with keys:
            - status: "success" or "error"
            - action: Predicted action name (or None)
            - confidence: Confidence score 0.0-1.0
            - reasoning: Explanation of prediction

    Error Modes:
        - import_error: ContextManager module not available
        - validation_error: Invalid context data structure
        - runtime_error: Prediction logic failed

        When errors occur, predicted_next_action will be None and
        prediction_error will contain the error message.

    Examples:
        >>> # Success case
        >>> result = predict_next_action()
        >>> if result["status"] == "success":
        ...     print(f"Action: {result['action']}")
        ...     print(f"Confidence: {result['confidence']}")

        >>> # Error case
        >>> result = predict_next_action()
        >>> if result["status"] == "error":
        ...     print(f"Error: {result['error_type']}")
        ...     print(f"Details: {result['details']}")
    """
```

**同様の改善**:
- `analyze_work_session()` のエラーモード説明追加
- `get_current_context()` の prediction_error フィールド説明追加
- 各モデルクラスの詳細なdocstring追加

##### 2.2 テスト assertion 強化

**Issue**: テストのassertionが緩い（値の範囲検証なし）

**File**: `tests/proactive/test_mcp_context.py`

**現在のコード**:
```python
def test_analyze_work_session_basic(self, tmp_path, monkeypatch):
    result = server.analyze_work_session()

    assert result["status"] == "success"
    assert "focus_score" in result
    assert isinstance(result["focus_score"], (int, float))
```

**改善後**:
```python
def test_analyze_work_session_basic(self, tmp_path, monkeypatch):
    result = server.analyze_work_session()

    assert result["status"] == "success"
    assert "focus_score" in result

    # Range validation
    focus = result["focus_score"]
    if focus is not None:
        assert 0.0 <= focus <= 1.0, f"focus_score out of range: {focus}"

    # Duration validation
    assert result["duration_minutes"] >= 0
    assert isinstance(result["duration_minutes"], int)

    # List structure validation
    assert isinstance(result["breaks"], list)
    for brk in result["breaks"]:
        assert "start" in brk
        assert "end" in brk
        assert "duration_minutes" in brk
        assert brk["duration_minutes"] >= 0
```

**適用すべきテスト**:
- `test_analyze_work_session_*` 全6テスト
- `test_predict_next_action_*` 全6テスト
- `test_get_current_context_*` 全3テスト

##### 2.3 包括的エラーテスト追加

**Issue**: エラータイプごとのテストが不足

**File**: `tests/proactive/test_mcp_context.py`

**追加すべきテスト**:

```python
class TestAnalyzeWorkSessionErrors:
    """Comprehensive error handling tests for analyze_work_session."""

    def test_import_error_handling(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test handling of ImportError (ContextManager unavailable)."""
        monkeypatch.chdir(tmp_path)
        setup_temp_project(tmp_path)

        # Mock import to fail
        with patch(
            "clauxton.mcp.server.ContextManager",
            side_effect=ImportError("Module not found"),
        ):
            result = server.analyze_work_session()

            assert result["status"] == "error"
            assert result["error_type"] == "import_error"
            assert "Module not found" in result["details"]
            assert "Required module not available" in result["message"]

    def test_validation_error_handling(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test handling of validation errors (invalid data)."""
        monkeypatch.chdir(tmp_path)
        setup_temp_project(tmp_path)

        # Mock ContextManager to return invalid data
        with patch(
            "clauxton.proactive.context_manager.ContextManager.analyze_work_session",
            return_value={"focus_score": 5.0},  # Invalid: >1.0
        ):
            result = server.analyze_work_session()

            assert result["status"] == "error"
            assert result["error_type"] == "validation_error"

    def test_type_error_handling(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test handling of TypeError (wrong data types)."""
        monkeypatch.chdir(tmp_path)
        setup_temp_project(tmp_path)

        # Mock ContextManager to return wrong types
        with patch(
            "clauxton.proactive.context_manager.ContextManager.analyze_work_session",
            return_value={"duration_minutes": "not_an_int"},
        ):
            result = server.analyze_work_session()

            assert result["status"] == "error"
            assert result["error_type"] == "validation_error"

    def test_key_error_handling(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test handling of KeyError (missing required keys)."""
        monkeypatch.chdir(tmp_path)
        setup_temp_project(tmp_path)

        # Mock ContextManager to return incomplete data
        with patch(
            "clauxton.proactive.context_manager.ContextManager.analyze_work_session",
            return_value={},  # Missing all required keys
        ):
            result = server.analyze_work_session()

            assert result["status"] == "error"
            assert result["error_type"] == "validation_error"
            assert "Missing required keys" in result["details"]
```

**同様のテスト追加**:
- `TestPredictNextActionErrors` (4-5テスト)
- `TestGetCurrentContextErrors` (4-5テスト)

**追加すべきエッジケーステスト**:
```python
class TestEdgeCases:
    """Edge case tests for MCP tools."""

    def test_empty_values(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test handling of empty/None values in response."""
        # focus_score=None, action=None, etc.

    def test_unexpected_structure(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test when ContextManager returns unexpected structure."""
        # Extra keys, nested dicts, etc.

    def test_concurrent_calls(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test thread safety of concurrent MCP calls."""
        # Use threading to call tools simultaneously

    def test_cache_expiration(self, tmp_path, monkeypatch):
        """Test behavior when cache expires mid-call."""
        # Mock datetime.now() to simulate cache expiration
```

**推定追加テスト数**: 15-20テスト

##### 2.4 コードの重複削減

**Issue**: MCP toolsで類似のvalidation logicが重複

**Current Code** (`clauxton/mcp/server.py`):
```python
# analyze_work_session()
if not isinstance(analysis["duration_minutes"], int):
    raise ValueError(...)
if analysis["duration_minutes"] < 0:
    raise ValueError(...)

# predict_next_action()
if not isinstance(prediction["confidence"], (int, float)):
    raise ValueError(...)
if not 0.0 <= prediction["confidence"] <= 1.0:
    raise ValueError(...)
```

**Refactored**:
```python
def _validate_field_type(
    data: dict[str, Any],
    field: str,
    expected_types: type | tuple[type, ...],
    context: str,
) -> None:
    """Validate field type in data dict."""
    if field not in data:
        raise KeyError(f"Missing field '{field}' in {context}")

    value = data[field]
    if not isinstance(value, expected_types):
        raise TypeError(
            f"Field '{field}' must be {expected_types}, got {type(value)} in {context}"
        )

def _validate_field_range(
    data: dict[str, Any],
    field: str,
    min_val: float | None = None,
    max_val: float | None = None,
    context: str = "",
) -> None:
    """Validate field is within range."""
    value = data[field]
    if min_val is not None and value < min_val:
        raise ValueError(
            f"Field '{field}' must be >= {min_val}, got {value} in {context}"
        )
    if max_val is not None and value > max_val:
        raise ValueError(
            f"Field '{field}' must be <= {max_val}, got {value} in {context}"
        )

# Usage
_validate_field_type(analysis, "duration_minutes", int, "session analysis")
_validate_field_range(analysis, "duration_minutes", min_val=0, context="session analysis")
_validate_field_type(prediction, "confidence", (int, float), "prediction")
_validate_field_range(prediction, "confidence", min_val=0.0, max_val=1.0, context="prediction")
```

##### 2.5 パフォーマンス最適化

**Issue**: Repeated validation calls（同じデータを複数回検証）

**Current Flow**:
```
analyze_work_session()
  → _validate_session_analysis(analysis)  # Validates structure
  → WorkSessionAnalysis(**analysis)       # Pydantic validates again
```

**Optimization**:
```python
# Option 1: Skip manual validation, rely on Pydantic
@mcp.tool()
def analyze_work_session() -> dict[str, Any]:
    try:
        analysis = context_mgr.analyze_work_session()

        # Let Pydantic do all validation
        response = WorkSessionAnalysis(**analysis)
        return response.model_dump()
    except ValidationError as e:
        # Pydantic validation failed
        return _handle_mcp_error(e, "analyze_work_session")

# Option 2: Use Pydantic for everything
def _validate_with_model(data: dict, model_class: type[BaseModel]) -> BaseModel:
    """Validate data using Pydantic model."""
    try:
        return model_class(**data)
    except ValidationError as e:
        raise ValueError(f"Validation failed: {e}")

# Usage
response = _validate_with_model(analysis, WorkSessionAnalysis)
return response.model_dump()
```

**推定改善**: 10-20% パフォーマンス向上

#### Phase 3: 低優先度の改善（4 issues）

**優先度**: Low
**推定工数**: 2-3時間
**対応時期**: v0.14.0 または v0.15.0

##### 3.1 Docstring標準化

**Issue**: Docstringのスタイルが統一されていない

**TODO**:
- 全MCP toolsのdocstringをGoogle styleに統一
- 例をドキュメントに移動（docstringはAPIリファレンスのみ）
- Cross-referenceの追加（`See Also` セクション）

**Example**:
```python
@mcp.tool()
def analyze_work_session() -> dict[str, Any]:
    """
    Analyze current work session for productivity insights.

    Provides detailed analysis of:
    - Session duration
    - Focus score (0.0-1.0) based on file switching behavior
    - Break detection (15+ minute gaps)
    - Active work periods
    - File switch frequency

    Returns:
        dict: Work session analysis with the following structure:
            - status (str): "success", "error", or "no_session"
            - duration_minutes (int): Session duration in minutes
            - focus_score (float|None): Focus score 0.0-1.0
            - breaks (list[dict]): Detected breaks
            - file_switches (int): Number of unique files modified
            - active_periods (list[dict]): Active work periods
            - message (str|None): Status message (for no_session/error)
            - error (str|None): Error details (for error status)

    Raises:
        Does not raise exceptions directly. All errors are returned
        as error responses with status="error".

    See Also:
        - get_current_context(): Get full project context
        - predict_next_action(): Predict next likely action
        - docs/mcp-server.md: Full MCP tool documentation

    Note:
        This tool uses a 30-second cache. Repeated calls within 30s
        will return cached results for better performance.
    """
```

##### 3.2 テストデータ品質向上

**Issue**: `create_modified_files()` が単純すぎる

**Current**:
```python
def create_modified_files(tmp_path: Path, count: int, time_spread_minutes: int = 30) -> None:
    for i in range(count):
        file_path = tmp_path / "src" / f"file{i}.py"
        file_path.write_text(f"# File {i}\nprint('test')")
        # Set modification time
        minutes_ago = time_spread_minutes - (i * (time_spread_minutes // max(count, 1)))
        file_time = datetime.now() - timedelta(minutes=minutes_ago)
        os.utime(file_path, (file_time.timestamp(), file_time.timestamp()))
```

**Improved**:
```python
def create_modified_files(
    tmp_path: Path,
    count: int,
    time_spread_minutes: int = 30,
    file_types: list[str] | None = None,
    realistic_content: bool = True,
) -> None:
    """
    Create modified files with realistic content and diverse types.

    Args:
        tmp_path: Base directory
        count: Number of files to create
        time_spread_minutes: Time spread for file modifications
        file_types: File extensions to use (default: [".py", ".md", ".json"])
        realistic_content: Use realistic file content vs simple placeholders
    """
    if file_types is None:
        file_types = [".py", ".md", ".json", ".yaml", ".ts"]

    for i in range(count):
        # Vary file types
        ext = file_types[i % len(file_types)]
        file_path = tmp_path / "src" / f"module{i}{ext}"

        # Realistic content
        if realistic_content:
            if ext == ".py":
                content = f'''"""Module {i}."""

def process_data(data: dict) -> dict:
    """Process the input data."""
    return {{
        "processed": True,
        "data": data,
        "timestamp": "{datetime.now().isoformat()}"
    }}
'''
            elif ext == ".md":
                content = f"# Module {i}\n\nDocumentation for module {i}.\n"
            elif ext == ".json":
                content = f'{{"module": {i}, "active": true}}'
            else:
                content = f"# Config {i}\nkey: value{i}\n"
        else:
            content = f"# File {i}\n"

        file_path.write_text(content)

        # Realistic time distribution (not uniform)
        # Use exponential decay for more recent activity
        import random
        minutes_ago = int(time_spread_minutes * (1 - (i / count) ** 2))
        minutes_ago += random.randint(-5, 5)  # Add noise
        file_time = datetime.now() - timedelta(minutes=max(0, minutes_ago))
        os.utime(file_path, (file_time.timestamp(), file_time.timestamp()))
```

##### 3.3 ロギング強化

**Issue**: MCP toolsのロギングが不足

**TODO**:
```python
@mcp.tool()
def analyze_work_session() -> dict[str, Any]:
    """Analyze current work session."""
    logger.info("Starting work session analysis")
    start_time = time.perf_counter()

    try:
        project_root = Path.cwd()
        logger.debug(f"Project root: {project_root}")

        context_mgr = ContextManager(project_root)
        logger.debug("ContextManager initialized")

        analysis = context_mgr.analyze_work_session()
        logger.debug(f"Analysis result: duration={analysis.get('duration_minutes')}min")

        # Validate response structure
        _validate_session_analysis(analysis)
        logger.debug("Analysis validation passed")

        # ... rest of implementation ...

        elapsed = time.perf_counter() - start_time
        logger.info(f"Work session analysis completed in {elapsed:.3f}s")

        return response.model_dump()

    except Exception as e:
        elapsed = time.perf_counter() - start_time
        logger.error(f"Work session analysis failed after {elapsed:.3f}s: {e}")
        return _handle_mcp_error(e, "analyze_work_session")
```

**追加すべきログ**:
- ツール開始/終了（duration付き）
- 主要なステップ（debug level）
- パフォーマンスメトリクス
- キャッシュヒット/ミス

##### 3.4 ドキュメント整理

**Issue**: ドキュメントが散在している

**TODO**:
- `docs/mcp-server.md` をセクション分割
  - `docs/mcp/context-intelligence.md` (Week 3ツール)
  - `docs/mcp/semantic-search.md` (Week 2ツール)
  - `docs/mcp/core-tools.md` (基本ツール)
- Cross-referenceの追加
- 使用例をまとめた `docs/mcp/examples.md` 作成

---

### Option B: Week 3 Day 3 へ進む（推奨: 統合テストへ）

Phase 2/3は将来対応とし、Week 3 Day 3-5の統合テスト・ドキュメント作成に進む。

#### Week 3 Day 3-5 予定

**Day 3-4: 統合テスト** (推定: 8-10時間)
- `tests/proactive/test_integration_week3.py` 作成
- End-to-end ワークフローテスト（20+ tests）
- パフォーマンスベンチマーク
- マルチユーザーシナリオテスト

**Day 4-5: ユーザードキュメント** (推定: 6-8時間)
- ユーザーガイド: "Context Intelligence の使い方"
- ワークフロー例
- ベストプラクティス
- トラブルシューティングガイド

**Day 5: 最終調整** (推定: 4-6時間)
- README更新（新機能追加）
- Changelog エントリー追加
- v0.13.0 リリースノート準備
- 最終テスト・検証

---

## 📝 決定事項が必要

新しいセッションで以下を決定してください:

### Question 1: Phase 2/3の対応タイミング

**Option A**: Week 3 で Phase 2/3 を実施
- **メリット**: v0.13.0 のコード品質が最高レベル
- **デメリット**: Day 3-5 の時間が圧迫される
- **推定工数**: 6-9時間（Phase 2: 4-6h + Phase 3: 2-3h）

**Option B**: Week 3 は Day 3-5 に集中、Phase 2/3 は v0.13.1 へ
- **メリット**: Week 3 の統合テスト・ドキュメントに集中できる
- **デメリット**: コード品質改善が後回しになる
- **推奨**: ✅ この選択肢を推奨（統合が優先）

**Option C**: Phase 2 のみ実施、Phase 3 は v0.14.0 へ
- **メリット**: 重要な改善（テスト、ドキュメント）は対応
- **デメリット**: Week 3 の時間配分が難しい

### Question 2: テストカバレッジ目標

**Current**: 87% overall

**Options**:
- Keep 87%: 現状維持
- Target 88-89%: Phase 2 のテスト追加で達成可能
- Target 90%+: Phase 2 完全実施が必要

### Question 3: ドキュメント優先度

**High Priority** (必須):
- Week 3 統合テストのドキュメント
- MCP Context Intelligence ツールのユーザーガイド

**Medium Priority** (推奨):
- Phase 2 の docstring 改善
- トラブルシューティングガイド

**Low Priority** (将来対応可):
- Phase 3 のドキュメント整理
- 詳細なAPI リファレンス

---

## 🎯 推奨アクション

### 新しいセッションで最初に実行すること

1. **このドキュメントを読む**:
   ```bash
   # 現状確認
   cat docs/WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md
   cat docs/WEEK3_DAY2_CODE_IMPROVEMENTS.md
   cat docs/WEEK3_DAY2_PROGRESS_v0.13.0.md
   ```

2. **最新のテスト状況を確認**:
   ```bash
   source .venv/bin/activate
   pytest tests/proactive/test_mcp_context.py -v
   pytest --co -q  # 全テストリスト確認
   ```

3. **方針決定**: Option A, B, C のどれを選ぶか決定

4. **対応開始**:
   - **Option A選択時**: Phase 2 から開始
   - **Option B選択時**: Week 3 Day 3 へ進む（統合テスト）
   - **Option C選択時**: Phase 2 の重要項目のみ実施

### ファイル参照リスト

**実装ファイル**:
- `clauxton/core/models.py`: Pydantic モデル（Week 3 Day 2 で追加）
- `clauxton/mcp/server.py`: MCPツール実装（3つのContext Intelligenceツール）
- `clauxton/proactive/context_manager.py`: Context管理ロジック
- `tests/proactive/test_mcp_context.py`: MCPツールのテスト（15テスト）

**ドキュメント**:
- `docs/WEEK3_DAY2_PROGRESS_v0.13.0.md`: Day 2 完了レポート
- `docs/WEEK3_DAY2_CODE_IMPROVEMENTS.md`: コードレビュー改善詳細
- `docs/WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md`: このファイル（次セッション用）
- `docs/mcp-server.md`: MCP Server ドキュメント

**計画ドキュメント**:
- `docs/WEEK2_PLAN_v0.13.0.md`: Week 2 計画
- `docs/ROADMAP.md`: v0.13.0 全体ロードマップ

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## 📌 重要な注意事項

### Phase 2/3 を後回しにする場合

**必須**:
1. このドキュメント (`WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md`) を保存
2. GitHub Issue を作成（または TODO.md に追加）
3. v0.13.1 または v0.14.0 のマイルストーンに紐付け

**Issue テンプレート**:
```markdown
## Phase 2: Medium Priority Code Improvements (v0.13.0 deferred)

**From**: Week 3 Day 2 Code Review
**Document**: docs/WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md
**Priority**: Medium
**Estimated Effort**: 4-6 hours

### Tasks
- [ ] 2.1 ドキュメント改善（prediction failure mode説明）
- [ ] 2.2 テスト assertion 強化（range validation）
- [ ] 2.3 包括的エラーテスト追加（15-20テスト）
- [ ] 2.4 コードの重複削減（validation helpers）
- [ ] 2.5 パフォーマンス最適化（重複validation削減）

### Details
See: docs/WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md#phase-2-中優先度の改善15-issues

### Success Criteria
- [ ] 15-20 new tests added
- [ ] All tests have range validation assertions
- [ ] Error types tested separately (import/validation/runtime)
- [ ] Code duplication reduced by 30%+
- [ ] Performance improved by 10-20%
```

### Week 3 Day 3 へ進む場合

**準備**:
1. このドキュメントを保存
2. `docs/WEEK3_DAY3_HANDOFF.md` を作成（Day 3 の計画）
3. Phase 2/3 を記録（上記のIssue作成）

**Day 3 開始時に確認**:
```bash
# 現在の状態
git status
git log --oneline -5

# テスト状況
pytest --co -q | grep test_integration

# 次のステップ
cat docs/WEEK3_DAY3_HANDOFF.md
```

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## 🔗 関連ドキュメント

**Week 3 Day 2 完了時点**:
- `docs/WEEK3_DAY2_PROGRESS_v0.13.0.md`: 実装完了レポート
- `docs/WEEK3_DAY2_CODE_IMPROVEMENTS.md`: Phase 1 改善詳細
- `docs/WEEK3_DAY2_HANDOFF_NEXT.md`: このファイル

**Week 3 全体計画**:
- `docs/WEEK2_PLAN_v0.13.0.md`: Week 2 完了レポート（Week 3 計画含む）
- `docs/ROADMAP.md`: v0.13.0 ロードマップ

**実装詳細**:
- `docs/mcp-server.md`: MCP Server 仕様
- `docs/PROACTIVE_MONITORING_GUIDE.md`: Proactive Intelligence ガイド

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**Last Updated**: 2025年10月27日
**Next Session**: Phase 2/3 または Day 3 へ進む判断が必要
**Status**: ✅ Day 2 完了、Phase 1 改善完了、次ステップ待ち
