llm-context-packlisted

# llm-context-pack ## 役割 タスク別の最小の文脈を集める。タスクの要求を満たす最少の文書だけを集め、`llm_context: never` の文書（RESEARCH・ARCHIVE）をすべて除外し、各事実の出所（出所となる文書）を示して、語彙の近い文書を取り違えないようにする。主な要求は R5。 決定論の処理は `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/collect-context.py` に委ねる。この技能は、被覆が曖昧なときに最少集合をどう選ぶかの判断を持つ。 ## 何に頼るか - `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/collect-context.py` — `llm_context` で絞り、出所つきの最少被覆集合を返す。 - §3.2 の `llm_context` 既定（always／task／never）と、`${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/dep-graph.py` 経由の `depends_on` グラフを読み、被覆を計算する。 ## 手順 1. タスクの記述を取り、触れる要求・仕様を特定する。 2. `collect-context.py` を走らせる。`llm_context: never` の文書（RESEARCH・ARCHIVE。本文は LLM へ渡らない。R5）をすべて除外する。`task` と関係する `always` を候補に入れる。 3. 最少被覆集合（§3.9）。タスクの要求を被覆する最少の文書を入れる。関係しない文書を足さな���。縮める順序（§3.9）は、まず取りこぼしを減らし、次に重複を除く。 4. 出所の表示（§3.9）。各事実にその出所となる文書の id を付け、語彙の近い文書から来た事実を混ぜない。 5. 位置の配慮（§3.9）。最も重要な文書を集合の冒頭と末尾の両方に置く。端は注意を引きやすい。 6. 要点の復唱（§3.9）。長い本文の前に、モデルへ要点を先に書かせ、長い文脈での劣化に抗う。 7. 廃止本文は決して入れない（R5）。関係を超えて入れない。入力が長いこと自体が成功率を下げる（§7）。 8. 刻印（ADR-073）。組んだ文脈から体系外の .md��報告・要約・引き継ぎメモ）を生成して保存するときは、末尾に刻印の一行 `<!-- doctrine:view src=<リポジトリ名> as-of=<版> date=<今日> refs=<集合に入れた文書 id,…> -->` を打つ（書式の正本は audit の ICD-005）。出所は書いた瞬間にしか安く採れない。生成物が後日どこへ移っても、刻印だけが参照時点を運ぶ。 ## 常時集合の上限との関係 この��能は**タスク**の文脈を組む。常時集合（SessionStart の契約）の上限と縮小は `inject-contract.py`（Hook）が持ち、上限を超えたら `docs-curate` を促す。この技能は常時集合の結果を受け取るが、上限は持たない。 ## 参照 詳細は `references/` に分ける。 - `references/min-set.md` — `dep-graph.py` 経由の被覆計算、取りこぼし優先・重複除去の縮小順序。 - `references/provenance.md` — 出所の表示の形式。 - `references/long-context.md` — §3.9 の