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）。 --- ## 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。 ```bash 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=="...