parallel-impl-task-planner

Parallel Task Planner

実装計画をタスクに分解し、編集ファイルが被らないタスクを全て並列化する。 成果物はディレクトリ分割された TODO ファイル群 + Mermaid 依存関係図。

インプット

以下のいずれか（またはユーザーに質問して収集）:

• 実装計画書（implementation-plan.md 等）
• 設計ドキュメント（アーキテクチャ図、クラス図等）
• team-plan の出力（Plan Mode の計画書）
• ユーザーからの口頭説明

アウトプット

docs/tasks/{date}_{task-name}/
├── todo.md                          ← 全体サマリー + Wave 並列マップ
├── implementation-plan.md           ← 設計書（あれば同梱）
├── 01_{group-name}/todo.md          ← 高レベル TODO 1 の詳細
├── 02_{group-name}/todo.md          ← 高レベル TODO 2 の詳細
├── ...
└── NN_{group-name}/todo.md

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Step 1: タスクの洗い出し

1a: 設計書の読み込み

ユーザーが指定した設計書・計画書を Read する。 なければユーザーにヒアリングして情報を集める。

1b: 高レベル TODO の特定

実装を大きな塊に分ける。分け方の基準:

• ディレクトリの境界: packages/shared/, apps/api/src/core/, apps/web/src/ etc.
• レイヤーの境界: 型定義 → ロジック → インフラ → API → UI
• 独立性: 他のタスクと依存しない塊は独立させる

1c: 細かいタスクへの分解

各高レベル TODO を具体的なタスクに分解する。各タスクに必ず以下を付記:

• 編集ファイル: 実際に作成・変更するファイルパス
• 依存先: このタスクの前に完了していなければならないタスク
• 依存理由: なぜ依存するか（型を import する、スキーマが必要、etc.）

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Step 2: 依存関係の分析

2a: ファイル単位の依存チェック

全タスクのペアについて、以下をチェック:

1. 編集ファイルが重複するか? → 重複あれば同時実行不可
2. import 依存があるか? → タスク A の出力をタスク B が import するなら A → B の順
3. どちらにも該当しないか? → 並列実行可能

2b: 依存グラフの構築

タスク間の依存関係を有向グラフとして構築する。

例:
  shared-types → core (型を import)
  shared-types → stores (型を import)
  db-schema → db-shell (スキーマが必要)
  core + db-shell + cli → orchestrator (全部を合成)

2c: 並列グルーピングのルール

原則: 編集ファイルが被らなければ同時実行

具体的なチェック項目:

• 同じ .ts / .tsx ファイルを編集しないか
• 同じ package.json に依存を追加しないか（これは Wave A でまとめて解決）
• import 先がまだ存在しない場合、先に作る必要があるか

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Step 3: Wave への割り当て

3a: トポロジカルソート

依存グラフをトポロジカルソートし、依存のないタスクから順に Wave に割り当てる。

Wave N のルール:
  - Wave N-1 の全依存タスクが完了済み
  - Wave N 内のタスク同士は編集ファイルが被らない
  - 可能な限り多くのタスクを同じ Wave に詰める（並列最大化）

3b: Wave 割り当てアルゴリズム

1. 全タスクの依存カウントを計算
2. 依存カウント = 0 のタスクを Wave 1 に入れる
3. Wave 1 のタスクを「完了」として依存カウントを更新
4. 新たに依存カウント = 0 になったタスクを Wave 2 に入れる
5. Wave 内でファイル重複がある場合は、片方を次の Wave に送る
6. 全タスクが Wave に割り当てられるまで繰り返す

3c: 前倒し最適化

依存関係が解消されたタスクは、次の Wave を待たずに即座に開始可能と明記する。 例: Wave C のタスクの依存が Wave B の一部だけなら、その一部が終わった時点で開始可。

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Step 4: TODO ファイルの生成

4a: ディレクトリ作成

docs/tasks/{YYYY-MM-DD}_{task-name}/

今日の日付 + タスクの概要名でディレクトリを作る。

4b: 全体 todo.md

以下を含む:

# TODO: {タスク名}

> 元のタスク: {ユーザーの指示}
> 設計ドキュメント: [implementation-plan.md](implementation-plan.md)

## 進捗サマリー
- 総タスク数: N
- 完了: 0
- レビュー済み: 0/M

## 高レベル TODO 一覧

| # | タスク | 状態 | タスク数 | 詳細 |
|---|--------|------|---------|------|
| 1 | ... | [ ] 未着手 | N | [01_.../](01_.../) |

## 依存関係 + 並列実行マップ

{Mermaid graph}

### Wave 詳細

| Wave | 並列タスク | 待ち |
|------|-----------|------|
| A | ... | - |
| B | ... / ... / ... | A |

4c: 各高レベル TODO の todo.md

各サブディレクトリに詳細な todo.md を作成:

# N. {タスク名}

- **状態**: [ ] 未着手
- **概要**: ...
- **並列グループ**: Wave X で {他のタスク} と同時実行

## TODO

- [ ] N-1: {内容}（{ファイルパス}）
  - 依存: {依存先タスク}
  - {詳細な説明}

## 成果物

{生成されるファイル一覧}

4d: Mermaid 依存関係図

Wave ごとにサブグラフを作り、タスク間の矢印で依存を表現:

graph LR
    subgraph "Wave A"
        T1["タスク名<br/>ファイルパス"]
    end
    subgraph "Wave B（N並列）"
        T2["..."]
        T3["..."]
    end
    T1 --> T2
    T1 --> T3

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Step 5: ユーザー確認

生成した TODO を提示し、以下を確認:

• Wave の並列グルーピングに違和感がないか
• 漏れているタスクがないか
• 優先順位を変えたい部分がないか

修正があれば反映して再出力する。

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注意事項

並列最大化の原則

• 「このファイルはまだない」は依存ではない: import する型が別タスクで作られる場合のみ依存
• package.json の編集: 依存パッケージの追加は Wave A（基盤セットアップ）でまとめて行い、以降の Wave では触らない
• テストは実装と並列可: テスト対象と別ファイルなら、実装完了直後の Wave で他タスクと並列実行できる

long-run-implement との連携

この Skill の出力は long-run-implement のインプットとしてそのまま使える:

• todo.md の形式が互換
• Wave の順序 = long-run-implement の高レベル TODO の実行順序
• レビューゲートは高レベル TODO 単位で実施

team-implement との連携

Wave の並列タスクは team-implement の Agent 並列実行にそのままマッピングできる:

• Wave 内の各タスク = 1 Agent
• Wave の完了 = 次の Wave の Agent 起動条件