Iterative Retrieval

by affaan-mef648e01899bNo license275K starsListed Oct 8, 2026Updated Oct 8, 2026Repository updated 3 days ago

サブエージェントのコンテキスト問題を解決するために、コンテキスト取得を段階的に洗練するパターン

Instructions onlyAI & Agents
AI-generated overview

A four-phase pattern for progressively refining context retrieval for subagents in multi-agent workflows.

What it does
This skill documents an iterative retrieval pattern that helps subagents obtain the context they need without knowing in advance which files matter. It describes a four-phase loop (dispatch, evaluate, refine, loop) with relevance scoring, query refinement, and a maximum of three cycles. It includes pseudocode, worked examples for bug fixing and feature implementation, and guidance on integrating the pattern into agent prompts.
When to use it
Use when building or orchestrating multi-agent workflows where subagents start with limited context and must locate relevant files or code. It suits tasks such as bug fixing or feature implementation where the right context is unknown up front. It is also useful when designing agent prompts that need a repeatable context-gathering procedure.
Requirements
No scripts are shipped; it is instructions only. The pattern assumes an agent environment with file search or retrieval capability and subagent orchestration, and the examples reference JavaScript-style pseudocode.

反復検索パターン

マルチエージェントワークフローにおける「コンテキスト問題」を解決します。サブエージェントは作業を開始するまで、どのコンテキストが必要かわかりません。

問題

サブエージェントは限定的なコンテキストで起動されます。以下を知りません:

  • どのファイルに関連するコードが含まれているか
  • コードベースにどのようなパターンが存在するか
  • プロジェクトがどのような用語を使用しているか

標準的なアプローチは失敗します:

  • すべてを送信: コンテキスト制限を超える
  • 何も送信しない: エージェントに重要な情報が不足
  • 必要なものを推測: しばしば間違い

解決策: 反復検索

コンテキストを段階的に洗練する4フェーズのループ:

┌─────────────────────────────────────────────┐│                                             ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │ DISPATCH │─────│ EVALUATE │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││        ▲                  │                 ││        │                  ▼                 ││   ┌──────────┐      ┌──────────┐            ││   │   LOOP   │─────│  REFINE  │            ││   └──────────┘      └──────────┘            ││                                             ││        最大3サイクル、その後続行              │└─────────────────────────────────────────────┘

フェーズ1: DISPATCH

候補ファイルを収集する初期の広範なクエリ:

javascript
// 高レベルの意図から開始const initialQuery = {  patterns: ['src/**/*.ts', 'lib/**/*.ts'],  keywords: ['authentication', 'user', 'session'],  excludes: ['*.test.ts', '*.spec.ts']};
// 検索エージェントにディスパッチconst candidates = await retrieveFiles(initialQuery);

フェーズ2: EVALUATE

取得したコンテンツの関連性を評価:

javascript
function evaluateRelevance(files, task) {  return files.map(file => ({    path: file.path,    relevance: scoreRelevance(file.content, task),    reason: explainRelevance(file.content, task),    missingContext: identifyGaps(file.content, task)  }));}

スコアリング基準:

  • 高(0.8-1.0): ターゲット機能を直接実装
  • 中(0.5-0.7): 関連するパターンや型を含む
  • 低(0.2-0.4): 間接的に関連
  • なし(0-0.2): 関連なし、除外

フェーズ3: REFINE

評価に基づいて検索基準を更新:

javascript
function refineQuery(evaluation, previousQuery) {  return {    // 高関連性ファイルで発見された新しいパターンを追加    patterns: [...previousQuery.patterns, ...extractPatterns(evaluation)],
    // コードベースで見つかった用語を追加    keywords: [...previousQuery.keywords, ...extractKeywords(evaluation)],
    // 確認された無関係なパスを除外    excludes: [...previousQuery.excludes, ...evaluation      .filter(e => e.relevance < 0.2)      .map(e => e.path)    ],
    // 特定のギャップをターゲット    focusAreas: evaluation      .flatMap(e => e.missingContext)      .filter(unique)  };}

フェーズ4: LOOP

洗練された基準で繰り返す(最大3サイクル):

javascript
async function iterativeRetrieve(task, maxCycles = 3) {  let query = createInitialQuery(task);  let bestContext = [];
  for (let cycle = 0; cycle < maxCycles; cycle++) {    const candidates = await retrieveFiles(query);    const evaluation = evaluateRelevance(candidates, task);
    // 十分なコンテキストがあるか確認    const highRelevance = evaluation.filter(e => e.relevance >= 0.7);    if (highRelevance.length >= 3 && !hasCriticalGaps(evaluation)) {      return highRelevance;    }
    // 洗練して続行    query = refineQuery(evaluation, query);    bestContext = mergeContext(bestContext, highRelevance);  }
  return bestContext;}

実践例

例1: バグ修正コンテキスト

タスク: "認証トークン期限切れバグを修正"
サイクル1:  DISPATCH: src/**で"token"、"auth"、"expiry"を検索  EVALUATE: auth.ts(0.9)、tokens.ts(0.8)、user.ts(0.3)を発見  REFINE: "refresh"、"jwt"キーワードを追加; user.tsを除外
サイクル2:  DISPATCH: 洗練された用語で検索  EVALUATE: session-manager.ts(0.95)、jwt-utils.ts(0.85)を発見  REFINE: 十分なコンテキスト(2つの高関連性ファイル)
結果: auth.ts、tokens.ts、session-manager.ts、jwt-utils.ts

例2: 機能実装

タスク: "APIエンドポイントにレート制限を追加"
サイクル1:  DISPATCH: routes/**で"rate"、"limit"、"api"を検索  EVALUATE: マッチなし - コードベースは"throttle"用語を使用  REFINE: "throttle"、"middleware"キーワードを追加
サイクル2:  DISPATCH: 洗練された用語で検索  EVALUATE: throttle.ts(0.9)、middleware/index.ts(0.7)を発見  REFINE: ルーターパターンが必要
サイクル3:  DISPATCH: "router"、"express"パターンを検索  EVALUATE: router-setup.ts(0.8)を発見  REFINE: 十分なコンテキスト
結果: throttle.ts、middleware/index.ts、router-setup.ts

エージェントとの統合

エージェントプロンプトで使用:

markdown
このタスクのコンテキストを取得する際:1. 広範なキーワード検索から開始2. 各ファイルの関連性を評価(0-1スケール)3. まだ不足しているコンテキストを特定4. 検索基準を洗練して繰り返す(最大3サイクル)5. 関連性が0.7以上のファイルを返す

ベストプラクティス

  1. 広く開始し、段階的に絞る - 初期クエリで過度に指定しない
  2. コードベースの用語を学ぶ - 最初のサイクルでしばしば命名規則が明らかになる
  3. 不足しているものを追跡 - 明示的なギャップ識別が洗練を促進
  4. 「十分に良い」で停止 - 3つの高関連性ファイルは10個の平凡なファイルより優れている
  5. 確信を持って除外 - 低関連性ファイルは関連性を持つようにならない

関連項目

  • The Longform Guide - サブエージェントオーケストレーションセクション
  • continuous-learningスキル - 時間とともに改善するパターン用
  • ~/.claude/agents/内のエージェント定義

Source and attribution

Source:affaan-m/eccindocs/ja-JP/skills/iterative-retrievalat commitef648e0

License: No license

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