Santa Method

# ジェネレーターは通常通り実行されるoutput = generate(task_spec)

REVIEWER_PROMPT = """あなたは独立した品質レビュアーです。この出力に対する他のレビューは見ていません。
## タスク仕様{task_spec}
## レビュー対象の出力{output}
## 評価ルーブリック{rubric}
## 指示各ルーブリック基準に対して出力を評価してください。それぞれに対して:- PASS: 基準が完全に満たされ、問題なし- FAIL: 特定の問題が見つかった（正確な問題を引用）
評価を構造化JSONとして返してください:{  "verdict": "PASS" | "FAIL",  "checks": [    {"criterion": "...", "result": "PASS|FAIL", "detail": "..."}  ],  "critical_issues": ["..."],   // 修正が必要なブロッカー  "suggestions": ["..."]         // ブロックしない改善提案}
厳格に評価してください。あなたの仕事は問題を見つけることであり、承認することではありません。"""

# レビュアーを並列で起動（Claude Code サブエージェント）review_b = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(...), description="Santa Reviewer B")review_c = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(...), description="Santa Reviewer C")
# 両方が同時に実行される — 互いに見えない

def santa_verdict(review_b, review_c):    """両方のレビュアーが合格する必要がある。部分的な評価なし。"""    if review_b.verdict == "PASS" and review_c.verdict == "PASS":        return "NICE"  # 出荷する
    # 両方のレビュアーのフラグをマージし、重複を排除    all_issues = dedupe(review_b.critical_issues + review_c.critical_issues)    all_suggestions = dedupe(review_b.suggestions + review_c.suggestions)
    return "NAUGHTY", all_issues, all_suggestions

MAX_ITERATIONS = 3
for iteration in range(MAX_ITERATIONS):    verdict, issues, suggestions = santa_verdict(review_b, review_c)
    if verdict == "NICE":        log_santa_result(output, iteration, "passed")        return ship(output)
    # すべての重大な問題を修正する（提案はオプション）    output = fix_agent.execute(        output=output,        issues=issues,        instruction="フラグが立てられた問題のみを修正してください。リファクタリングや未要求の変更は行わないでください。"    )
    # 修正した出力で両方のレビュアーを再実行する（新しいエージェント、前のラウンドの記憶なし）    review_b = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(output=output, ...))    review_c = Agent(prompt=REVIEWER_PROMPT.format(output=output, ...))
# イテレーション回数を超えた — エスカレートlog_santa_result(output, MAX_ITERATIONS, "escalated")escalate_to_human(output, issues)

# エージェントツール呼び出しの擬似コードreviewer_b = Agent(    description="Santa Review B",    prompt=f"この出力の品質をレビューしてください...\n\nルーブリック:\n{rubric}\n\n出力:\n{output}")reviewer_c = Agent(    description="Santa Review C",    prompt=f"この出力の品質をレビューしてください...\n\nルーブリック:\n{rubric}\n\n出力:\n{output}")

import random
def santa_batch(items, rubric, sample_rate=0.15):    sample = random.sample(items, max(5, int(len(items) * sample_rate)))
    for item in sample:        result = santa_full(item, rubric)        if result.verdict == "NAUGHTY":            pattern = classify_failure(result.issues)            items = batch_fix(items, pattern)  # パターンに一致する全アイテムを修正            return santa_batch(items, rubric)   # 再サンプリング
    return items  # クリーンなサンプル → バッチを出荷