hangshuo652
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1. 场景价值与技术合理性修复： - 补充docs/SCENE_VALUE.md（业务背景、痛点分析、用户场景、竞品对比、价值量化） - 添加用户操作流程图（Mermaid） - 添加3个真实业务案例量化数据 2. 演示与文档修复： - 创建docs/API.md（完整API文档） - 创建docs/QUICKSTART.md（5分钟快速入门指南） 3. AI使用日志修复： - 更新AGENTS.md，添加强制自动执行的AI使用日志记录指令 - 在_AI_USAGE_LOG.md末尾添加范式执行统计 4. 安全性修复： - 在agents/llm.py中添加输入过滤（防Prompt注入） - 添加输出验证、速率限制、详细日志 5. 架构设计修复： - 创建tools/registry.py工具注册表 - 修改orchestrator.py和orchestrator_db.py使用注册表动态获取运行器 6. 开发范式修复： - 在_AI_USAGE_LOG.md末尾添加范式执行统计
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# 項目チェック データ生成規則
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## 概要
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入力ファイル（CSV）の各レコードに対し、複数の項目チェックを実施し、正常データと異常データを別々の出力ファイルに振り分けるプログラムのテストデータを生成する。
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## 入力
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- 詳細設計書の処理詳細（チェック項目一覧）
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- 入力ファイルのCOPYBOOKフィールド定義
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## 生成データ組
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| 组 | 用途 | 内容 |
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|----|------|------|
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| 1 | 全チェックカバー | すべてのチェック項目について、合格データと不合格データの両方をカバーする。 |
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## データ生成手順
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1. **チェック項目の特定**: 処理詳細からすべてのチェック項目（フィールド数、値域、重複、時刻範囲、コード値など）を抽出する
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2. **各チェックに対するデータ生成**:
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- 合格データ: 全チェックを通過する有効な値
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- 不合格データ: 各チェック項目に特化した不正な値を含むレコード
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3. **値のルール**:
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- フィールド数チェック: 正しい項目数／足りない／多い
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- 日付チェック: 正常日付 vs 不正日付 (99999999等)
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- 時刻チェック: 正常時刻 (0900-1800) vs 範囲外 (2500等)
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- 重複チェック: 同一キー2件 vs 全件別キー
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- コード値チェック: 有効コード vs 無効コード
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- 社員番号: 8桁数字 vs 非数字／桁数不足
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4. **出力**: 1組 = 1 JSONファイル
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