Lesson 0003 | Mission: pi × herdr による自律型開発・研究開発ワークフロー

Lesson 03: 製造業データ解析の実践 - 複数実験ログの並列解析オーケストレーション

製造業の研究開発では、異なる製造バッチや実験条件（温度・圧力・振動など）のセンサCSVが大量に生成されます。 1つのエージェントに順番に処理させると時間がかかり、コンテキストも汚染されます。 本レッスンでは、親エージェントが herdr を通じて子エージェントにバッチごとの異常値解析を並行委譲し、成果物（JSON）を回収して考察レポートを統合する実践パターン を学びます。

1. 課題シナリオと準備データ

data/ ディレクトリに2つのバッチ実験ログを用意しました：

• data/run_batch_A.csv: 基準温度 85℃、ノイズ低、突発異常あり
• data/run_batch_B.csv: 基準温度 92℃、ノイズ高、突発異常あり

2. 並行オーケストレーションの流れ (Split-Prompt-Wait)

[親エージェント: pi]
  │
  ├─ 1. herdr pane split で2つの子ペインを作成
  ├─ 2. worker_a (Batch A担当) と worker_b (Batch B担当) を起動
  ├─ 3. 「指定CSVを読み込み、外れ値を検出して result_*.json を出力せよ」と非同期投入
  │      ├─ worker_a: Pythonスクリプトを書いて実行・JSON保存 ──┐
  │      └─ worker_b: Pythonスクリプトを書いて実行・JSON保存 ──┤ (並列処理)
  │                                                                 │
  ├─ 4. herdr agent wait で両者の完了を待機 ◀───────────────────────┘
  └─ 5. 親エージェントが2つのJSONを読み取り、比較考察レポート (REPORT.md) を執筆！

3. 成功のための実践テクニック (Best Practices)

• 成果物はファイル経由（JSON）でやり取りする: ターミナルの標準出力をスクレイピングして数値を取り出すのではなく、子エージェントに「data/result_batch_A.json に書き出せ」と指示します。これによって親エージェントは壊れにくい構造化データを直接ロードできます。
• 非同期プロンプト投入 ＋ herdr agent wait: --wait を付けずに herdr agent prompt worker_a "..." と herdr agent prompt worker_b "..." を連続で叩き、その後に herdr agent wait worker_a、herdr agent wait worker_b を順次待つことで、真の並列分散処理が実現します。

4. 理解度確認クイズ