テーブルが「… 2,847 more rows」で切れていた朝 — 描画上限とトークン計上を切り離して、ツール出力を設計し直す

# Before: クエリ結果をそのまま markdown テーブルにして返す
def daily_breakdown(date: str) -> str:
    rows = db.query(
        "SELECT day, category, hits, ratio, delta, note "
        "FROM daily_stats WHERE day = ? ORDER BY hits DESC",
        (date,),
    )
    lines = ["| day | category | hits | ratio | delta | note |",
             "|---|---|---|---|---|---|"]
    for r in rows:
        lines.append(f"| {r.day} | {r.category} | {r.hits} | {r.ratio} | {r.delta} | {r.note} |")
    return "\n".join(lines)  # 3,047 行がそのままコンテキストへ

# After: 集約・上位N件・参照先の三層で返す
import json
from pathlib import Path
 
TOP_N = 20
ARTIFACT_DIR = Path("/var/run/agent-artifacts")
 
 
def daily_breakdown(date: str) -> str:
    rows = db.query(
        "SELECT day, category, hits, ratio, delta, note "
        "FROM daily_stats WHERE day = ? ORDER BY hits DESC",
        (date,),
    )
 
    # ① 集約: 全件を見なくても判断できる数字を先に置く
    total = sum(r.hits for r in rows)
    categories = len({r.category for r in rows})
    worst = min(rows, key=lambda r: r.delta) if rows else None
 
    # ② 参照先: 全件は必ずファイルへ落とし、パスだけ渡す
    ARTIFACT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    artifact = ARTIFACT_DIR / f"daily_breakdown_{date}.json"
    artifact.write_text(
        json.dumps([r._asdict() for r in rows], ensure_ascii=False),
        encoding="utf-8",
    )
 
    # ③ 上位N件: 人間もモデルも、まずここだけ見れば足りる形に
    head = ["| category | hits | ratio | delta |", "|---|---|---|---|"]
    for r in rows[:TOP_N]:
        head.append(f"| {r.category} | {r.hits} | {r.ratio} | {r.delta} |")
 
    summary = (
        f"date={date} rows={len(rows)} total_hits={total} categories={categories}\n"
        f"largest_drop={worst.category if worst else 'n/a'} "
        f"delta={worst.delta if worst else 'n/a'}\n"
        f"full_result={artifact} (JSON, {len(rows)} rows)\n"
    )
    return summary + "\n" + "\n".join(head) + f"\n\n… {max(0, len(rows) - TOP_N)} more rows in {artifact.name}"
 
    # 期待する返り値の先頭:
    # date=2026-07-16 rows=3047 total_hits=184213 categories=42
    # largest_drop=wallpaper-hd delta=-18.4
    # full_result=/var/run/agent-artifacts/daily_breakdown_2026-07-16.json (JSON, 3047 rows)

# 全件をモデルに判断させたい場合: 1 ターンに全部載せず、チャンクで回す
CHUNK = 200  # 描画上限に合わせるのではなく、1 回の判断に適した粒度で決める
 
def classify_all(rows: list, client) -> list:
    results = []
    for i in range(0, len(rows), CHUNK):
        chunk = rows[i : i + CHUNK]
        payload = "\n".join(f"{r.category}\t{r.hits}\t{r.delta}" for r in chunk)
        # tsv にすると markdown テーブルより 1 行あたりのバイト数がはっきり減る
        resp = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-5",
            max_tokens=2048,
            messages=[{
                "role": "user",
                "content": f"次の行を anomaly / normal に分類し、JSON 配列で返してください。\n{payload}",
            }],
        )
        results.extend(json.loads(resp.content[0].text))
    return results