# Ablate

> ハーネスの各要素を 1 つずつ外して走らせ、その要素が結果を動かしているかを判定する。動かしていない要素を削除候補として挙げる。

- Skill: `thkt/ablate-2` (Agent Skill, multi-file: 9 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add thkt/ablate-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/thkt/ablate-2/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: thkt (https://skillmd.com/u/thkt)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/thkt/ablate-2

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# /ablate - ハーネスの片側アブレーション

## Input

`$ARGUMENTS` は測定対象を 1 つに絞る要素のパス。省略したときは Phase 1 が列挙した全要素を対象にする。

## 判定と閾値の所在

アームの一覧、1 アームあたりの実行回数、通過閾値はすべて `${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/arms.py` の定数が持つ。分類の基準は `${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/verdict.py` が持つ。DR ゲートの基準、未達の記録を表す印、記録を読む先は `${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/dr_gate.py` が持つ。計測窓と rare-by-design の集合は `${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/usage_counts.py` が持つ。規則ごとの起動タスクと固定タスクセットは `${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/measurement-criteria.md` が持つ。この本文に数値を書き写さない (`docs/wiki/deterministic-script-judgment.md`)。

## Phase 1: 列挙

`skills/_lib/harness_elements.py` の `enumerate_elements(root)` を呼び、ハーネス要素とその分類を得る。`$ARGUMENTS` が要素のパスを指すときは、その 1 件だけを Phase 2 へ渡す。

```bash
python3 -c 'import sys; sys.path.insert(0, "skills/_lib"); import harness_elements, json; print(json.dumps(harness_elements.enumerate_elements(".")))'
```

## Phase 2: アーム実行

Phase 1 が返した要素それぞれについて、`arms.ARMS` の各アームで `arms.arm_command(arm, element)` が返す命令を組み、`arms.RUN_COUNT` 回実行する。その要素の起動タスクは `${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/measurement-criteria.md` から取る。各 run の結果から、その要素についての観測 1 件を組む。

| 状況                                  | 扱い                                                             |
| ------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| run 数が `arms.RUN_COUNT` に届かない  | `arms.measurement_status(runs)` が `unmeasured` を返すまま進める |
| `wiped+1` に渡す要素が決まらない      | `arm_command` が ValueError で止まるので、要素を確定してから呼ぶ |
| 実行が失敗し結果を読めない run がある | その run を数えず、observation に届いた run 数だけを載せる       |

## Phase 3: レポート

`report.write_report(root, observations)` を呼ぶ。削除候補がレポートへ届く前に `dr_gate.gate` が `docs/decisions/` を読み、生きている記録が支配する要素を保留するので、Summary はその件数を分けて数える。同時に `usage_counts.py` も実行し、各要素の発火回数と最終使用日を同じ Harness Elements 表へ組み込む。見る経路は 1 つで、別経路を並走させない。書き出し先の既定は `docs/audit/` で、ファイル名は UTC の `<YYYY-MM-DD>-<HHMMSS>-ablate.md`。節の順は `${CLAUDE_SKILL_DIR}/templates/report-template.md` が持つ。

```bash
python3 -c 'import sys; sys.path.insert(0, "skills/ablate/scripts"); sys.path.insert(0, "skills/_lib"); import report, json, pathlib; print(report.write_report(pathlib.Path("."), json.load(sys.stdin)))' < <observations.json>
```

## Output

レポートが名指したものを実際に外すのは別の実行。削除候補は `docs/wiki/retire-rename-procedure.md` へ渡す。retire で失われる検出層と、それを復活させる判断トリガーはそちらが持つ。この skill は判定までで止まる。

| 項目           | 内容                                                |
| -------------- | --------------------------------------------------- |
| レポートのパス | `write_report` が返したパス                         |
| 削除候補       | レポートの Delete Candidates 節。0 件のときはその旨 |
| 測定できた数   | Verdicts 節のうち `unmeasured` でない行数           |
| Usage          | 各要素の発火回数と最終使用日。Harness Elements 内   |