wasabeef 専用エージェントで調査・分析タスクを自律実行
専用エージェントを起動して、複雑な検索・調査・分析タスクを自律的に実行します。複数のツールを組み合わせた大規模な情報処理で、コンテキスト効率性を重視します。
使い方
# Claude に Task を依頼
「[課題] を Task で調査して」
# バックグラウンド実行 (長時間タスク用)
/task --background 「[継続的な監視・分析タスク]」
/task -b 「[長時間実行タスク]」
オプション
--backgroundまたは-b: バックグラウンドで継続実行 (長時間監視・分析時推奨)- タスクをバックグラウンドプロセスとして実行し、メインの会話を妨げません
- 進捗状況は定期的に報告され、いつでも確認・停止可能です
Task の特徴
自律的実行
- 複数のツールを組み合わせて自動実行
- 段階的な情報収集と分析
- 結果の統合と構造化された報告
効率的な情報処理
- コンテキスト消費の最適化
- 大規模なファイル検索・解析
- 外部情報源からのデータ収集
品質保証
- 情報源の信頼性チェック
- 複数視点からの検証
- 欠落情報の自動補完
基本例
# 複雑なコードベース調査
「この機能がどのファイルに実装されているか Task で調査して」
# 大規模なファイル検索
「設定ファイルの不整合を Task で特定して」
# 外部情報の収集
「最新の AI 技術トレンドを Task で調査して」
バックグラウンド実行例
# 継続的なセキュリティ監査
/task --background 「全コードベースの脆弱性を継続的に監査して」
→ バックグラウンドで定期的にセキュリティチェックを実行
→ 新たな脆弱性を検出次第、報告
# パフォーマンス監視
/task -b 「パフォーマンスメトリクスを 1 時間監視して」
→ 指定時間、バックグラウンドでメトリクスを収集
→ 異常値検出時に即座に通知
# ログの継続監視
/task --background 「エラーログを監視して重大な問題を検出して」
→ ログファイルをリアルタイムで監視
→ パターンマッチングで問題を早期発見
Claude との連携
# 複雑な問題分析
「メモリリークの原因を Task で分析して。プロファイリング結果とログを含めて」
# 依存関係調査
「この npm パッケージの脆弱性を Task で調査して」
# 競合分析
「競合サービスの API 仕様を Task で調査して」
# アーキテクチャ分析
「このマイクロサービスの依存関係を Task で分析して」
他のコマンドとの使い分け
Task vs 他のコマンド
| コマンド | 主な用途 | 実行方式 | 情報収集 | バックグラウンド |
|---|---|---|---|---|
| Task | 調査・分析・検索 | 自律的実行 | 複数ソース | ✅ 対応 |
| Task -b | 継続監視・分析 | バックグラウンド | 複数ソース | ✅ 専用 |
| ultrathink | 深い思考・判断 | 構造化思考 | 既存知識中心 | ❌ |
| sequential-thinking | 問題解決・設計 | 段階的思考 | 必要に応じて | ❌ |
| plan | 実装計画立案 | 承認プロセス | 要件分析 | ❌ |
判断フローチャート
情報収集が必要？
├─ Yes → 複数ソース・大規模？
│ ├─ Yes → 継続的・長時間？
│ │ ├─ Yes → **Task --background**
│ │ └─ No → **Task**
│ └─ No → 通常の質問
└─ No → 深い思考が必要？
├─ Yes → ultrathink/sequential-thinking
└─ No → 通常の質問
有効なケース・不要なケース
有効なケース (通常の Task)
- 複雑なコードベース調査 (依存関係、アーキテクチャ分析)
- 大規模なファイル検索 (特定の実装パターン、設定ファイル)
- 外部情報の収集と整理 (技術トレンド、ライブラリ調査)
- 複数のソースからの情報統合 (ログ解析、メトリクス分析)
- 反復的な調査作業 (セキュリティ監査、技術負債調査)
- コンテキスト消費を避けたい大規模分析
有効なケース (Task --background)
- 継続的なセキュリティ監査 (新規脆弱性の検出)
- 長時間のパフォーマンス監視 (メトリクス収集・異常検知)
- リアルタイムログ監視 (エラーパターンの早期発見)
- 定期的なコードベース分析 (品質メトリクスの追跡)
- CI/CD パイプラインの監視 (ビルド・テスト結果の追跡)
- 外部 API の継続的な状態チェック
不要なケース
- 単純な質問や既存知識で回答可能な内容
- 短時間で完了する単発の作業
- 対話的な確認・相談が必要な作業
- 実装や設計の判断 (plan や思考系コマンドが適切)
カテゴリ別詳細例
システム分析・調査
# 複雑なシステム分析
「EC サイトのボトルネックを Task で特定して。データベース、API、フロントエンドの全体を調査」
# アーキテクチャ分析
「このマイクロサービスの依存関係を Task で分析して。API 通信とデータフローを含めて」
# 技術負債調査
「レガシーコードの技術負債を Task で分析して。リファクタリング優先度を含めて」
セキュリティ・コンプライアンス
# セキュリティ監査
「このアプリケーションの脆弱性を Task で調査して。OWASP Top 10 に基づいて」
# ライセンス調査
「プロジェクトの依存関係のライセンス問題を Task で調査して」
# 設定ファイル監査
「セキュリティ設定の不整合を Task で特定して。環境ごとの差分を含めて」
パフォーマンス・最適化
# パフォーマンス分析
「アプリケーションの重いクエリを Task で特定して。実行計画と最適化案を含めて」
# リソース使用量調査
「メモリリークの原因を Task で調査して。プロファイリング結果とコード解析を含めて」
# バンドルサイズ分析
「フロントエンドのバンドルサイズ問題を Task で調査して。最適化提案を含めて」
外部情報収集
# 技術トレンド調査
「2026 年の JavaScript フレームワーク動向を Task で調査して」
# 競合分析
「競合サービスの API 仕様を Task で調査して。機能比較表を含めて」
# ライブラリ評価
「State 管理ライブラリの比較を Task で調査して。パフォーマンスと学習コストを含めて」
実行フローと品質保証
Task の実行フロー
1. 初期分析
├─ 課題の分解と調査範囲の特定
├─ 必要なツールと情報源の選定
└─ 実行計画の立案
2. 情報収集
├─ ファイル検索・コード解析
├─ 外部情報の収集
└─ データの構造化
3. 分析・統合
├─ 収集した情報の関連性分析
├─ パターンや問題点の特定
└─ 仮説の検証
4. 報告・提案
├─ 結果の構造化
├─ 改善提案の作成
└─ 次のアクションの提示
品質保証
- 情報源の信頼性チェック: 複数ソースでの事実確認
- 網羅性の確認: 調査対象の漏れがないかチェック
- 一貫性の検証: 矛盾する情報の整合性確認
- 実用性の評価: 提案の実現可能性と効果の評価
エラーハンドリングと制約事項
よくある制約
- 外部 API の利用制限: レート制限や認証エラー
- 大容量ファイルの処理制限: メモリやタイムアウトの制約
- アクセス権限の問題: ファイルやディレクトリへのアクセス制限
エラー時の対処
- 部分的な結果報告: 取得できた情報のみでの分析
- 代替手段の提案: 制約下での代替調査方法
- 段階的実行: 大規模タスクの分割実行
注意事項
- Task は複雑で自律的な調査・分析タスクに最適です
- 単純な質問や即座の回答が必要な場合は、通常の質問形式を使用してください
- 調査結果は参考情報として扱い、重要な判断は必ず検証してください
- 外部情報の収集時は、情報の新しさと正確性に注意してください
バックグラウンド実行の注意事項
--background オプション使用時
- Claude が Task エージェント内で
run_in_background: trueパラメータを使用して実行します - バックグラウンドプロセスには固有の ID (bash_1, bash_2 等) が割り当てられます
- 進捗状況は定期的に自動報告されます
「バックグラウンドタスクの状況を確認」でいつでも状態確認可能「バックグラウンドタスク [ID] を停止」で任意のタスクを停止可能- セッション終了時は必ずバックグラウンドタスクを停止してください
内部動作
// Claude が --background オプション検出時に自動適用
{
"tool": "Bash",
"command": "監視コマンド",
"run_in_background": true,
"description": "バックグラウンドで継続実行"
}
推奨される使用パターン
# 開始
/task --background 「パフォーマンスメトリクスを 1 時間監視」
→ "bash_1 でバックグラウンド実行開始"
# 確認
「bash_1 の状況は？」
→ 現在の進捗と結果を表示
# 停止
「bash_1 を停止して」
→ バックグラウンドタスクを終了
実行例
# 使用例
「GraphQL スキーマの問題点を Task で調査して」
# 期待される動作
# 1. 専用エージェントが起動
# 2. GraphQL 関連ファイルの検索
# 3. スキーマ定義の解析
# 4. ベストプラクティスとの比較
# 5. 問題点の特定と改善提案
# 6. 構造化された報告書の作成