org-resume: 組織の再開

中断された組織の状態を読み込み、人間にブリーフィングし、再開する。

state DB 前提 (Issue #267 / M4): .state/state.db が唯一の SoT。 read 経路は DB のみ (markdown fallback は M4 で撤去)、構造化セクションの write 経路は StateWriter.transaction() 経由（post-commit hook が .state/org-state.md を DB から自動再生成、markdown 直接編集禁止 — drift_check が検出する）。free-form な学び / Pending Lead 等は notes/ 配下に保存する。.state/journal.jsonl は M4 で廃止。 DB が無い場合は python -m tools.state_db.importer --db .state/state.db --rebuild --no-strict で構築する。

Phase 1: 状態読み込みとブリーフィング

0. state schema migration を実行する（Set C §4.4 契約）。.state/ 配下の JSON 状態を最新スキーマへ揃えてから読み込みに入る:

   py -3 tools/state_migrate.py    # Windows
   python3 tools/state_migrate.py   # Mac/Linux
   

   exit 0 なら続行。exit 1（未対応 version 残存）/ exit 2（migration ループ異常）なら人間に報告して停止する。

1. DB から前回状態を取得する（Phase 1 は軽量 briefing API、Issue #412）:

   • .state/state.db が存在 → DB をクエリ:

     python -c "from tools.state_db import connect; from tools.state_db.queries import get_resume_briefing_light; import json; \
       conn = connect('.state/state.db'); \
       print(json.dumps(get_resume_briefing_light(conn), ensure_ascii=False, indent=2, default=str))"
     

     active_runs / reserved_runs / recent_events / last_suspend_summary でブリーフィング素材を作る。 session には Status / Current Objective / suspended_at / resumed_at / resume_summary が圧縮されて入る（raw resume_instructions 本文と raw event payload_json は含まれない）。 active_inventory_dirs は runs.status から逆引きした worker_dir 集合（state-semantics-contract I7 — worker_dirs.lifecycle='active' ではない）。 必要があれば（極稀ケース）get_resume_briefing で raw payload / 完全な resume_instructions を取得できるが、起動時 Phase 1 では使わない。
   • DB が無い → 人間に rebuild を促す: 「state.db not found. Run: python -m tools.state_db.importer --db .state/state.db --root . --rebuild」

2. 人間に簡潔なサマリーを提示する:

   • 全体の目標 (briefing の session.objective)
   • 各作業アイテムの状態 (完了/進行中/保留/ブロック、briefing の active_runs / reserved_runs)
   • 中断時刻 (briefing の last_suspend_summary.occurred_at、reason / counts も同 dict)

3. notes/ 配下にある自由記述 (学び / Pending Lead / セッションサマリー) を確認する

Phase 2: 現実との照合

DB の active_runs を SoT として照合し、markdown は表示用補助とする。

1. DB から取得した active_runs（または markdown の Worker Directory Registry）を起点に、各 run の worker_dir を確認する
2. .state/workers/ 内の各ワーカー状態ファイルも参照する（旧経路）
3. 各ワーカーの作業ディレクトリで以下を確認:
   • ディレクトリが存在するか
   • git status — 未コミットの変更があるか
   • git log --oneline -5 — 最後のコミットは run の commit_short / 状態ファイルと一致するか
   • ブランチは run の branch / 状態ファイルの記述と一致するか
4. knowledge/raw/ に未整理のファイルがあるか確認
5. 差異があれば人間に報告する（例: 「DB ではOAuth run が in_use ですが、ディレクトリが存在しません」）

Phase 3: 再開計画の提案

状態に応じて提案を分ける:

• COMPLETED: 結果を報告するのみ
• IN_PROGRESS（中断済み）: 「未コミットの変更があります。ワーカーを派遣して続行しますか？」
• PENDING: ブロッカーの状態を確認し、実行可能か判断
• BLOCKED: ブロッカーの解消状況を確認

重要: 人間の確認を待ってから行動すること。勝手にワーカーを派遣しない。

Phase 4: 組織の再構築

人間が承認した作業について:

1. /org-delegate スキルでワーカーを派遣

2. 新ワーカーには前回のワーカー状態ファイル（.state/workers/worker-{id}.md）の内容をコンテキストとして渡す

3. DB に Status / Resumed を書く（StateWriter.transaction() 経由。post-commit hook が .state/org-state.md の Status 行を ACTIVE に更新する。regen 失敗時も DB は確定済みで stderr 警告のみ）:

   python -c "
   from datetime import datetime, timezone
   from pathlib import Path
   from tools.state_db import connect
   from tools.state_db.writer import StateWriter
   ts = datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ')
   conn = connect('.state/state.db')
   with StateWriter(conn, claude_org_root=Path('.')).transaction() as w:
       w.update_session(status='ACTIVE', resumed_at=ts, updated_at=ts)
   "
   

4. JSON スナップショットを再生成する（dashboard 用。state-db cutover とは別経路）:

   py -3 dashboard/org_state_converter.py    # Windows
   python3 dashboard/org_state_converter.py   # Mac/Linux
   

5. ディスパッチャー・キュレーターペインの起動は /org-start が担当するため、ここでは行わない

6. resume イベントを DB に追記 (tools/journal_append.py は M4 で DB-only ルーティング。ts は自動付与):

   py -3 tools/journal_append.py resume \
       --json '{"resumed_items": ["blog-redesign", "data-analysis"]}'
   

   event 名と payload key の規約は docs/journal-events.md を参照。