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Postprocessor

Skill は postprocessor ブロックを宣言できます。このブロックは LLM が finish artifact を発行した後、その artifact が呼び出し元に返される前に実行されます。ステップは決定論的です。サブ Skill を呼び出す、リストに対して繰り返す、バリデーターを実行する、プランをリントする、または Python 関数を呼び出します。呼び出し元が受け取るのは Postprocessor の出力であり、生の LLM artifact ではありません。

なぜ Postprocessor を使うのかについての解説と実例は Concepts: postprocessor を参照してください。

ブロックの位置

postprocessor: は skill.md frontmatter の中に、final_output:、graph:、permissions: の兄弟として宣言します。

---
type: skill
name: blog_writer
entry: draft
final_output: post            # LLM contract — LLM が生成しなければならないもの
graph:
  draft: [review]
  review: [end]
permissions:
  python:
    - module: rendering
      function: to_html
      mode: safe
    - module: rendering
      function: count_words
      mode: safe
postprocessor:
  output_schema: rendered_post  # 呼び出し元 contract — Skill が返すもの
  output_description: |
    Fully rendered HTML post with word count and reading time.
  steps:
    - type: python
      module: rendering
      function: to_html
      into: html_body
    - type: python
      module: rendering
      function: count_words
      into: word_count
---

必須フィールド

output_schema

Postprocessor が生成する artifact の schema を宣言します。以下のどちらかを指定できます。

  • artifact 名の文字列 — Skill の artifacts/ ディレクトリまたは stdlib で定義された artifact を参照します。Skill 間での再利用に推奨されます。
postprocessor:
  output_schema: rendered_post
  • インライン dict — frontmatter に直接宣言した JSON Schema の dict リテラル。
postprocessor:
  output_schema:
    type: object
    required: [html_body, word_count]
    properties:
      html_body:   { type: string }
      word_count:  { type: integer, minimum: 1 }

OS は Postprocessor の出力をこの schema に対して validate します。バリデーション失敗は失敗したステップの on_error ポリシーをトリガーします（ポリシーが設定されていない場合は Skill を中断します）。

省略可能なフィールド

output_name

生成された artifact の短い識別子。イベントペイロードとログ行に使用されます。省略した場合はデフォルトで Skill 名に _post サフィックスが付きます。

postprocessor:
  output_schema: rendered_post
  output_name: rendered_post

output_description

Postprocessor の出力の詳細な説明。reyn skills <name> でスキルの本文と並んで表示されます。

steps

決定論的なステップの順序付きリスト。ステップは順番に実行されます。各ステップは LLM finish artifact と、前のステップが生成した into キーを読み取れます。Preprocessor と同じステップ種別をサポートしています — 各構文の詳細は preprocessor.md を参照してください。

type 用途
run_skill サブ Skill を呼び出し、その出力を名前付きキーに格納する
iterate サブステップをリストに対してファンアウトし、結果を収集する
validate 累積した artifact に対して JSON Schema チェックを実行する
lint_plan プランの artifact に対して決定論的な構造チェックを実行する
python ユーザー提供の Python 関数を（サンドボックス内で）呼び出す

steps を省略した場合、Postprocessor は validate のみの変換として動作します。LLM artifact が output_schema に対して validate され、成功するとそのまま返されます。

on_error ポリシー

各ステップには on_error: fail | skip | empty を宣言できます。セマンティクスは Preprocessor と同一です。

値 動作
fail（デフォルト） ステップの失敗は例外を発生させ Skill を中断します。中断は WorkflowAbortedError です。Skill ごとの snapshot は削除されます（自動再開なし）。
skip ステップの失敗はログに記録され、後続ステップはそのステップの into キーなしで続行します。
empty ステップの失敗はそのステップの into キーに空の結果を生成し、後続ステップは続行します。

呼び出し元が不正な artifact を受け取らないよう、デフォルトは fail にしてください。あると便利だが呼び出し元の contract に必須でないエンリッチメントにのみ skip または empty を使用してください。

実行可能 op セットとパーミッション

実行可能 op セットは Preprocessor と完全に同一です。

  • run_skill は許可されます。
  • ask_user は 禁止 です（Skill の finish は呼び出し元同期のため、この時点でのユーザーインタラクションは未定義です）。
  • LLM ステップはありません — Postprocessor は定義上、決定論的です。

op セットの詳細な説明は preprocessor.md を参照してください。

パーミッション強制は skill.permissions を使用します — skill.md frontmatter の Skill レベルの宣言です。Postprocessor ステップに対する Phase レベルのパーミッションゲートはありません。セマンティクスは permission-model.md を参照してください。

Resume 統合

Postprocessor のステップは Preprocessor および Phase の op と同じ dispatch_tool を通じて実行されます。各ステップは step_completed イベントを発行し、メモ化に参加します。Postprocessor の途中でクラッシュした場合:

  1. Skill ごとの snapshot が current_phase = "__post__" を記録します（予約済みの擬似 Phase）。
  2. 自動再開は最初の未コミットステップから Postprocessor をリプレイし、メモ参照によって既にコミット済みのステップをスキップします。
  3. World-purity op は再開時に再実行されます（ADR-0011 参照）。

LLM の finish artifact は Postprocessor 開始前に Workspace に永続化されるため、インプロセス状態が失われても再開時に耐久性のある入力 artifact が確保されます。Postprocessor ステップの op 呼び出し ID は __post__.<step_idx> のパターンに従います（例: __post__.0、__post__.1）。より広い再開の仕組みについては skill-resume.md を参照してください。

実例

1. Python エンリッチメントを伴うインライン output_schema

postprocessor:
  output_schema:
    type: object
    required: [title, body, word_count]
    properties:
      title:       { type: string }
      body:        { type: string }
      word_count:  { type: integer, minimum: 1 }
  output_description: Draft post enriched with word count.
  steps:
    - type: python
      module: stats
      function: count_words
      mode: safe
      output_schema:
        type: object
        required: [word_count]
        properties:
          word_count: { type: integer }
      into: word_count

stats.py 関数は LLM の finish artifact を受け取り { word_count: 847 } を返します。OS は word_count を artifact にマージし、output_schema に対して validate します。

対応する permissions.python エントリーが必要です。

permissions:
  python:
    - module: stats
      function: count_words
      mode: safe

2. output_schema に artifact 名参照を使う

postprocessor:
  output_schema: code_review_enriched   # artifacts/code_review_enriched.yaml で定義
  steps:
    - type: run_skill
      skill: resolve_owners
      input:
        type: affected_files_list
        data: { files: "${artifact.affected_files}" }
      into: tagged_owners

artifact 名の形式では schema の所有権を artifacts/code_review_enriched.yaml に委譲するため、そこでバージョン管理でき、複数の Skill をまたいで再利用できます。

3. validate のみの Postprocessor（ステップなし）

postprocessor:
  output_schema:
    type: object
    required: [summary, severity]
    properties:
      summary:  { type: string, minLength: 10 }
      severity: { type: string, enum: [low, medium, high, critical] }

steps キーなし。OS は LLM の finish artifact を output_schema に対して validate し、成功するとそのまま返します。これが最も軽量な使い方で、変換なしに final_output より厳格な形状を強制します。

関連情報

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