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"それぞれのディレクトリ、互いに干渉しない" — タスクは目標を管理、worktree はディレクトリを管理、ID で紐付け。
Harness 層: 隔離 — 並列実行のディレクトリ分離。
s17 では、Alice も Bob も同じディレクトリで作業。Alice のタスクは「認証モジュールのリファクタリング」、Bob のタスクは「UI ログインページのリファクタリング」。
Alice が write_file("config.py", ...) を呼び出し、Bob も write_file("config.py", ...) を呼び出す。両者が同じファイルを編集し、互いに上書き。クリーンなロールバックもできない——どの変更が誰のものか区別できない。
s15-s17 は「誰が何をするか」（タスクシステム）と「どう通信するか」（メッセージバス）を解決したが、「どこで作業するか」は未解決。
Git worktree を使うと、同じリポジトリ内に複数の独立した作業ディレクトリを作成でき、それぞれが独自のブランチを持つ。Alice は .worktrees/auth-refactor/ で作業、Bob は .worktrees/ui-login/ で作業——互いに干渉しない。
S17 の教学版 MessageBus、プロトコル、自治認領機構を踏襲。本章の追加：
| 機能 | 目的 |
|---|---|
| create_worktree | タスク用の独立ディレクトリ + 独立ブランチを作成 |
| bind_task_to_worktree | タスクとディレクトリを紐付け（状態は変更しない） |
| remove_worktree / keep_worktree | 完了後のクリーンアップまたは保持 |
| validate_worktree_name | パストラバーサルと不正文字を拒否 |
def create_worktree(name: str, task_id: str = "") -> str:
validate_worktree_name(name) # [A-Za-z0-9._-]{1,64} のみ許可
path = WORKTREES_DIR / name
ok, result = run_git(["worktree", "add", str(path), "-b", f"wt/{name}", "HEAD"])
if not ok:
return f"Git error: {result}"
if task_id:
bind_task_to_worktree(task_id, name)
log_event("create", name, task_id)
return f"Worktree '{name}' created at {path}"
def bind_task_to_worktree(task_id: str, worktree_name: str):
task = load_task(task_id)
task.worktree = worktree_name # worktree フィールドのみ書き込み
save_task(task) # 状態は pending のまま、チームメイトの claim を待つ紐付けルール：1 つのタスクに 1 つの worktree を紐付け。紐付けはタスクの状態を変更しない——タスクは pending のままで、チームメイトが認領した時に in_progress に進む。これにより Lead は事前にタスクと worktree を作成でき、チームメイトは idle 時に自然に worktree 紐付け済みタスクを認領する。
教学版は各チームメイトに wt_ctx 辞書を維持し、現在の worktree パスを追跡。チームメイトが worktree 紐付けタスクを認領すると、wt_ctx が自動的に worktree パスに設定され、チームメイトの bash、read_file、write_file は worktree ディレクトリで実行される：
# チームメイトスレッド内部
wt_ctx = {"path": None}
def _run_claim_task(task_id):
result = claim_task(task_id, owner=name)
if "Claimed" in result:
task = load_task(task_id)
if task.worktree:
wt_ctx["path"] = str(WORKTREES_DIR / task.worktree)
return result
def _run_bash(command):
return run_bash(command, cwd=wt_ctx["path"]) # worktree で実行これは教学簡略化。真实 CC の EnterWorktree は process.chdir() でプロセス全体のディレクトリを切り替え、AgentTool isolation は cwdOverride でサブエージェント実行をラップする。
タスク完了後、2 つの選択肢：
def remove_worktree(name: str, discard_changes: bool = False) -> str:
# 安全チェック：変更がある場合デフォルトで拒否
if not discard_changes:
files, commits = _count_worktree_changes(path)
if files > 0 or commits > 0:
return "未コミットの変更あり。discard_changes=true で強制削除、または keep_worktree で保持"
ok, _ = run_git(["worktree", "remove", str(path), "--force"])
if not ok:
return "削除失敗"
run_git(["branch", "-D", f"wt/{name}"])
log_event("remove", name)
def keep_worktree(name: str) -> str:
log_event("keep", name)
return f"Worktree '{name}' kept for review (branch: wt/{name})"Keep = ブランチを保持し、手動 review 後にマージ。Remove = 未コミット変更がある場合デフォルトで拒否、discard_changes=true で確認が必要。タスクの自動 complete はしない——タスク完了はチームメイトの complete_task で明示的にトリガー。
各ライフサイクル操作はログに記録され、監査に利用：
def log_event(event_type: str, worktree_name: str, task_id: str = ""):
event = {"type": event_type, "worktree": worktree_name,
"task_id": task_id, "ts": time.time()}
# .worktrees/events.jsonl に appendイベントタイプ：create、remove、keep。教学版はイベントを記録するだけで手動監査用。完全な復元には index または git worktree list スキャンが必要。
def run_git(args: list[str]) -> tuple[bool, str]:
r = subprocess.run(["git"] + args, cwd=WORKDIR, ...)
return r.returncode == 0, outputcreate_worktree と remove_worktree は git コマンド成功後のみイベントログに書き込み、ログが実際の状態を反映することを保証。
| コンポーネント | 変更前 (s17) | 変更後 (s18) |
|---|---|---|
| 作業ディレクトリ | 全 Agent が WORKDIR を共有 | 各タスクが git worktree に紐付け可能 |
| タスクデータ | id/subject/status/owner/blockedBy | + worktree フィールド |
| チームメイトツール cwd | 常に WORKDIR | worktree 紐付けタスク認領時に自動切り替え |
| 新規関数 | — | create_worktree, bind_task_to_worktree, remove_worktree, keep_worktree, validate_worktree_name |
| worktree 安全性 | なし | name 検証 + 変更ありの場合削除拒否 |
| イベントログ | なし | events.jsonl ライフサイクル監査 |
| Lead ツール | 14 (s17) | + create_worktree, remove_worktree, keep_worktree (17) |
| チームメイトツール | 8 (s17) | 8（bash/read/write が worktree cwd で実行） |
cd learn-claude-code
python s18_worktree_isolation/code.py以下のプロンプトを試してください：
Create two tasks, then create worktrees for each (bind with task_id). Spawn alice and bob. Watch them auto-claim and work in isolated directories.
観察ポイント：2 つの worktree の git status 出力は異なるブランチを表示しているか？チームメイトが worktree 紐付けタスクを認領後、bash コマンドは worktree ディレクトリで実行されているか？remove_worktree は変更がある場合に拒否するか？紐付け後のタスク状態は pending のままか？
Agent チームが隔離されたワークスペースで自己組織化できるようになった。しかし Agent の能力はツールに制限される——bash、read、write、task...
もしユーザーが独自のツールを持っていたら？例えば社内 Jira API や独自デプロイシステム？
s19 MCP Plugin → Agent にプラグインシステムを追加。外部ツールが標準プロトコルで接続、Agent は誰が書いたか知る必要がない。
CC ソースコード深掘り
CC の worktree システムには 2 つのパスがある：EnterWorktree（現在のセッションが切り替え）と AgentTool isolation（サブエージェント隔離）。
EnterWorktreeTool.ts:92-97 worktree 作成後、直ちに process.chdir(worktreePath)、setCwd()、setOriginalCwd()、saveWorktreeState() を呼び出し。現在のセッションの作業ディレクトリが直接 worktree に切り替わる——プロンプトのヒントではなく、プロセスレベルのディレクトリ変更。
ExitWorktreeTool.ts:261-320 keep/remove どちらも restoreSessionToOriginalCwd() で元のディレクトリに復元。Remove は未コミット変更をチェック（ExitWorktreeTool.ts:190-220）、discard_changes: true なしでは拒否。
AgentTool.tsx:590-641 isolation: "worktree" の場合、createAgentWorktree() を呼び出して worktree を作成し、cwdOverridePath でサブエージェント実行をラップ。サブエージェントの全操作が自動的に worktree ディレクトリで実行される。AgentTool/prompt.ts:272 はモデルに伝える：これは一時的な worktree、変更なしで自動クリーンアップ、変更ありの場合はパスとブランチを返す。
worktree.ts:902-951 createAgentWorktree() はグローバル session cwd を変更せず、サブエージェント専用。worktree.ts:961-1020 removeAgentWorktree() はメインリポジトリルートから削除。
worktree.ts:76-84 slug を検証：./.. を拒否、[a-zA-Z0-9._-] を許可。worktree.ts:48 で VALID_WORKTREE_SLUG_SEGMENT を定義。教学版の validate_worktree_name も同じルールを使用。
実際のパスは .claude/worktrees/、ブランチ名は worktree-{slug}（worktree.ts:204-227、スラッシュは + に置換）。教学版は .worktrees/ と wt/{name} で簡略化。
作成時は git worktree add -B（worktree.ts:326-328）を使用し、現在の HEAD より origin/<defaultBranch> を優先。
CC にはタスク-worktree 紐付けがない。Worktree 状態は PersistedWorktreeSession（worktree.ts:756-768）で管理、フィールドは originalCwd、worktreePath、worktreeName、worktreeBranch、originalBranch、originalHeadCommit、sessionId 等を含む——taskId フィールドはない。saveWorktreeState()（sessionStorage.ts:2883-2920）は type: 'worktree-state' で session transcript に書き込み。
教学版はタスクの worktree フィールドで紐付けを行う教学簡略化。CC は worktree とタスクを 2 つの独立システムとして扱い、Agent のコンテキスト理解で関連付ける。