# KoboldCpp Agent: 日本語ファイル整理の教材

架空のテキスト文書10件を使うための教材です。実在の顧客・個人・取引情報は含みません。
KoboldCpp Agentやモデルによる分類・移動は実行していません。分類目安は人が作った教材用の基準です。

## 配布物

- create_sample_files.py: Python 3.9以降・標準ライブラリのみ。10件のテキストファイルを生成。
- inventory.md: 生成する10件のファイル名。
- answer-guide.json: 本文と分類先の目安、理由。AIへ渡さず、人が後から確認する資料。
- README.md: この使い方。

## 1. ファイルを生成

スクリプトの内容を確認し、保存した場所で実行します。

```bash
python3 create_sample_files.py --dest koboldcpp-practice
```

Windowsではインストール方法に応じて `py -3` を使ってください。
保存先の親フォルダは既に存在する必要があります。同名の保存先（ファイルやリンクを含む）がある場合は中止し、上書きしません。
もう一度作るなら `--dest koboldcpp-practice-2` のように新しい名前を指定します。
生成するのは新規フォルダ内のinbox/10件とREADME.txtだけです。ネット接続・モデル取得・分類・移動・削除は行いません。

## 2. Agentで分類案だけを依頼

公式v1.122の起動後、生成時に表示されたinboxの絶対パスを指定します。
MCPを接続していない新しいセッションで、自然文の依頼を始める前に設定します。

```text
/workdir "生成時に表示されたinboxの絶対パス"
/confirm on
/tools write off
/tools edit off
/tools shell off
/tools web_fetch off
/tools
/workdir
```

ツール設定変更は会話を消去します。/toolsで無効化を確認してください。
依頼文例:

> 作業先直下の10件のtxtだけを読み、経理・営業・開発・保留に分類する案を表示してください。
> 経理は請求・精算処理、営業は顧客への提案・商談、開発は画面や機能の修正とします。
> 本文の主な依頼で判断し、情報不足や複数部署の文書は保留にしてください。
> 元のファイル名、分類先、根拠の短い引用、確認したい点を表にしてください。
> 読めなければ未読と書き、作業先の外は読まず、書き込み・移動・改名・削除をしないでください。

読み取りの承認時も対象パスを確認します。/workdirはアクセスを閉じ込める機能ではありません。
上記設定でも、読み取り先がOSによって試験フォルダ内に限定されるわけではありません。
個人データや実データを試験材料に加えないでください。

## 3. 人が確認・整理

分類案を得た後、answer-guide.jsonを人が参照し、採用・修正・保留を判断します。
Agentを /exit で終了してから、inbox内に経理・営業・開発・保留を人が作成し、手動で移します。
目安は経理2件・営業2件・開発4件・保留2件です。元の10件が残り、名前・本文が変わっていないかを確認します。
実務では組織の保管ルールにより分類先が変わります。この教材の目安を自社の規則と同一視しないでください。

記録する項目: KoboldCpp版、モデル名とファイル名、コンテキスト設定、日時、ファイルごとの分類案・人の判断・修正理由。
AIの実行時間や正答率を記録する場合、測定していない欄を推測で埋めないでください。

## 公式出典と確認範囲

- リリース: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/releases/tag/v1.122
- 固定コード: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/blob/3422ab701f7eb649a5540f2ba5661b20c3c126ca/kcpp_agent.py
- 起動処理: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/blob/3422ab701f7eb649a5540f2ba5661b20c3c126ca/koboldcpp.py
- 固定commit: 3422ab701f7eb649a5540f2ba5661b20c3c126ca
- 仕様確認日: 2026-09-27

v1.122の /confirm はon（既定）/auto/offです。autoは接続モデルによる追加判定、offは自動承認です。
この教材はonで進めます。ask_userは利用者へ質問する別処理です。
公式推奨は28k以上のコンテキスト・8k以上の生成量・快適な利用に12GB以上のVRAM。
本記事の手順は公式コードに照合していますが、KoboldCppやモデルを接続した一連の操作は未実行です。
この教材はKoboldCpp公式配布物ではなく、ふくふくが作成した架空の練習素材です。