バックグラウンドジョブ

各ジョブはSQLiteにこれらのフィールドを持つbackground_jobs行を作成します：

• id (TEXT PRIMARY KEY)：ジョブのUUID。
• session_id (TEXT NOT NULL, FK)：CASCADE DELETEでsessions.idを参照。
• task_type (TEXT DEFAULT 'unknown')：プロセッサ識別子（例：implementation_plan、text_improvement、root_folder_selection）。
• status (TEXT)：有効な値のCHECK制約付きの現在の状態。
• prompt (TEXT NOT NULL)：監査用に保存されたLLMに送信された完全なテキスト。
• response (TEXT)：LLM出力またはエラーメッセージ。
• error_message (TEXT)：失敗時の詳細エラー情報。
• tokens_sent (INTEGER DEFAULT 0)：プロバイダーレスポンスからの入力トークン数。
• tokens_received (INTEGER DEFAULT 0)：出力トークン数。
• cache_read_tokens (INTEGER DEFAULT 0)：プロバイダーキャッシュから読み取られたトークン（Anthropic）。
• cache_write_tokens (INTEGER DEFAULT 0)：キャッシュに書き込まれたトークン。
• model_used (TEXT)：リクエストに使用されたモデル識別子。
• actual_cost (REAL)：トークン使用量とモデル価格に基づいて計算されたコスト。
• metadata (TEXT)：タスク固有データ、ワークフローID、ステージ名を含むJSON。
• system_prompt_template (TEXT)：システムプロンプトに使用されたテンプレート識別子。
• server_request_id (TEXT)：サーバーサイド使用量追跡へのリンク。
• created_at, updated_at, start_time, end_time (INTEGER)：タイムスタンプ。
• is_finalized (INTEGER DEFAULT 0)：最終コスト/使用量が記録されたかどうか。

複数ステージワークフローはdesktop/src-tauri/src/jobs/workflow_orchestrator/のWorkflowOrchestratorで管理されます：

ワークフローはWorkflowIntermediateData（workflow_types.rsで定義）を使用してステージ間で出力を渡します：directoryTreeContent、selectedRoots、rawRegexPatterns、locallyFilteredFiles、aiFilteredFiles、verifiedPaths、unverifiedPaths。

各task_typeはdesktop/src-tauri/src/jobs/processors/のプロセッサにマッピングされます：

• implementation_plan_processor.rs：選択されたファイルコンテンツをロードし、ディレクトリツリー付きの構造化プロンプトを構築し、XML計画をUIにストリーミング。ストリーミングにgeneric_llm_stream_processorを使用。
• text_improvement_processor.rs：選択をXMLタグでラップし、非ストリーミングリクエストを送信し、改善されたテキストを返す。LlmTaskRunner経由で実行。
• root_folder_selection_processor.rs：ディレクトリツリーをLLMに送信し、選択されたディレクトリのJSON配列レスポンスをパース。
• RegexFileFilterProcessor（processors/mod.rs内）：タスクから正規表現パターンを生成し、gitファイルリストに適用し、バイナリをフィルター。
• FileRelevanceAssessmentProcessor：トークン制限でファイルコンテンツをチャンク化し、バッチで関連性をスコアリングし、関連パスを集約。
• ExtendedPathFinderProcessor（path_finder_types.rs）：インポート/依存関係を分析し、関連ファイルを提案し、パスの存在を検証。
• web_search_prompts_generator_processor.rs：ディープリサーチ用のresearch_task XMLブロックを生成。
• web_search_executor_processor.rs：サーバー検索API経由でリサーチプロンプトを並列実行。
• generic_llm_stream_processor.rs：チャンク蓄積、イベント発行、レスポンス最終化を処理する再利用可能なストリーミングプロセッサ。

ジョブはデータベースで追跡される明確に定義されたステータスを遷移します：

遷移はbackground_job_repository/worker.rsで強制されます。無効な遷移は拒否されます。ステータス変更はjob:status-changed Tauriイベントを発行します。

ジョブ進捗はReact UIが消費するTauriイベントを発行します：

• job:status-changed：ペイロード {jobId, status, error?}。すべてのステータス遷移で発行。
• job:stream-progress：ペイロード {jobId, content, tokensReceived}。各ストリーミングチャンクで発行。
• job:completed：ペイロード {jobId, response, tokensTotal, cost}。正常完了時に発行。
• workflow-status：ペイロード {workflowId, status, currentStage?}。ワークフローレベルのステータス更新。
• workflow-stage：ペイロード {workflowId, stageName, status}。個別ステージのステータス。

ジョブのリトライとキャンセルメカニズム：

キャンセルはgeneric_llm_stream_processor.rsでストリーミングチャンク間でチェックされるフラグを設定。サーバーサイドキャンセルはrequest_id付きで/api/llm/cancelを送信。

ジョブの入力と出力は監査のために完全に永続化されます：

• prompt：システムプロンプトとユーザーコンテンツを含む完全なLLMプロンプト。
• response：完全なLLMレスポンステキストまたはストリーミング蓄積。
• metadata：タスク固有データ（改善用の元テキスト、ファイルリスト、ワークフローコンテキスト）を含むJSON。
• system_prompt_template：サーバーサイドプロンプトテンプレートバージョンにリンクする識別子。
• トークン数とコスト：課金と分析用にプロバイダーレスポンスからキャプチャ。

• desktop/src-tauri/src/jobs/mod.rs - Job system entry point
• desktop/src-tauri/src/jobs/queue.rs - Priority queue (8 workers)
• desktop/src-tauri/src/jobs/dispatcher.rs - Job execution
• desktop/src-tauri/src/jobs/types.rs - Job and payload types
• desktop/src-tauri/src/jobs/processors/ - All processor implementations
• desktop/src-tauri/src/jobs/workflow_orchestrator/ - Multi-stage workflows
• desktop/src-tauri/src/jobs/streaming_handler.rs - LLM stream handling