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コンテンツハッシュキャッシュパターン

SHA-256コンテンツハッシュを使用して高コストなファイル処理結果をキャッシュします。パスに依存せず、コンテンツ変更時に自動無効化し、サービス層を分離します。ファイル処理が遅く、結果をパスではなくコンテンツに基づいてキャッシュ・無効化したい場合に使用します。

コンテンツハッシュキャッシュパターン とは?

このスキルは、SHA-256コンテンツハッシュをキャッシュキーとして使用することで、PDF解析、テキスト抽出、画像分析などの高コストなファイル処理結果を効率的にキャッシュするパターンを提供します。パスベースのキャッシュと異なり、ファイルの移動や名前変更にも対応し、コンテンツが変更された場合のみ自動的に無効化されるため、再処理の無駄を省けます。処理関数を純粋関数として保ち、キャッシュロジックをサービス層でラップすることで単一責任の原則(SRP)を守り、既存のコードに影響を与えずにキャッシュ機能を追加できます。キャッシュストレージは`{hash}.json`形式のファイルベースで、インデックスファイルを必要とせず、破損したキャッシュエントリはミスとして扱い、常にグレースフルに動作します。このパターンはClaude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントやCLIツールで特に有効で、`--cache/--no-cache`オプションとの組み合わせにより、バッチ処理やパイプラインのパフォーマンスを大幅に向上させます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/content-hash-cache-pattern

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ドキュメント

コンテンツハッシュファイルキャッシュパターン

SHA-256コンテンツハッシュをキャッシュキーとして使用し、高コストなファイル処理結果(PDF解析、テキスト抽出、画像分析など)をキャッシュします。パスベースのキャッシュとは異なり、ファイルの移動や名前変更にも対応し、コンテンツが変更された場合に自動的に無効化されます。

アクティベーション条件

  • ファイル処理パイプラインを構築する場合(PDF、画像、テキスト抽出)
  • 処理コストが高く、同じファイルが繰り返し処理される場合
  • --cache/--no-cache CLIオプションが必要な場合
  • 既存の純粋関数を変更せずにキャッシュを追加したい場合

コアパターン

1. コンテンツハッシュベースのキャッシュキー

ファイルパスではなく、ファイルの内容をキャッシュキーとして使用します。

import hashlib
from pathlib import Path

_HASH_CHUNK_SIZE = 65536  # 64KB chunks for large files

def compute_file_hash(path: Path) -> str:
    """SHA-256 of file contents (chunked for large files)."""
    if not path.is_file():
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}")
    sha256 = hashlib.sha256()
    with open(path, "rb") as f:
        while True:
            chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE)
            if not chunk:
                break
            sha256.update(chunk)
    return sha256.hexdigest()

なぜコンテンツハッシュなのか? ファイルの名前変更/移動 = キャッシュヒット。コンテンツ変更 = 自動無効化。インデックスファイル不要。

2. 不変データクラスによるキャッシュエントリ

from dataclasses import dataclass

@dataclass(frozen=True, slots=True)
class CacheEntry:
    file_hash: str
    source_path: str
    document: ExtractedDocument  # キャッシュされた結果

3. ファイルベースのキャッシュストレージ

各キャッシュエントリは {hash}.json として保存されます — ハッシュによる O(1) ルックアップ、インデックスファイル不要。

import json
from typing import Any

def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None:
    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json"
    data = serialize_entry(entry)
    cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8")

def read_cache(cache_dir: Path, file_hash: str) -> CacheEntry | None:
    cache_file = cache_dir / f"{file_hash}.json"
    if not cache_file.is_file():
        return None
    try:
        raw = cache_file.read_text(encoding="utf-8")
        data = json.loads(raw)
        return deserialize_entry(data)
    except (json.JSONDecodeError, ValueError, KeyError):
        return None  # 破損はキャッシュミスとして扱う

4. サービス層ラッパー(単一責任の原則)

処理関数を純粋なままに保ち、キャッシュは別のサービス層として追加します。

def extract_with_cache(
    file_path: Path,
    *,
    cache_enabled: bool = True,
    cache_dir: Path = Path(".cache"),
) -> ExtractedDocument:
    """サービス層: キャッシュ確認 -> 抽出 -> キャッシュ書き込み"""
    if not cache_enabled:
        return extract_text(file_path)  # 純粋関数、キャッシュを認識しない

    file_hash = compute_file_hash(file_path)

    # キャッシュ確認
    cached = read_cache(cache_dir, file_hash)
    if cached is not None:
        logger.info("Cache hit: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
        return cached.document

    # キャッシュミス -> 抽出 -> 保存
    logger.info("Cache miss: %s (hash=%s)", file_path.name, file_hash[:12])
    doc = extract_text(file_path)
    entry = CacheEntry(file_hash=file_hash, source_path=str(file_path), document=doc)
    write_cache(cache_dir, entry)
    return doc

主要な設計判断

判断理由
SHA-256 コンテンツハッシュパスに依存せず、コンテンツ変更時に自動無効化
{hash}.json ファイル命名O(1) ルックアップ、インデックスファイル不要
サービス層ラッパー単一責任の原則: 抽出は純粋関数、キャッシュは別責務
手動 JSON シリアライズ不変データクラスのシリアライズを完全制御
破損は None を返すグレースフルな劣化、次回実行時に再処理
cache_dir.mkdir(parents=True)初回書き込み時に遅延ディレクトリ作成

ベストプラクティス

  • パスではなく内容をハッシュ化 — パスは変わるが、コンテンツの同一性は変わらない
  • 大きなファイルのハッシュ化はチャンク単位で — ファイル全体をメモリに読み込まない
  • 処理関数は純粋関数に保つ — キャッシュについて一切認識させるべきではない
  • キャッシュヒット/ミスをログに記録 — デバッグのために切り詰めたハッシュを出力
  • 破損をグレースフルに処理 — 無効なキャッシュエントリはミスとして扱い、決してクラッシュしない

避けるべきアンチパターン

# 悪い例: パスベースのキャッシュ(ファイル移動/名前変更で破綻する)
cache = {"/path/to/file.pdf": result}

# 悪い例: 処理関数内にキャッシュロジックを追加(単一責任の原則違反)
def extract_text(path, *, cache_enabled=False, cache_dir=None):
    if cache_enabled:  # この関数が2つの責務を持つことになる
        ...

# 悪い例: ネストした不変データクラスに dataclasses.asdict() を使用
# (複雑なネスト型で問題を引き起こす可能性がある)
data = dataclasses.asdict(entry)  # 代わりに手動シリアライズを使用

使用すべき場合

  • ファイル処理パイプライン(PDF解析、OCR、テキスト抽出、画像分析)
  • --cache/--no-cache オプションが有用なCLIツール
  • 同じファイルが複数回実行されるバッチ処理
  • 既存の純粋関数を変更せずにキャッシュを追加する場合

使用すべきでない場合

  • 常に最新のデータが必要な場合(リアルタイムフィード)
  • キャッシュエントリが非常に大きくなる場合(代わりにストリーミングを検討)
  • ファイル内容以外のパラメータに依存する結果(異なる抽出設定など)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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