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AIコーディングZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月12日 10:00

AIコーディング計測、30秒で打ち切られ失敗扱い

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AIコーディング計測、30秒で打ち切られ失敗扱い

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    同じClaude Codeセッションでagent-costを直接実行すると36.454秒で完了したが、修正前のAgentCostTelemetryAdapterは30_000msで30.019秒に停止し「Command failed」のみ出した。

  2. なぜ重要か

    呼び出し側のタイムアウトより長い完了済み計測は終わる前に強制終了され、遅いが機能する処理が失敗に見え得る。診断にタイムアウトを示す信号はなかった。

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背景と解説

調査は、あるセッションのコスト記録が単に存在しなかったことから始まった。その同じClaude Codeセッションでagent-costを直接実行すると成功し、36.454秒かかった。一方、修正前のAgentCostTelemetryAdapterは30.019秒で失敗した。アダプターのデフォルトタイムアウトは30_000msだったため、さらに約6秒を要するプロセスを強制終了した。エラーメッセージは「Command failed」とだけ述べ、タイムアウトが発生したことやagent-cost自体に原因がある可能性を示唆するものではなかった。

spec-lane v0.10.1での修正はデフォルトを180_000msに引き上げ、CLIオプションで設定を公開し、タイムアウトとSIGTERMを報告する新しいメッセージを追加する。別のセッションで再実行すると38.01秒で完了し、CalibrationObservationとcost_ledgerのエントリが生成され、emit-metricsはcoverage.status=completeを報告した。著者は、これは計測が完了し保存されたことを証明するが、推定コスト、価格カタログ、タスクの帰属が正しいことを証明するものではないと注記している。

別の懸念は、usage-importが台帳に書き込まずにmeasurement-incompleteとmatched: falseを記録しながらexit 0を返す可能性があることだ。著者の結論は、「計測失敗」と「コストがゼロだった」は異なる状態であり、それらを一つの値にまとめてしまうと、後からコストが本当にゼロだったのか、一度も計測されなかったのかを区別できなくなるというものだ。

よくある質問
コスト記録が欠落した実際の原因は何だったのか?
アダプターのデフォルトタイムアウトは30_000msだったが、計測には約36秒必要だった。プロセスが完了前に停止され、データは保存されなかった。
計測がタイムアウトした場合、データはどうなるのか?
ゼロコストの記録ではなく、記録は一切書き込まれない。CalibrationObservationとcost_ledgerはどちらも空で、emit-metricsはcoverage.status=no_dataを報告した。
これはどのように修正されるのか?
spec-lane v0.10.1はデフォルトタイムアウトを180_000msに引き上げ、--agent-cost-timeout-msで1msから3_600_000msまでのカスタム値を設定できるようにする。
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