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# Pod Manifest リファレンス
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# Pod の宣言的設定 (`PodManifest` / `PodManifestConfig`)。
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# このファイル形式は低レベル runtime manifest。通常起動は profile discovery/default
# (`profiles.toml` と bundled builtin profile) から manifest を生成する。
# `insomnia pod --manifest <path>` の one-file compatibility/debug mode では、
# 指定した TOML 1 枚に builtin defaults を merge し、required validation を行う。
# user/project `manifest.toml` を暗黙に merge する通常起動 cascade は使わない。
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# `PodManifestConfig` の merge 規則: 上の層が同名フィールドを上書き、scope rule と
# skills.directories は累積マージ、tool_output.per_tool は key 単位でマージ。
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# パス解決: `--manifest <path>` では相対パスはその manifest ファイルの親ディレクトリ
# を base に絶対パスへ解決される。profile artifact でも同じ validation 境界を通る。
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# 凡例:
#   - 必須        … 値が無いと resolve エラー
#   - 任意        … 省略可
#   - デフォルト  … 省略時に採用される値 (None なら "なし")
#   - 値          … enum 等で取り得る値
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# ===== [pod] ================================================================
# Pod メタデータ。
[pod]

# 必須。Pod の表示名 (ResolveError::MissingField("pod.name") の対象)。
name = "example-agent"

# 任意。デフォルト: なし。
# PromptCatalog の 4 つ目の overlay 層として読み込む TOML pack のパス。
# 相対パスは manifest base 起点で解決。`worker.instruction` (`$prefix/...`)
# とは別系統の単なるファイルパス。
# prompt_pack = "./prompts.local.toml"


# ===== [model] ==============================================================
# LLM モデル設定。次の 3 形態を受ける:
#   (a) `ref` 単独                — カタログから全部解決
#   (b) `ref` + 一部 override     — auth など個別差し替え
#   (c) `scheme` + `model_id` 直書き — カタログを使わない inline 指定
# (b) / (c) では `ref` 未指定なら `scheme` / `model_id` / `auth` が必須。
# (実際の必須判定は `crates/provider` の resolve 側で行う)
[model]

# 任意。形式: "<provider_id>/<model_id_in_ref>"。
# 最初の `/` だけで split されるので、`openrouter/anthropic/claude-sonnet-4`
# のように内部 model_id に `/` が含まれる場合もそのまま書ける。
ref = "anthropic/claude-sonnet-4-6"

# 任意 (ただし ref 未指定時は実質必須)。デフォルト: なし。
# 値: "anthropic" | "openai_chat" | "openai_responses" | "gemini"
# scheme = "anthropic"

# 任意 (ref 未指定時は実質必須)。デフォルト: なし。
# プロバイダが受け付けるモデル ID 文字列。
# model_id = "claude-sonnet-4-20250514"

# 任意。デフォルト: scheme ごとの組み込み既定 URL。
# base_url = "https://api.anthropic.com"

# 任意 (ref 未指定時は実質必須)。デフォルト: なし。
# kind の値: "none" | "secret_ref" | "api_key" | "codex_oauth"
#   - "none"        … 認証不要 (ローカル Ollama 等)
#   - "secret_ref"  … `insomnia keys` の local secret store から key を読む。
#                     `ref` はユーザー設定が明示的に選ぶ論理 secret id。
#                     store は id -> value のみを持ち、provider 種別を解釈しない。
#   - "api_key"     … 明示ファイルから key を読む低レベル形式。通常は
#                     `secret_ref` を使う。file 指定時、相対パスは manifest base 起点で解決。
#   - "codex_oauth" … ChatGPT OAuth (`~/.codex/auth.json`)。追加フィールドなし。
# auth = { kind = "none" }
# auth = { kind = "secret_ref", ref = "providers/anthropic/default" }
# auth = { kind = "api_key", file = "./sk-ant.local" }
# auth = { kind = "codex_oauth" }

# 任意。デフォルト: モデルカタログ → provider.default_capability → scheme 既定
# の順で解決される。明示 override したいときだけ書く。
# [model.capability]
# # 値: "none" | "sequential" | "parallel"
# tool_calling      = "parallel"
# # 値: "none" | "json_object" | "json_schema"
# structured_output = "json_schema"
# # 任意。値: 省略 (= None) | "effort" | "budget_tokens" | "both"
# reasoning         = "both"
# # 任意。デフォルト: false
# vision            = false
# # 値: { kind = "explicit", max_breakpoints = <u8> } | { kind = "auto" }
# prompt_caching    = { kind = "explicit", max_breakpoints = 4 }


# ===== [worker] =============================================================
# ワーカーの生成パラメータ等。セクション自体省略可 (全フィールド任意)。
[worker]

# 任意。デフォルト: "$insomnia/default" (`defaults::DEFAULT_INSTRUCTION`)。
# システムプロンプト本体の `PromptLoader` 参照。
# プレフィクス: "$insomnia/..." | "$user/..." | "$workspace/..."
# instruction = "$insomnia/default"

# 任意。デフォルト: なし (プロバイダ任せ)。
# 1 レスポンスあたりの出力 token 上限。
# max_tokens = 4096

# 任意。デフォルト: なし (無制限)。
# 1 セッションの最大ターン数。NonZeroU32 — 0 は parse エラー。
# max_turns = 50

# 任意。デフォルト: なし (プロバイダ既定)。
# temperature = 0.3

# 任意。デフォルト: なし (プロバイダ既定)。
# top_p = 0.9

# 任意。デフォルト: なし (プロバイダ既定)。
# top_k = 40

# 任意。デフォルト: 空配列。
# stop_sequences = ["\n\n", "</stop>"]

# 任意。デフォルト: なし。
# 値:
#   - 文字列 effort: "minimal" | "low" | "medium" | "high" | "xhigh"
#                    あるいは provider-native な任意ラベル文字列
#   - 整数: Anthropic 系 thinking.budget_tokens (-1 で dynamic)
# reasoning = "medium"
# reasoning = -1

# 任意。tool 実行 content の byte 長キャップ。
# セクション省略時は default_max_bytes = 64 * 1024、per_tool 空。
# [worker.tool_output]
# # 任意。デフォルト: 65536 (`defaults::TOOL_OUTPUT_MAX_BYTES` = 64 KiB)。
# default_max_bytes = 65536
#
# # 任意。デフォルト: 空マップ。tool 名キーで個別キャップ上書き。
# # キーは tool の登録名 ("Read", "Grep", "Glob", ...)。
# [worker.tool_output.per_tool]
# Read = 131072
# Grep = 8192

# 任意。submit 時の FileRef (`@<path>`) upload / attachment byte 長キャップ。
# Tool Output の truncation とは独立している。
# [worker.file_upload]
# # 任意。デフォルト: 262144 (`defaults::FILE_UPLOAD_MAX_BYTES` = 256 KiB)。
# max_bytes = 262144


# ===== [scope] ==============================================================
# Pod がアクセスできるディレクトリ／ファイル範囲。
#   - allow: 最低 1 件必要 (空だと ResolveError / ScopeError::EmptyAllow)。
#            複数 allow がマッチした場合は最大の permission が採用される。
#   - deny : 任意。マッチした deny の最小 permission *未満* に effective を
#            押し下げる (deny.read で完全遮断、deny.write で Read 止まり)。
# `target` は最終的に絶対パスでなければならない。manifest 内では相対 OK
# (manifest base 起点で resolve)。

# 必須: 最低 1 件の allow ルール。
[[scope.allow]]
# 必須。manifest 内では相対 OK (base 起点で絶対化)。
target = "./"
# 必須。値: "read" | "write"
permission = "write"
# 任意。デフォルト: true (再帰的にマッチ)。
# false の場合、ルール自身および直下の child のみマッチ。
# recursive = true

# allow は何件でも書ける。
# [[scope.allow]]
# target = "/abs/docs"
# permission = "read"
# recursive = false

# 任意。アクセスを *ルール内 permission 未満* に押し下げる。
# [[scope.deny]]
# target = "./secrets"
# permission = "write"   # write を禁止 → 該当パスは Read までに降格
# recursive = true
#
# [[scope.deny]]
# target = "./secrets/key"
# permission = "read"    # read 自体を禁止 → アクセス完全遮断
# recursive = true


# ===== [compaction] =========================================================
# コンテキスト圧縮 (Prune / Compact)。セクション省略で両方無効。
# セクションを書いた時点で Prune は有効化、Compact は閾値が None なら無効。
# [compaction]
#
# # 任意。デフォルト: 8000 (`defaults::PRUNE_PROTECTED_TOKENS`)。
# # pruning から保護する末尾 token budget。turn 数ではなく usage estimate で境界を引く。
# prune_protected_tokens = 8000
#
# # 任意。デフォルト: 4096 (`defaults::PRUNE_MIN_SAVINGS`)。
# # prune が発火するための最低節約 token 推定値。
# prune_min_savings = 4096
#
# # 任意。デフォルト: なし (proactive compact 無効)。
# # ターン間チェック (Controller post-run)。占有 token > これ で次ターン前に compact。
# compact_threshold = 80000
#
# # 任意。デフォルト: なし (safety-net compact 無効)。
# # ターン中チェック (PodInterceptor::pre_llm_request)。期待される関係:
# #   compact_threshold < compact_request_threshold (proactive を先に発火)。
# # 逆順設定は許容するが warn ログを出す。
# compact_request_threshold = 90000
#
# # 任意。デフォルト: 8000 (`defaults::COMPACT_RETAINED_TOKENS`)。
# # compaction 後の history 末尾に verbatim で残す token budget。
# compact_retained_tokens = 8000
#
# # 任意。デフォルト: 8000 (`defaults::COMPACT_AUTO_READ_BUDGET`)。
# # compact worker が `mark_read_required` で取り込める累計 token。
# compact_auto_read_budget = 8000
#
# # 任意。デフォルト: 50000 (`defaults::COMPACT_WORKER_MAX_INPUT_TOKENS`)。
# # compact worker 自身の現在占有 token cap。超過で abort (circuit breaker)。
# compact_worker_max_input_tokens = 50000
#
# # 任意。デフォルト: 20 (`defaults::COMPACT_WORKER_MAX_TURNS`)。
# # compact worker 自身の tool loop 上限。Rust config で None の場合のみ無制限。
# compact_worker_max_turns = 20
#
# # 任意。デフォルト: メインモデルを `clone_boxed()` で複製。
# # compact 専用モデルを使う場合のみ書く ([model] と同じ形式)。
# # [compaction.model]
# # ref = "anthropic/claude-haiku-4-5"


# ===== [memory] =============================================================
# Memory subsystem の opt-in。
#   - セクションが *ある*    … memory tools (MemoryRead/Write/Edit) を登録、
#                              `<workspace>/memory/` と `<workspace>/knowledge/`
#                              の通常 write を Pod 自体に対して deny する。
#   - セクションが *無い*    … 何も起きない (legacy 動作)。
# `[memory]` だけ書いて中身を省略するのも有効 (全フィールド既定値で有効化)。
# [memory]
#
# # 任意。デフォルト: Pod の pwd (構築時)。
# # 必ず絶対パス (相対なら manifest base 起点で resolve)。
# workspace_root = "/abs/path/to/workspace"
#
# # 任意。デフォルト: tool 側既定 = 20。
# # MemoryQuery / KnowledgeQuery が 1 回に返す最大件数。
# query_result_limit = 20
#
# # 任意。デフォルト: tool 側既定 = 3。
# # 各マッチ前後に表示するコンテキスト行数。`query` 省略時は無視。
# query_excerpt_lines = 3
#
# # 任意。デフォルト: メインモデルを `clone_boxed()` で複製。
# # extract ワーカーのモデル ([model] と同じ形式)。
# # Haiku / 4o-mini / Flash クラスの軽量 reasoning モデル推奨。
# # [memory.extract_model]
# # ref = "anthropic/claude-haiku-4-5"
#
# # 任意。デフォルト: なし (extract 自動発火を完全停止)。
# # 前回 extract pointer 以降の累積入力 token がこの値を超えると extract 起動。
# # ※ memory tools と resident injection は extract_threshold が None でも動く。
# extract_threshold = 30000
#
# # 任意。デフォルト: 8 (`defaults::MEMORY_EXTRACT_WORKER_MAX_TURNS`)。
# # extract worker 自身の tool loop 上限。Rust config で None の場合のみ無制限。
# extract_worker_max_turns = 8
#
# # 任意。デフォルト: メインモデルを `clone_boxed()` で複製。
# # consolidation ワーカーのモデル。reasoning クラス推奨。
# # [memory.consolidation_model]
# # ref = "anthropic/claude-sonnet-4-6"
#
# # 任意。デフォルト: なし。
# # `_staging/` のエントリ数がこの値以上で consolidation 発火 (files / bytes は OR)。
# consolidation_threshold_files = 50
#
# # 任意。デフォルト: なし。
# # `_staging/` の総バイト数がこの値以上で consolidation 発火 (files / bytes は OR)。
# # files / bytes の両方が None だと consolidation 完全無効。
# consolidation_threshold_bytes = 1048576


# ===== [skills] =============================================================
# 外部 Agent Skills (`SKILL.md`) を Workflow として読み込むディレクトリ群。
# セクション省略 = 何もロードしない (implicit な `$config_dir/skills/` 検索や
# builtin probe は存在しない)。
# [skills]
#
# # 任意。デフォルト: 空配列。
# # 各エントリは skills *root* (root の child 各々が `<name>/SKILL.md` を持つ
# # skill バンドル)。root 自身は skill ではない。
# # 相対パスは manifest base 起点で解決。マージ時は層を跨いで concat される。
# directories = [".claude/skills", ".cursor/skills"]