試験改訂タイムテーブルプランナー

--- name: exam-revision-timetable-planner description: 試験日、科目の重み付け、自信度から、日ごとの試験復習タイムテーブルを作成します。学習時間を集中セッションに分割し、苦手科目や重要科目に多くの時間を割り当て、科目を交互に配置し、各試験の前の最後の1週間は練習問題に切り替え、試験前日には時間制限付きの過去問を配置し、休息日やオフ日も尊重します。トピックごとのセッション数が少なすぎる場合や、試験が連続する場合にはフラグを立てます。--self-test 付きの stdlib Python プランナーが含まれています。 --- # 試験復習タイムテーブルプランナー あなたは、ストレスの多い試験シーズンを現実的な計画に変えるお手伝いをします。最後の試験まで、毎日、各セッションでどの科目を勉強するかを決めます。科学的根拠に基づくテクニック（分散学習、想起練習、交互練習、過去問）を使用し、休息と睡眠を確保して計画を人間らしく保ち、すべてをこなす時間がない場合にはトレードオフを明確にします。 ## このスキルのファイル - `scripts/revision_plan.py` - 科目のCSVを読み込み、科目テーブル、日ごとのタイムテーブル、および所見を出力します（Python 3 標準ライブラリのみ） - `references/study-techniques.md` - セッション内で行うこと：想起練習、分散学習、交互練習、過去問、そして避けるべきこと - `references/scheduling-rules.md` - スクリプトが優先度、目標、セッションタイプ、所見をどのように割り当てるか、そしてそれをどのように調整するか - `templates/revision-plan.md` - 手渡す計画：概要、週ごとのタイムテーブル、セッションのルーティン、チェックインポイント - `examples/winter-exams.csv` - 12月2日から11日までの5つの大学試験とトピック数 ## ワークフロー ### 1. 事実を収集する 各試験について尋ねます：科目、日付、成績への影響度（単位、最終成績のパーセンテージ、または重要度1〜5）、自信度（1（まったく分からない）〜5（しっかりしている））、トピックまたは章の数。次に、最初の復習日、平日と週末の現実的な時間（授業、仕事、通勤後）、希望するセッションの長さ（デフォルトは50/10、集中力が低い場合は25/5ポモドーロ）、毎週の休息日、およびすでに予定がある日を尋ねます。 ### 2. プランナーを実行する ``` python3 scripts/revision_plan.py examples/winter-exams.csv --start 2026-11-16 --weekday-hours 3 --weekend-hours 5 --rest-day Sun --off 2026-11-21 --day-start 16:00 python3 scripts/revision_plan.py my-exams.csv --start 2026-05-04 --session-min 25 --break-min 5 --json python3 scripts/revision_plan.py --self-test ``` 終了コード1はHIGHの所見（トピック数よりセッション数が少ない）、2は不正な入力。 ### 3. トレードオフを修正する UNDER_COVERED または TIGHT の場合：時間を追加する、開始を早める、得意科目の目標を下げる、または優先度の低いトピックを流し読みすることに同意する（シラバスの重み付けまたは過去問の出題頻度を使用）。BACK_TO_BACK の場合：2番目の科目の練習を最初の試験の前に移動する。計画を学生と確認する：悪い日でも実行可能か？毎晩詰め込むのではなく、余裕を残す。 ### 4. 納品する `templates/revision-plan.md` を記入する：概要テーブル、週ごとのタイムテーブル、`references/study-techniques.md` のセッションルーティン、そして自信度を再評価してスクリプトを再実行するための2つのチェックイン日。 ## 結果の例 `examples/winter-exams.csv` を11月16日から、平日3時間、土曜日5時間、日曜日と11月21日をオフにした場合：25日間、50分のセッション57回（47.5時間）。有機化学（重み5、自信度2）とミクロ経済学（4、2）は15回と16回のセッション、ヨーロッパ史（3、4）は6回。各科目は練習問題で終了し、試験前日に時間制限付きの過去問があります。所見：統計学（8トピックに対して10セッション）とヨーロッパ史（6トピックに対して6セッション）はTIGHT、ヨーロッパ史とミクロ経済学は12月7日と8日にBACK_TO_BACK。 ## ルール - 学生が実際に持っている時間で計画を立てる。願望ではなく。睡眠を守る（試験前の深夜のセッションはしない）。 - すべてのセッションは想起で終了する（質問、白紙への想起、フラッシュカード）。単なる再読やハイライトではない。 - 毎週少なくとも1日の休息日または2つの半日を確保する。燃え尽き症候群は失われた1日以上のコストがかかる。 - チェックインまたは試験のたびに、壊れた計画に従うのではなく、再計画する。 - 学生の成績評価対象の課題は行わない。計画と学習方法の支援のみ。深刻なストレスやパニックの兆候が見られる場合は、学生支援または医師に相談するよう勧める。 FILE:references/study-techniques.md # 学習テクニック 各セッション内で行うこと。エビデンスの強さ順（Dunlosky et al. 2013, "Improving Students' Learning With Effective Learning Techniques" は、練習テストと分散練習を高有用性と評価）。 ## 想起練習（高） 情報を再読するのではなく、記憶から引き出す：質問に答える、白紙のページに覚えていることをすべて書く、その後ノートと照合してギャップを別の色で埋める。フラッシュカードは、めくる前に答える場合に有効。最初に間違えて、その後修正することも学習に役立つ。 ## 分散学習（高） 1つの科目のセッションを1つの長いブロックではなく、多くの日に分散させる。各トピックの簡単な復習リズム：翌日、3日後、1週間後、そして試験前。タイムテーブルは科目を日をまたいで交互に配置する。各セッションは、その科目の前回のセッションの5分間の想起から始めて、分散学習を組み込む。 ## 交互練習（中） 科目内で問題タイプを混ぜる（数学や科学の場合：同じものを20問ではなく、1つのセットに異なる種類の問題を含める）。これにより、試験で求められる方法の選択を練習できる。 ## 過去問（試験には高） 各試験の前に、時間制限付きで少なくとも1回の完全な過去問を解く。その後、公式の採点基準で採点し、トピックごとに失点をリストアップする。スクリプトは各試験の前日に1回配置する。過去問が利用可能な場合は、さらに早い段階で追加する。 ## 精緻化と自己説明（中） 「なぜこれが機能するのか？」「これはXとどう関連するのか？」と自問し、教えるように概念を声に出して説明し、記憶から概念マップを描く。 ## 単独では価値が低い 再読、ハイライト、ノートの書き写しは生産的に感じられるが、長期的な効果はほとんどない。想起の前の最初のパスとしてのみ使用する。 ## セッションルーティン（デフォルト50/10） 1. 5分：この科目で前回やったことを記憶から思い出す。 2. 30分：1つのトピックを学ぶか練習する（学習+想起）または問題を解く（練習問題）。 3. 10分：本を閉じて自分をテストし、間違えた箇所をマークする。 4. 5分：次回のために答えられなかった質問を3つ書き留める。 5. 10分の休憩（画面から離れて）：体を動かす、水を飲む。 注意力が短い場合は、25/5セッション（`--session-min 25 --break-min 5`）を使用し、4回ごとに長い休憩を取る。 ## 睡眠、食事、前日 睡眠は記憶を定着させる。徹夜は試験のパフォーマンスを低下させる。試験の前夜は軽い復習と睡眠のために確保する。規則正しい食事、毎日の運動、セッション中はスマホを別の部屋に置く。 FILE:references/scheduling-rules.md # スケジューリングルール `scripts/revision_plan.py` がタイムテーブルを構築する方法。 ## 1日あたりのセッション数 1日の時間に収まるセッション数：`floor((hours * 60 + break) / (session + break))`。50/10セッションの場合：3時間 -> 3セッション、5時間 -> 5セッション。休息日（`--rest-day`）と `--off` 日はなし。試験日はセッションの半分のみ計画される（試験が残りを占める）、そして後の試験のためだけに。 ## 優先度と目標 - 優先度 = 重み x (6 - 自信度)。重み5、自信度2 -> 20。重み3、自信度4 -> 6。 - 目標セッション数 = その試験の前に利用可能な全セッション数 x 優先度 / 全優先度の合計（最低1）。 重みは単位または1〜5の重要度スコアにできる。比率のみが重要なので、すべての科目で同じスケールを使用する。 ## 各セッションの選択 スクリプトは、試験がまだ先で、その日に `--max-same`（デフォルト2）未満のセッションがある科目の中から選択する： 1. まだ目標に達していない科目を最初に； 2. 次に、前のセッションとは異なる科目（交互練習）； 3. 次に、試験までの残り日数あたりの残り必要量が最も高いもの； 4. 同点の場合は、優先度が高い方、次に試験が早い方。 試験の前日は、その科目の時間制限付き過去問から始まる。 ## セッションタイプ - 学習+想起：科目の目標の60%が完了し、試験の7日以上前まで。 - 混合復習：目標の60%以降、7日以上前。 - 練習問題：試験の7日前以内。 - 過去問（時間制限付き）：試験の前日。 ## 所見 | コード | 重大度 | ルール | 典型的な修正 | |---|---|---|---| | UNDER_COVERED | HIGH | セッション数 < トピック数 | 時間を増やす、開始を早める、優先度の低いトピックを流し読みする | | TIGHT | MEDIUM | セッション数 < 1.5 x トピック数 | 1回のパスを受け入れる、または得意科目から時間を取る | | BELOW_TARGET | MEDIUM | 計画 < 目標の60% | 試験が早い。その科目を最初に開始する | | BACK_TO_BACK | MEDIUM | 試験が連続した日 | 2番目の試験の練習を前倒しする | | SAME_DAY | MEDIUM | 1日に2つの試験 | 最後の1週間は両方を1つのブロックとして扱う | | NO_REST_DAY | LOW | 休息日やオフ日なしで10日以上の計画 | `--rest-day` を追加 | | LONG_DAYS | LOW | 1日8時間以上 | 5〜6時間の集中時間に制限 | ## 調整 - 特定の科目に時間を増やす：重みを上げるか、自信度を下げて再実行する。 - 科目の切り替えを減らす：`--max-same 3`。 - 時計時間：`--day-start 09:00` は、セッション間の休憩を含む開始時間と終了時間を追加する。 - 再計画：各チェックイン後、自信度と `--start` を更新して再実行する。終了した試験はCSVから削除する。 FILE:templates/revision-plan.md # 復習計画：<名前>、<試験シーズン> **期間：** <2026年11月16日から12月11日> **時間：** <平日3時間、土曜日5時間> **休息：** <日曜日 + 11月21日> **セッション：** <57回 x 50分（47.5時間）> **セッションリズム：** <50分学習 / 10分休憩> ## 試験と優先度 | 科目 | 試験 | 重み | 自信度 | トピック | 計画セッション数 | 備考 | |---|---|---|---|---|---|---| | <有機化学> | <12月2日（水）> | <5> | <2> | <9> | <15> | <12月1日に過去問> | ## 第1週：<11月16日〜22日> | 日 | セッション1 | セッション2 | セッション3 | セッション4 | セッション5 | |---|---|---|---|---|---| | <11月16日（月）> | <16:00 有機化学：学習> | <17:00 ミクロ経済学：学習> | <...> | | | ## 第2週：<...> <...> ## セッションルーティン 1. 前回のセッションの5分間の想起（白紙） 2. 1つのトピックを30分学習または練習 3. 10分の自己テスト、間違いをマーク 4. 5分：次回のための未解決の質問を3つ 5. 画面から離れて10分の休憩 ## 合意したトレードオフ - <統計学はTIGHT：1回の完全なパス、2回目はトピック5〜8のみ（過去問で最も点数の高い部分）> - <ヨーロッパ史 / ミクロ経済学が連続：ミクロ経済学の練習は12月5日までに完了> ## チェックイン - <11月22日（日）>：科目ごとの自信度を1〜5で再評価し、プランナーを再実行 - <11月29日（日）>：同様に、最後の10日間を調整 ## ウェルビーイング - 睡眠：<23:30までに就寝、試験前夜は22:00以降勉強しない> - 毎日の運動：<30分の散歩> - 負担が大きすぎる場合：<...に相談 / 学生支援窓口> FILE:examples/winter-exams.csv subject,exam_date,weight,confidence,topics Organic Chemistry,2026-12-02,5,2,9 Statistics,2026-12-04,4,3,8 European History,2026-12-07,3,4,6 Microeconomics,2026-12-08,4,2,7 Academic English,2026-12-11,2,4,4 FILE:scripts/revision_plan.py #!/usr/bin/env python3 """試験復習タイムテーブルプランナー（Python 3 標準ライブラリのみ）。 試験日、重み、自信度を持つ科目のCSVを読み取り、利用可能な学習時間を集中セッションに分割し、弱い科目や重い科目に多くの時間を与え、科目を交互に配置し、試験後にその科目の新しい作業を停止し、各試験の前の最後の1週間で学習から練習問題に移行し、前日に時間制限付きの過去問を配置する日ごとのタイムテーブルを構築します。 CSV列（ヘッダー必須。; または , 区切り）： subject, exam_date (YYYY-MM-DD), weight (1-5 または単位), confidence (1-5), topics (任意) 使用法： python3 revision_plan.py exams.csv --start 2026-11-16 --weekday-hours 3 --weekend-hours 5 python3 revision_plan.py exams.csv --start 2026-11-16 --rest-day Sun --off 2026-11-28,2026-11-29 --day-start 16:00 python3 revision_plan.py --self-test 終了コード：0 = 計画が適合、1 = HIGHの所見（セッション数不足）、2 = 不正な入力。 """ import argparse, csv, datetime as dt, io, json, sys DAYS = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] SEV = {"HIGH": 0, "MEDIUM": 1, "LOW": 2} class InputError(Exception): pass def parse_date(s, what): try: return dt.date.fromisoformat(s.strip()) except ValueError: raise InputError(f"{what} '{s}' は YYYY-MM-DD 形式である必要があります") def read_subjects(text): sample = text[:2000] delim = ";" if sample.count(";") > sample.count(",") else "," rd = csv.DictReader(io.StringIO(text), delimiter=delim) if not rd.fieldnames: raise InputError("CSVが空です") fields = [f.strip().lower() for f in rd.fieldnames] missing = [c for c in ("subject", "exam_date", "weight", "confidence") if c not in fields] if missing: raise InputError("列が不足しています: " + ", ".join(missing)) subs = [] for i, raw in enumerate(rd, start=2): r = {k.strip().lower(): (v or "").strip() for k, v in raw.items() if k} if not any(r.values()): continue try: w = float(r["weight"].replace(",", ".")) c = int(r["confidence"]) t = int(r["topics"]) if r.get("topics") else None except ValueError: raise InputError(f"行 {i}: weight、confidence、topics は数値である必要があります") if w <= 0: raise InputError(f"行 {i}: weight は正の数である必要があります") if not 1 <= c <= 5: raise InputError(f"行 {i}: confidence は 1（弱い）から 5（強い）の間である必要があります") if not r["subject"]: raise InputError(f"行 {i}: subject が空です") subs.append({"subject": r["subject"], "exam": parse_date(r["exam_date"], f"行 {i}: exam_date"), "weight": w, "confidence": c, "topics": t}) if not subs: raise InputError("CSVに科目がありません") return subs def slots_for(hours, session, brk): """`hours` にセッション間の休憩を入れて収まるセッション数。""" mins = hours * 60 if mins < session: return 0 return int((mins + brk) // (session + brk)) def plan(subs, start, weekday_hours=3.0, weekend_hours=5.0, session=50, brk=10, rest_day=None, off=(), max_same=2, day_start=None): if session < 15 or brk < 0: raise InputError("セッションは15分以上、休憩は負の値にしないでください") for s in subs: if s["exam"] <= start: raise InputError(f"{s['subject']}: 試験 {s['exam']} は開始日 {start} より後である必要があります") last = max(s["exam"] for s in subs) exam_days = {} for s in subs: exam_days.setdefault(s["exam"], []).append(s["subject"]) for s in subs: s["priority"] = s["weight"] * (6 - s["confidence"]) days = [] d = start while d < last: if d in off or (rest_day is not None and d.weekday() == rest_day): n = 0 else: n = slots_for(weekend_hours if d.weekday() >= 5 else weekday_hours, session, brk) if d in exam_days: n //= 2 # 試験が1日の半分を占める days.append((d, n)) d += dt.timedelta(days=1) # 目標セッション数：各試験の前に利用可能なスロットのシェアを優先度で按分 total_p = sum(s["priority"] for s in subs) for s in subs: before = sum(n for day, n in days if day < s["exam"]) s["target"] = max(1, round(before * s["priority"] / total_p)) s["planned"] = 0 timetable = [] for day, n in days: today, used = [], {} live = [s for s in subs if s["exam"] > day] # 試験の前日：最初に時間制限付きの過去問 for s in live: if (s["exam"] - day).days == 1 and len(today) < n: today.append((s["subject"], "Past paper (timed)")); used[s["subject"]] = 1; s["planned"] += 1 while len(today) < n: cands = [s for s in live if used.get(s["subject"], 0) < max_same] if not cands: break prev = today[-1][0] if today else None def score(s): days_left = max(1, (s["exam"] - day).days) need = (s["target"] - s["planned"]) / days_left # まだ目標に達していない科目を最初に、次に交互配置（前の科目を避ける） return (s["planned"] < s["target"], s["subject"] != prev, need, s["priority"], -s["exam"].toordinal()) s = max(cands, key=score) left = (s["exam"] - day).days kind = "Practice questions" if left <= 7 else ("Learn + recall" if s["planned"] < s["target"] * 0.6 else "Mixed review") today.append((s["subject"], kind)); used[s["subject"]] = used.get(s["subject"], 0) + 1; s["planned"] += 1 timed = [] t = day_start for subj, kind in today: if t is not None: end = t + session timed.append({"subject": subj, "kind": kind, "time": f"{t // 60:02d}:{t % 60:02d}-{end // 60:02d}:{end % 60:02d}"}) t = end + brk else: timed.append({"subject": subj, "kind": kind}) timetable.append({"date": day.isoformat(), "dow": DAYS[day.weekday()], "exams": exam_days.get(day, []), "sessions": timed}) findings = [] for s in subs: if s["topics"]: if s["planned"] < s["topics"]: findings.append(("HIGH", "UNDER_COVERED", f"{s['subject']}: {s['topics']} トピックに対して {s['planned']} セッション。時間を増やすか、優先度の低いトピックを削除するか、開始を早めてください")) elif s["planned"] < 1.5 * s["topics"]: findings.append(("MEDIUM", "TIGHT", f"{s['subject']}: {s['topics']} トピックに対して {s['planned']} セッションでは、2回目のパスの時間がほとんどありません")) if s["planned"] < 0.6 * s["target"]: findings.append(("MEDIUM", "BELOW_TARGET", f"{s['subject']}: 目標 {s['target']} セッションのうち {s['planned']} セッションが試験前に収まります")) dates = sorted(exam_days) for a, b in zip(dates, dates[1:]): if (b - a).days <= 1: findings.append(("MEDIUM", "BACK_TO_BACK", f"試験が {a} ({', '.join(exam_days[a])}) と {b} ({', '.join(exam_days[b])}) に連続しています。最初の試験の前に2番目の科目の練習を終えてください")) for day, subjects in exam_days.items(): if len(subjects) > 1: findings.append(("MEDIUM", "SAME_DAY", f"{day} に {len(subjects)} つの試験: {', '.join(subjects)}")) if rest_day is None and len(days) > 10 and not off: findings.append(("LOW", "NO_REST_DAY", "10日を超える計画に休息日がありません。毎週少なくとも半日は休んでください")) if max(weekday_hours, weekend_hours) > 8: findings.append(("LOW", "LONG_DAYS", "1日8時間以上の復習は生産性が続きません。5〜6時間の集中時間に抑えてください")) findings.sort(key=lambda f: SEV[f[0]]) total_sessions = sum(len(t["sessions"]) for t in timetable) return { "subjects": [{"subject": s["subject"], "exam": s["exam"].isoformat(), "weight": s["weight"], "confidence": s["confidence"], "priority": s["priority"], "topics": s["topics"], "target": s["target"], "planned": s["planned"], "hours": round(s["planned"] * session / 60, 1)} for s in sorted(subs, key=lambda x: x["exam"])], "summary": {"start": start.isoformat(), "last_exam": last.isoformat(), "days": len(days), "sessions": total_sessions, "study_hours": round(total_sessions * session / 60, 1), "session_min": session, "break_min": brk}, "timetable": timetable, "findings": [{"severity": a, "code": b, "message": c} for a, b, c in findings], } def to_markdown(p): s = p["summary"] out = ["# 復習タイムテーブル", "", f"{s['start']} から {s['last_exam']} まで: {s['days']} 日間、{s['session_min']} 分のセッション {s['sessions']} 回（集中学習 {s['study_hours']} 時間）、{s['break_min']} 分の休憩", "", "| 科目 | 試験 | 重み | 自信度 | 優先度 | トピック | 目標 | 計画 | 時間 |", "|---|---|---|---|---|---|---|---|---|"] for x in p["subjects"]: out.append(f"| {x['subject']} | {x['exam']} | {x['weight']:g} | {x['confidence']} | {x['priority']:g} | {x['topics'] or '-'} | {x['target']} | {x['planned']} | {x['hours']} |") out += ["", "## 日ごと", ""] for t in p["timetable"]: head = f"- **{t['dow']} {t['date']}**" + (f" (試験: {', '.join(t['exams'])})" if t["exams"] else "") if not t["sessions"]: out.append(head + ": 休息") continue parts = [(f"{x['time']} " if "time" in x else "") + f"{x['subject']} ({x['kind']})" for x in t["sessions"]] out.append(head + ": " + "; ".join(parts)) out += ["", "## 所見"] out += [f"- {f['severity']} {f['code']}: {f['message']}" for f in p["findings"]] or ["- なし"] out += ["", "各セッションは、その科目の前回のセッションの5分間の記憶想起から始め、答えられなかった質問を3つ書き留めて終了します。"] return "\n".join(out) def self_test(): res = [] def check(name, cond): res.append(cond) print(("PASS " if cond else "FAIL ") + name) D = dt.date S = lambda name, exam, w=1, c=3, t=None: {"subject": name, "exam": exam, "weight": w, "confidence": c, "topics": t} check("slots: 3 h of 50+10 = 3", slots_for(3, 50, 10) == 3) check("slots: 50 min fits exactly 1", slots_for(50 / 60, 50, 10) == 1) check("slots: under one session = 0", slots_for(0.5, 50, 10) == 0) check("slots: 25+5 in 2 h = 4", slots_for(2, 25, 5) == 4) p = plan([S("A", D(2026, 1, 8))], D(2026, 1, 5), weekday_hours=2, weekend_hours=2, session=50, brk=10) check("no sessions on or after exam day", all(t["date"] < "2026-01-08" for t in p["timetable"])) check("day before exam starts with past paper", p["timetable"][-1]["sessions"][0]["kind"] == "Past paper (timed)") check("practice questions in last 7 days", all(x["kind"] != "Learn + recall" for t in p["timetable"] for x in t["sessions"])) subs = [S("Weak", D(2026, 3, 1), w=3, c=1), S("Strong", D(2026, 3, 1), w=3, c=5)] p = plan(subs, D(2026, 2, 1), weekday_hours=3, weekend_hours=3, max_same=3) pl = {x["subject"]: x["planned"] for x in p["subjects"]} check("weak subject gets more sessions", pl["Weak"] > 3 * pl["Strong"]) check("priority = weight x (6 - confidence)", p["subjects"][0]["priority"] in (15, 3)) p = plan([S("A", D(2026, 3, 1)), S("B", D(2026, 3, 1))], D(2026, 2, 1), weekday_hours=3, weekend_hours=3) check("max 2 sessions of one subject per day", all( sum(1 for x in t["sessions"] if x["subject"] == subj) <= 2 for t in p["timetable"] for subj in "AB")) check("subjects interleaved while both need time", all(t["sessions"][i]["subject"] != t["sessions"][i + 1]["subject"] for t in p["timetable"][:10] for i in range(len(t["sessions"]) - 1))) p = plan([S("A", D(2026, 2, 16))], D(2026, 2, 2), rest_day=6) check("rest day empty", all(not t["sessions"] for t in p["timetable"] if t["dow"] == "Sun")) p = plan([S("A", D(2026, 2, 6))], D(2026, 2, 2), off={D(2026, 2, 3)}) check("off day empty", not [t for t in p["timetable"] if t["date"] == "2026-02-03"][0]["sessions"]) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5)), S("B", D(2026, 2, 9))], D(2026, 2, 2), weekday_hours=4) day5 = [t for t in p["timetable"] if t["date"] == "2026-02-05"][0] check("exam day: half the slots, other subject only", len(day5["sessions"]) == 2 and all(x["subject"] == "B" for x in day5["sessions"])) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5), t=20)], D(2026, 2, 2)) check("UNDER_COVERED HIGH", p["findings"][0]["code"] == "UNDER_COVERED") p = plan([S("A", D(2026, 2, 20), t=11)], D(2026, 2, 2), weekday_hours=1, weekend_hours=1, rest_day=6) check("TIGHT", any(f["code"] == "TIGHT" for f in p["findings"])) p = plan([S("A", D(2026, 2, 9)), S("B", D(2026, 2, 10)), S("C", D(2026, 2, 10))], D(2026, 2, 2)) codes = [f["code"] for f in p["findings"]] check("BACK_TO_BACK and SAME_DAY", "BACK_TO_BACK" in codes and "SAME_DAY" in codes) check("NO_REST_DAY", "NO_REST_DAY" in [f["code"] for f in plan([S("A", D(2026, 3, 1))], D(2026, 2, 1))["findings"]]) check("LONG_DAYS", "LONG_DAYS" in [f["code"] for f in plan([S("A", D(2026, 2, 5))], D(2026, 2, 2), weekend_hours=10)["findings"]]) p = plan([S("A", D(2026, 2, 5))], D(2026, 2, 2), day_start=9 * 60) check("clock times with --day-start", p["timetable"][0]["sessions"][1]["time"] == "10:00-10:50") subs = read_subjects("subject;exam_date;weight;confidence;topics\nMaths;2026-12-03;4,5;2;9\n") check("semicolon CSV + decimal comma", subs[0]["weight"] == 4.5 and subs[0]["topics"] == 9) for bad, why in [("subject,exam_date\nA,2026-01-01\n", "missing columns"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-13-01,1,3\n", "bad date"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-01-01,1,9\n", "confidence out of range"), ("subject,exam_date,weight,confidence\nA,2026-01-01,x,3\n", "non-number")]: try: read_subjects(bad); check("rejects " + why, False) except InputError: check("rejects " + why, True) try: plan([S("A", D(2026, 1, 1))], D(2026, 1, 1)); check("rejects exam not after start", False) except InputError: check("rejects exam not after start", True) passed = sum(res) print(f"{passed}/{len(res)} passed") return 0 if passed == len(res) else 1 def main(): ap = argparse.ArgumentParser(description="試験復習タイムテーブルプランナー") ap.add_argument("csv", nargs="?", help="科目CSV") ap.add_argument("--start", help="最初の復習日 YYYY-MM-DD（デフォルトは今日）") ap.add_argument("--weekday-hours", type=float, default=3.0) ap.add_argument("--weekend-hours", type=float, default=5.0) ap.add_argument("--session-min", type=int, default=50, help="集中セッションの長さ（デフォルト50）") ap.add_argument("--break-min", type=int, default=10, help="セッション間の休憩（デフォルト10）") ap.add_argument("--rest-day", choices=DAYS, help="毎週の休日") ap.add_argument("--off", default="", help="復習しない日付のカンマ区切りリスト（YYYY-MM-DD）") ap.add_argument("--max-same", type=int, default=2, help="1日あたりの同一科目の最大セッション数（デフォルト2）") ap.add_argument("--day-start", help="最初のセッションの時計時間 HH:MM（タイムテーブルに時間を追加）") ap.add_argument("--json", action="store_true") ap.add_argument("--self-test", action="store_true") a = ap.parse_args() if a.self_test: return self_test() if not a.csv: ap.error("CSVを指定するか、--self-test を使用してください") try: with open(a.csv, encoding="utf-8-sig") as fh: subs = read_subjects(fh.read()) start = parse_date(a.start, "--start") if a.start else dt.date.today() off = {parse_date(x, "--off") for x in a.off.split(",") if x.strip()} ds = None if a.day_start: try: h, m = map(int, a.day_start.split(":")); assert 0 <= h < 24 and 0 <= m < 60 except Exception: raise InputError("--day-start は HH:MM 形式である必要があります") ds = h * 60 + m p = plan(subs, start, a.weekday_hours, a.weekend_hours, a.session_min, a.break_min, DAYS.index(a.rest_day) if a.rest_day else None, off, a.max_same, ds) except (OSError, InputError) as e: print(f"エラー: {e}", file=sys.stderr) return 2 print(json.dumps(p, indent=2) if a.json else to_markdown(p)) return 1 if any(f["severity"] == "HIGH" for f in p["findings"]) else 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main())