feat(snowball): baseline 差し引き + 最小ターン数ゲートで heavy-context 起動時の誤発火を抑止

src/config.ts

@@ -27,6 +27,8 @@ export type CogsyncConfig = {
   };
   thresholds: {
     snowballToken: number;
+    /** snowball 発火に必要な最小ターン数（heavy-context 起動時の誤発火抑制） */
+    snowballMinTurns: number;
     limitWarnMin: number;
     aiWaitBreakMin: number;
     /** アクティブ判定: 最新の user/assistant が直近 N 分以内ならアクティブ（top session 揺らぎ抑制） */
@@ -58,6 +60,9 @@ export const DEFAULT_CONFIG: CogsyncConfig = {
     // 80k だと 20% のセッションが triggered で多すぎる。
     // 150k (≈ p90 強) で 約 12% に絞り、本当に Lost-in-the-middle 圏のものを通知。
     snowballToken: 150_000,
+    // SessionStart フックや MEMORY.md 注入で初手から 150k を超える環境が
+    // あるため、最低 3 ターン進むまで snowball を抑止する。
+    snowballMinTurns: 3,
     limitWarnMin: 15,
     /** ai_busy がこの分以上続いたらブレイク提案（CO-5） */
     aiWaitBreakMin: 5,

src/infer/snowball.ts

@@ -4,6 +4,12 @@
  * 同一セッション内の累積トークン (input + cache_creation + output) が
  * 閾値を超えたら triggered。cache_read は除く（再利用なので「膨張」ではない）。
  *
+ * セッション初手の cache_creation には SessionStart フックや CLAUDE.md /
+ * MEMORY.md / system prompt の baseline 注入が含まれる。これは「初期コスト」
+ * であって snowball ではないので、最初のサンプルの cacheCreation を baseline
+ * として差し引く。さらに、ターン数が minTurns 未満のうちは実作業が浅すぎる
+ * ので triggered を抑止する（heavy-context 起動時の誤発火を防ぐ）。
+ *
  * 過去 30 日のバックテストで適切な閾値を再調整する余地あり
  * (scripts/backtest-snowball.ts 参照)。
  */
@@ -12,33 +18,54 @@ import type { SessionTokenSample } from "../observers/claude_code.ts";
 
 export type SnowballState = {
   triggered: boolean;
+  /** baseline 差し引き後の「成長分」累積。表示・通知もこれ。 */
   cumulativeTokens: number;
+  /** 比較対象の閾値 */
   threshold: number;
+  /** SessionStart 注入などで差し引いた baseline (最初の cache_creation) */
+  baselineTokens: number;
+  /** 現在のターン数（assistant サンプル数） */
+  turns: number;
+  /** 最小ターン数（これ未満なら triggered=false） */
+  minTurns: number;
   /** triggered になった瞬間のサンプル時刻 */
   triggeredAt: Date | null;
   /** 最新サンプルの ts */
   latestAt: Date | null;
 };
 
-export function detectSnowball(samples: SessionTokenSample[], threshold: number): SnowballState {
+export function detectSnowball(
+  samples: SessionTokenSample[],
+  threshold: number,
+  minTurns: number = 3,
+): SnowballState {
   if (samples.length === 0) {
     return {
       triggered: false,
       cumulativeTokens: 0,
       threshold,
+      baselineTokens: 0,
+      turns: 0,
+      minTurns,
       triggeredAt: null,
       latestAt: null,
     };
   }
+  // 最初のサンプルの cache_creation を baseline として差し引く。
+  // これにより「成長分」だけが snowball の物差しになる。
+  const baseline = samples[0]!.tokens.cacheCreation;
   const latest = samples[samples.length - 1]!;
-  const triggered = latest.cumulativeUncached >= threshold;
+  const growth = Math.max(0, latest.cumulativeUncached - baseline);
+  const turns = samples.length;
+  const triggered = growth >= threshold && turns >= minTurns;
 
   let triggeredAt: Date | null = null;
   if (triggered) {
     // 初めて threshold を超えたサンプルを探す（前後 30 件まで線形）
     const start = Math.max(0, samples.length - 30);
     for (let i = start; i < samples.length; i++) {
-      if (samples[i]!.cumulativeUncached >= threshold) {
+      const g = Math.max(0, samples[i]!.cumulativeUncached - baseline);
+      if (g >= threshold) {
         triggeredAt = samples[i]!.ts;
         break;
       }
@@ -47,8 +74,11 @@ export function detectSnowball(samples: SessionTokenSample[], threshold: number)
 
   return {
     triggered,
-    cumulativeTokens: latest.cumulativeUncached,
+    cumulativeTokens: growth,
     threshold,
+    baselineTokens: baseline,
+    turns,
+    minTurns,
     triggeredAt,
     latestAt: latest.ts,
   };

src/mcp/tools.ts

@@ -130,7 +130,11 @@ async function buildAdviseInput(ctx: ResourceContext): Promise<AdviseInput> {
   // 2. アクティブセッション → snowball, workState
   const sessionInfo = safeReadLatestSession(config);
   const snowball = sessionInfo
-    ? detectSnowball(readSessionSamples(sessionInfo.file), config.thresholds.snowballToken)
+    ? detectSnowball(
+        readSessionSamples(sessionInfo.file),
+        config.thresholds.snowballToken,
+        config.thresholds.snowballMinTurns,
+      )
     : null;
   const ws = sessionInfo
     ? classifyWorkState(sessionInfo.lastUserAt, sessionInfo.lastAssistantAt, now)

src/watch.ts

@@ -119,7 +119,11 @@ async function tick(ctx: Ctx, aiBusySince: Date | null): Promise<{ aiBusySince:
 
   const sessionInfo = safeReadLatestSession(config);
   const snowball = sessionInfo
-    ? detectSnowball(readSessionSamples(sessionInfo.file), config.thresholds.snowballToken)
+    ? detectSnowball(
+        readSessionSamples(sessionInfo.file),
+        config.thresholds.snowballToken,
+        config.thresholds.snowballMinTurns,
+      )
     : null;
 
   const now = new Date();

tests/snowball.test.ts

@@ -0,0 +1,73 @@
+import { test } from "node:test";
+import assert from "node:assert/strict";
+import { detectSnowball } from "../src/infer/snowball.ts";
+import type { SessionTokenSample } from "../src/observers/claude_code.ts";
+
+function sample(
+  cumulative: number,
+  cacheCreation: number,
+  ts = new Date("2026-05-12T00:00:00Z"),
+): SessionTokenSample {
+  return {
+    sessionId: "t",
+    ts,
+    cumulativeUncached: cumulative,
+    tokens: { input: 0, output: 0, cacheCreation, cacheRead: 0 },
+    model: "claude-opus-4-7",
+  };
+}
+
+test("detectSnowball: 空入力は triggered=false", () => {
+  const s = detectSnowball([], 150_000);
+  assert.equal(s.triggered, false);
+  assert.equal(s.cumulativeTokens, 0);
+  assert.equal(s.turns, 0);
+});
+
+test("detectSnowball: 最初のサンプルの cacheCreation を baseline として差し引く", () => {
+  // baseline 200k（SessionStart 注入）。最新累積 250k → 成長分 50k。
+  const samples = [
+    sample(200_000, 200_000, new Date("2026-05-12T00:00:00Z")),
+    sample(220_000, 0, new Date("2026-05-12T00:05:00Z")),
+    sample(250_000, 0, new Date("2026-05-12T00:10:00Z")),
+  ];
+  const s = detectSnowball(samples, 150_000, 3);
+  assert.equal(s.baselineTokens, 200_000);
+  assert.equal(s.cumulativeTokens, 50_000);
+  assert.equal(s.triggered, false, "baseline 差し引き後は閾値未満");
+});
+
+test("detectSnowball: ターン数が minTurns 未満なら閾値超でも triggered=false", () => {
+  // baseline 0、成長分 200k だが 2 ターンしか無い
+  const samples = [
+    sample(0, 0, new Date("2026-05-12T00:00:00Z")),
+    sample(200_000, 0, new Date("2026-05-12T00:05:00Z")),
+  ];
+  const s = detectSnowball(samples, 150_000, 3);
+  assert.equal(s.cumulativeTokens, 200_000);
+  assert.equal(s.turns, 2);
+  assert.equal(s.triggered, false, "minTurns 未満は抑止");
+});
+
+test("detectSnowball: baseline 控除後の成長分が閾値を超え、かつ minTurns 以上なら triggered", () => {
+  const samples = [
+    sample(100_000, 100_000, new Date("2026-05-12T00:00:00Z")),
+    sample(150_000, 0, new Date("2026-05-12T00:05:00Z")),
+    sample(260_000, 0, new Date("2026-05-12T00:10:00Z")),
+    sample(360_000, 0, new Date("2026-05-12T00:15:00Z")),
+  ];
+  const s = detectSnowball(samples, 150_000, 3);
+  assert.equal(s.baselineTokens, 100_000);
+  assert.equal(s.cumulativeTokens, 260_000);
+  assert.equal(s.triggered, true);
+  // 初めて閾値超えた瞬間は累積 260k のサンプル (3 件目)
+  assert.deepEqual(s.triggeredAt, new Date("2026-05-12T00:10:00Z"));
+});
+
+test("detectSnowball: heavy SessionStart で初手 300k でも 1 ターンなら誤発火しない", () => {
+  // ユーザーの実環境を模擬: 初手の cache_creation で 307k 食う
+  const samples = [sample(307_000, 307_000, new Date("2026-05-12T00:00:00Z"))];
+  const s = detectSnowball(samples, 150_000, 3);
+  assert.equal(s.cumulativeTokens, 0, "成長分はゼロ");
+  assert.equal(s.triggered, false);
+});