複数Codexの「実行中・エラー・承認待ち」をどう分けて監視するか――Locolisu AI Task Monitorの技術構成How to Monitor Multiple Codex Tasks by Running, Error, and Approval-Pending States: Locolisu AI Task Monitor Architecture
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- Locolisu AI Task Monitorは、複数のVS Code上で動くCodexを、AIの稼働状況と人間の確認状況に分けてカード表示するローカル監視ツールです。
- 実行中、エラー、承認待ちを混同せず、並行作業の次の対応を判断できます。
Locolisu AI Task Monitor separates Codex jobs across multiple VS Code instances into AI status and human review cards, helping users prioritize errors, active runs, and approvals.
本ページの本文と要約は AI による自動生成です。日本語版と英語版は言語ごとに独立して生成されるため、表現や詳しさが異なる場合があります。正確性は元記事 (qiita.com) をご確認ください。The body and summaries are AI-generated independently for each language, so wording and detail may differ. Verify accuracy at the original source (qiita.com).
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ローカル監視
Locolisu AI Task Monitorは、複数のVS Codeで並行して動くCodexの状態と、人間に残された確認作業を一つのブラウザ画面で把握するためのローカル監視ツールです。AIの稼働状況と人間の確認状況を分けることで、次に対応すべき作業を判断しやすくします。
カード表示
画面には、現在対応する必要があるCodexの作業がカードとして並びます。AIの処理が終わっていても、人間による確認が済んでいるとは限りません。差分や実画面、テスト結果などを確認し、問題がなければカードの「承認する」を押します。Task MonitorはAIに代わって成果を評価するのではなく、確認作業を見失わないために使われます。
実行中とエラー
AI状態が「実行中」であれば、まだ結果を確認する段階ではありません。「エラー」の場合は正常終了として承認せず、先にエラー内容を確認します。また、AIが停止していても確認が残っていれば「承認待ち」として扱えます。このため、状態を一語にまとめず、「AIはどうなっているか」と「人間の確認は終わったか」を別々に表示します。
operation単位
Codexの作業はSessionとoperationという二つの単位で扱われます。一つのSessionでも、不具合の調査、原因の修正、関連テストの実行といった複数の依頼が続くことがあります。Session全体に「承認済み」を付けるだけでは、どの依頼の結果を確認したのか判別できません。そのため、一回の依頼に対応するoperationごとに、実行状態と承認状態を持たせています。
Multiple Codex Tasks
Locolisu AI Task Monitor is a local monitoring tool for tracking Codex work running in parallel across multiple VS Code instances. It matters because looking at the individual screens can make it difficult to distinguish tasks that are still running, have encountered errors, or are waiting for human approval.
The monitor brings those distinctions into a single browser screen. It is not a system that evaluates results on behalf of the AI or the user. Its purpose is to show the current state of multiple Codex tasks while keeping the remaining human review work visible.
AI Status and Human Review
Tasks that currently require attention appear as cards. Each card separates two questions: what is happening with the AI, and whether the required human review has been completed.
When the AI has stopped but human work remains, the user still needs to inspect items such as differences, the actual screen, and test results. If there are no problems, the user can press the card’s “Approve” control.
This separation prevents the overall state from being compressed into a single label. A task can be finished from the AI’s perspective while still requiring confirmation from a person.
Running, Error, and Approval-Pending
An AI state of “Running” means the task has not yet reached the result-review stage. An “Error” state means the error details should be checked first rather than treating the task as normally completed and approving it.
By keeping running, error, and approval-pending work distinct, the screen helps users determine what kind of action each parallel Codex task needs next.
Session and Operation
Task Monitor handles Codex work at two levels: Session and operation. A single Session can contain a sequence of requests, such as investigating a bug, fixing its cause, and running related tests.
Applying one approval state to the entire Session would not show which request’s result had actually been reviewed. For that reason, the current design stores both execution status and approval status for each operation, with one operation corresponding to one request.
ポコとTECHガイドPoko & TECH Guide
ポコと当サイトのTECHガイドが、記事の要約と収集した情報から読みどころを語るAI生成の対話です。Poko and TECH Dashboard's own TECH Guide discuss the article's highlights in an AI-generated conversation based on its summary and collected source details.
- ポコPokoAIの「実行中・エラー」と、人間の「承認待ち」を分けるのはなぜ？ 一つの状態じゃダメなの？Why separate AI states like “running” or “error” from a human “waiting for approval” state? Wouldn’t one status be enough?
- TECHガイドTECH Guide必要な対応が違うからじゃ。この記事では、実行中・エラー・承認待ちを分け、複数のCodex作業をブラウザ上のカードで示しておる。Because each calls for a different response. The article says the tool shows running, error, and approval states as separate browser cards for multiple Codex jobs.
- ポコPokoつまり、複数のVS Codeを使う人が、作業中・失敗・自分の確認待ちを仕分けた受信箱みたいに見られるんだね？So for someone using multiple VS Code instances, it’s like an inbox sorting jobs into still working, failed, or waiting for my review?
- TECHガイドTECH Guideそういう捉え方じゃな。説明では、状態を混同せず、エラー確認や結果確認など次の対応を判断しやすくしておる。That’s a good way to frame it. The piece explains that separating states helps users decide whether to inspect an error, wait, or review results next.
- ポコPoko分かった！ Session全体ではなく、依頼ごとのoperationで実行状態と承認状態を追うんだね。Got it! It tracks execution and approval for each operation—the individual request—not just the whole Session.
- TECHガイドTECH Guideその点が大事じゃ。ただし成果を評価する仕組みではなく、差分や実画面、テスト結果の確認と承認は人間に残ると本文は述べておる。That distinction matters. But the article stresses that it doesn’t judge the output; humans still review changes, the actual screen, and test results before approving.
