docs/ja-JP/skills/kotlin-coroutines-flows/SKILL.md
Android および KMP 向けの Kotlin コルーチンと Flow パターン — 構造化並行性、Flow オペレーター、StateFlow、エラーハンドリング、テスト。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code kotlin-coroutines-flowsInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
Android および Kotlin Multiplatform プロジェクトにおける構造化並行性、Flow ベースのリアクティブストリーム、コルーチンテストのパターン。
Application
└── viewModelScope (ViewModel)
└── coroutineScope { } (構造化された子)
├── async { } (並行タスク)
└── async { } (並行タスク)
常に構造化並行性を使用してください — GlobalScope は絶対に使わない:
// NG
GlobalScope.launch { fetchData() }
// OK — ViewModel ライフサイクルにスコープ
viewModelScope.launch { fetchData() }
// OK — コンポーザブルライフサイクルにスコープ
LaunchedEffect(key) { fetchData() }
並列作業には coroutineScope + async を使用:
suspend fun loadDashboard(): Dashboard = coroutineScope {
val items = async { itemRepository.getRecent() }
val stats = async { statsRepository.getToday() }
val profile = async { userRepository.getCurrent() }
Dashboard(
items = items.await(),
stats = stats.await(),
profile = profile.await()
)
}
子の失敗が兄弟をキャンセルしてはならない場合は supervisorScope を使用:
suspend fun syncAll() = supervisorScope {
launch { syncItems() } // ここでの失敗は syncStats をキャンセルしない
launch { syncStats() }
launch { syncSettings() }
}
fun observeItems(): Flow<List<Item>> = flow {
// データベースが変更されるたびに再エミット
itemDao.observeAll()
.map { entities -> entities.map { it.toDomain() } }
.collect { emit(it) }
}
class DashboardViewModel(
observeProgress: ObserveUserProgressUseCase
) : ViewModel() {
val progress: StateFlow<UserProgress> = observeProgress()
.stateIn(
scope = viewModelScope,
started = SharingStarted.WhileSubscribed(5_000),
initialValue = UserProgress.EMPTY
)
}
WhileSubscribed(5_000) は最後のサブスクライバーが離れてから 5 秒間アップストリームをアクティブに保ちます — 設定変更を再起動なしに生き延びます。
val uiState: StateFlow<HomeState> = combine(
itemRepository.observeItems(),
settingsRepository.observeTheme(),
userRepository.observeProfile()
) { items, theme, profile ->
HomeState(items = items, theme = theme, profile = profile)
}.stateIn(viewModelScope, SharingStarted.WhileSubscribed(5_000), HomeState())
// 検索入力のデバウンス
searchQuery
.debounce(300)
.distinctUntilChanged()
.flatMapLatest { query -> repository.search(query) }
.catch { emit(emptyList()) }
.collect { results -> _state.update { it.copy(results = results) } }
// 指数バックオフでリトライ
fun fetchWithRetry(): Flow<Data> = flow { emit(api.fetch()) }
.retryWhen { cause, attempt ->
if (cause is IOException && attempt < 3) {
delay(1000L * (1 shl attempt.toInt()))
true
} else {
false
}
}
class ItemListViewModel : ViewModel() {
private val _effects = MutableSharedFlow<Effect>()
val effects: SharedFlow<Effect> = _effects.asSharedFlow()
sealed interface Effect {
data class ShowSnackbar(val message: String) : Effect
data class NavigateTo(val route: String) : Effect
}
private fun deleteItem(id: String) {
viewModelScope.launch {
repository.delete(id)
_effects.emit(Effect.ShowSnackbar("Item deleted"))
}
}
}
// コンポーザブルでコレクト
LaunchedEffect(Unit) {
viewModel.effects.collect { effect ->
when (effect) {
is Effect.ShowSnackbar -> snackbarHostState.showSnackbar(effect.message)
is Effect.NavigateTo -> navController.navigate(effect.route)
}
}
}
// CPU 集約型作業
withContext(Dispatchers.Default) { parseJson(largePayload) }
// IO バウンド作業
withContext(Dispatchers.IO) { database.query() }
// メインスレッド(UI)— viewModelScope ではデフォルト
withContext(Dispatchers.Main) { updateUi() }
KMP では Dispatchers.Default と Dispatchers.Main(すべてのプラットフォームで利用可能)を使用してください。Dispatchers.IO は JVM/Android のみです — 他のプラットフォームでは Dispatchers.Default を使用するか DI で提供してください。
長時間実行されるループはキャンセルを確認する必要があります:
suspend fun processItems(items: List<Item>) = coroutineScope {
for (item in items) {
ensureActive() // キャンセルされた場合は CancellationException をスロー
process(item)
}
}
viewModelScope.launch {
try {
_state.update { it.copy(isLoading = true) }
val data = repository.fetch()
_state.update { it.copy(data = data) }
} finally {
_state.update { it.copy(isLoading = false) } // キャンセル時でも常に実行
}
}
@Test
fun `search updates item list`() = runTest {
val fakeRepository = FakeItemRepository().apply { emit(testItems) }
val viewModel = ItemListViewModel(GetItemsUseCase(fakeRepository))
viewModel.state.test {
assertEquals(ItemListState(), awaitItem()) // 初期値
viewModel.onSearch("query")
val loading = awaitItem()
assertTrue(loading.isLoading)
val loaded = awaitItem()
assertFalse(loaded.isLoading)
assertEquals(1, loaded.items.size)
}
}
@Test
fun `parallel load completes correctly`() = runTest {
val viewModel = DashboardViewModel(
itemRepo = FakeItemRepo(),
statsRepo = FakeStatsRepo()
)
viewModel.load()
advanceUntilIdle()
val state = viewModel.state.value
assertNotNull(state.items)
assertNotNull(state.stats)
}
class FakeItemRepository : ItemRepository {
private val _items = MutableStateFlow<List<Item>>(emptyList())
override fun observeItems(): Flow<List<Item>> = _items
fun emit(items: List<Item>) { _items.value = items }
override suspend fun getItemsByCategory(category: String): Result<List<Item>> {
return Result.success(_items.value.filter { it.category == category })
}
}
GlobalScope の使用 — コルーチンがリークし、構造化キャンセルがないinit {} 内で Flow をコレクトする — viewModelScope.launch を使用MutableStateFlow を使用する — 常にイミュータブルコピーを使用: _state.update { it.copy(list = it.list + newItem) }CancellationException をキャッチする — 適切なキャンセルのために伝播させるflowOn(Dispatchers.Main) を使用する — コレクションディスパッチャーは呼び出し元のディスパッチャーremember なしで @Composable 内に Flow を作成する — 再コンポジションのたびにフローが再作成されるスキル: compose-multiplatform-patterns で Flow の UI 消費を参照。
スキル: android-clean-architecture でレイヤーにおけるコルーチンの役割を参照。
development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.