paths: ["src/", "scripts/"]

エラーハンドリング方針 (Error Handling)

例外を raise / 捕捉するコード（src/**・scripts/**）を書くときは本ルールに従うこと．コーディング全般の規約は .claude/rules/coding-style.md を参照する．

例外の使い分け (Exception Types)

データ整合性は fail fast (Fail Fast on Data)

機械学習では静かな除外が評価を歪めるため，データの問題は黙って飛ばさず止める．

• patient_id の欠落・未知のラベル値・重複行・読めない画像は raise する
• 意図的に除外する行は manifest の note 列に理由を明示し，除外件数をログに出す（人間が判断できるようにする）
• 「とりあえず try で囲んで continue」は禁止．クラス分布が静かに変わり，結果の解釈を誤る

個人情報を出さない (No PII in Messages)

例外メッセージ・ログに患者 ID・画像ファイル名を含めない．位置は行番号・件数で示す．

raise ValueError(f"manifest の {row_number} 行目: patient_id が空である")

方針 (Policy)

• 最小限主義: 独自例外クラスの階層は導入しない．上表の標準例外で表現できる範囲に留め，足りなくなった時点で検討する
• メッセージは日本語可: 原因と対処が分かる具体的な内容にする（どのフィールド・何行目が不正か）
• 握りつぶさない: except: で例外を無言で捨てない．捕捉するなら再送出するか，ログを残した上で明示的に処理する
• 境界で検証する: 入力の検証は入口（CLI・スキーマ読込・manifest 読込）で行い，学習ループ・指標計算は「検証済みの正しい入力が来る」前提で書く（.claude/rules/project-structure.md の依存方向・純関数優先と対応する）

参考 (References)

• Python 公式ドキュメント — 組み込み例外
• Pydantic — Error Handling