AI セッションの転写（JSONL 等）から特定のツール呼び出し（知見保存ツール等）を検出するとき、call エントリ（tool_use / function_call）の name を裸のツール名と完全一致で見ると実データでほぼ拾えないことがある。クライアント（MCP 経由）はツール名にサーバー prefix を付けて記録するためで、同じツールが mcp__<server>__<tool> の形で現れる（実測: あるツールは prefix 付き 768 件に対し裸名 2 件だけだった）。

判定

• 裸名の完全一致に加えて、__ 区切りの suffix 一致（name === TOOL または name.endsWith('__' + TOOL)）も受理する。單なる substring 包含ではなく suffix にする（別ツールの誤ヒットを避ける）。
• 文字列 grep ではなく call エントリの形状（tool_use / function_call payload）で判定する：ツール定義・指示文にもツール名が現れるため。
• クライアントごとに prefix の有無・形式が違う（同じツールでも一方は裸名、他方は prefix 付き）ので、両形式を拾える判定にする。

検証

実コーパスで prefix 付きと裸名の分布を集計し、完全一致のみの対照実装が prefix 付き fixture を検出できずに落ちることを確認する（検知器なら故意ずれ検体で）。裸名完全一致のままだと、検出はテストで green のまま実データでは系統的に false になる嬉れない不具合になる。