Add system memory monitoring, Bedrock support, and Discord integrations

- Add CPU/GPU memory monitoring endpoint and frontend widget
- Add Amazon Bedrock model support (API key / inference profiles) plus model selector entries
- Add Discord weather/laundry notification job (JMA forecast + LLM-generated message)
- Add Discord bot that replies to mentions via the configured LLM, with weather-aware context
- Add scheduled "useless tips" job with separate webhook and quiet-hours skip
- Switch FastAPI startup to lifespan handler, log viewer, markdown rendering, and toast UI additions

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -4,8 +4,8 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
 
 ## プロジェクト概要
 
-Python (FastAPI) バックエンド + Vue 3 (TypeScript) フロントエンドのチャットアプリ。
-LLM は LiteLLM 経由で OpenAI / Anthropic / Ollama など任意のプロバイダーを統一APIで扱い、会話履歴とメモリは SQLite に永続化する。
+Python (FastAPI) バックエンド + Vue 3 (TypeScript) フロントエンドのチャットアプリ。  
+LLM は LiteLLM 経由で OpenAI / Anthropic / Ollama など任意のプロバイダーを統一 API で扱い、会話履歴とメモリは SQLite に永続化する。
 
 ## コマンド
 
@@ -14,17 +14,15 @@ LLM は LiteLLM 経由で OpenAI / Anthropic / Ollama など任意のプロバ
 ```powershell
 Set-Location backend
 
-# 依存インストール (uv 推奨)
-uv sync
-# または
-pip install -e .
+# 依存インストール (SSL プロキシ環境では --native-tls が必要)
+uv sync --native-tls
 
 # 開発サーバー起動
-uvicorn app.main:app --reload
+uv run uvicorn app.main:app --reload
 
 # テスト
 pytest
-pytest tests/test_chat.py  # 単一ファイル
+pytest tests/test_chat.py        # 単一ファイル
 ```
 
 ### フロントエンド
@@ -50,7 +48,7 @@ npm run type-check
 ```powershell
 Set-Location backend
 Copy-Item .env.example .env
-# .env を編集してAPIキーとモデル名を設定
+# .env を編集して API キーとモデル名を設定
 ```
 
 ## アーキテクチャ
@@ -58,27 +56,45 @@ Copy-Item .env.example .env
 詳細は `docs/architecture.md` を参照。
 
 ```
-frontend (Vue3+Pinia, :5173)
-    ↕ REST + SSE
+frontend (Vue3 + Pinia, :5173)
+    ↕ REST + SSE (Vite proxy)
 backend (FastAPI, :8000)
-    ├── app/api/        ルーター (chat.py, memory.py)
-    ├── app/core/       ビジネスロジック (llm.py, memory.py, config.py)
-    └── app/db/         SQLAlchemy モデル・DB接続
+    ├── app/api/     チャット・メモリ・ログ のルーター
+    ├── app/core/    LLM ラッパー・メモリロジック・設定
+    └── app/db/      SQLAlchemy モデル・DB 接続
     ↕
-SQLite (playchat.db)  +  LiteLLM → 任意のLLM
+SQLite (playchat.db) + LiteLLM → 任意の LLM
 ```
 
 ### メモリ機構
 
 - **短期**: セッション内の全メッセージをコンテキストに含める
-- **長期**: メッセージ数が `MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD`(デフォルト20) を超えると、古い半分をLLMで要約して `memories` テーブルに保存し、次回以降のシステムプロンプトに注入する
+- **長期**: メッセージ数が `MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD`（デフォルト 20）を超えると古い半分を LLM で要約 → `memories` テーブルに保存 → 次回以降のシステムプロンプトに注入
 
-### SSEストリーミング
+### SSE ストリーミング
 
-`POST /chat/stream` が SSE を返す。チャンク種別: `session_id`（新規セッションID）、`chunk`（テキスト断片）、`done`（完了）。  
-フロントは `src/api/client.ts` の `streamChat()` で fetch + ReadableStream により受信。
+`POST /chat/stream` が SSE を返す。イベント種別: `session_id`（新規セッション ID）/ `chunk`（テキスト断片）/ `done`（完了）/ `error`（エラー）。  
+フロントは `src/api/client.ts` の `streamChat()` で fetch + ReadableStream により受信し、`messages.value[msgIdx]` を reactive proxy 経由で更新する。
+
+### Markdown レンダリング
+
+アシスタントメッセージは `marked` + `DOMPurify` でレンダリング。ストリーミング中の未閉じコードフェンスは自動補完してから描画する（`MarkdownContent.vue`）。
 
 ### モデル切替
 
 `.env` の `DEFAULT_MODEL` またはリクエストの `model` フィールドで指定。  
-ローカル Ollama は `ollama/llama3` 形式で指定、`OLLAMA_API_BASE` でエンドポイントを設定。
+ローカル Ollama は `ollama/llama3` 形式、`OLLAMA_API_BASE` でエンドポイントを設定。  
+`DEBUG=true` で LiteLLM の詳細ログが有効になる。
+
+## 環境変数（backend/.env）
+
+| 変数 | デフォルト | 説明 |
+|---|---|---|
+| `DEFAULT_MODEL` | `gpt-5.4` | デフォルト LLM モデル |
+| `DATABASE_URL` | `sqlite:///./playchat.db` | DB 接続先 |
+| `MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD` | `20` | 長期メモリ化するメッセージ数の閾値 |
+| `CORS_ORIGINS` | `http://localhost:5173` | 許可する CORS オリジン |
+| `DEBUG` | `false` | LiteLLM デバッグログの有効化 |
+| `OPENAI_API_KEY` | — | OpenAI API キー |
+| `ANTHROPIC_API_KEY` | — | Anthropic API キー |
+| `OLLAMA_API_BASE` | `http://localhost:11434` | Ollama エンドポイント |