Store timestamps as UTC-aware and slim the knowledge context to headlines

タイムゾーン:
SQLite の DATETIME は tzinfo を保存できず、DateTime(timezone=True) を
指定してもバインド時に捨てられるため、API のレスポンスがオフセット無しの
ISO 文字列になりフロントがローカル時刻として誤解していた。UtcDateTime
(TypeDecorator) を追加し、書き込み時は naive な UTC に正規化、読み出し時は
UTC の aware として返すようにする。格納フォーマットは変わらないので既存
データはそのまま正しく解釈でき、マイグレーションは不要。
コンテナは TZ 未設定で UTC だったため、天気通知の cron 時刻・深夜スキップ
判定・「明日」の日付計算が9時間ずれていた。TZ=Asia/Tokyo を指定し、slim
イメージに無い tzdata を導入する。

蓄積知識:
層1が最新15件の要約全文を毎リクエスト無条件に注入しており、同じ内容が
ローカルKB（層3）にも保存されているため重複していた。層1を「クエリ＋
一行要約」の目次に変え、本文は read_knowledge ツールで読み出す形にする。
一行要約は要約生成時の既存 LLM 呼び出しに相乗りするので呼び出し回数は
増えない。headline を持たない既存エントリは本文の先頭行から導出する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -74,7 +74,7 @@ SQLite (playchat.db) + LiteLLM → 任意の LLM
 LLM に渡すコンテキストは `app/core/memory_kb/memory.py` の `get_context_messages()` が毎リクエスト組み立てる。
 以下の順に system メッセージを積み、最後に会話履歴を連結する（詳細は `docs/architecture.md`）。
 
-1. **蓄積知識** (`memory_kb/knowledge.py`): 過去の Web 検索で得た `knowledge_entries` の要約全文＋出典。最新 `KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT`（既定 15）件。セッションを横断する
+1. **蓄積知識** (`memory_kb/knowledge.py`): 過去の Web 検索で得た `knowledge_entries` の**見出し一覧のみ**（`- 「クエリ」: 一行要約`）。本文と出典は含めず、必要なら `read_knowledge` ツールで読み出す。最新 `KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT`（既定 15）件。セッションを横断する
 2. **共有ノート** (`core/notes.py`): タイトル一覧＋本文先頭 40 文字のプレビューのみ
 3. **ローカル KB** (`memory_kb/local_knowledge.py`): `backend/knowledge_base/**.md` のうち、直近ユーザー発言と埋め込みコサイン類似度が高い上位 `LOCAL_KB_TOP_K`（既定 3）件かつ `LOCAL_KB_MIN_SCORE`（既定 0.75）以上を**全文**注入。プロンプト上は Web 検索結果より優先する扱い
 4. **長期メモリ**: `memories` の要約を全件連結。上限なし
@@ -82,7 +82,7 @@ LLM に渡すコンテキストは `app/core/memory_kb/memory.py` の `get_conte
 
 **要約**: `maybe_summarize()` がアシスタント応答の保存直後に走り、メッセージ数が `MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD`（既定 20）以上になると古い半分を LLM で要約して `memories` に保存する。**要約した元メッセージは物理削除される**（復元不可）。
 
-**遅延読み込み**: 重い情報は目次だけ注入し、`llm.resolve_tool_calls()` が本番生成の前にツール（`web_search` / `read_note` / `write_note`、最大 2 ラウンド）を解決する。Web 検索の結果は構造化要約にされ `knowledge_entries` と `knowledge_base/web_search/*.md` の両方に保存されるため、次回以降は層 1・層 3 として自動的に効いてくる。
+**遅延読み込み**: 重い情報は目次だけ注入し、`llm.resolve_tool_calls()` が本番生成の前にツール（`web_search` / `read_note` / `write_note` / `read_knowledge`、最大 2 ラウンド）を解決する。Web 検索の結果は構造化要約にされ `knowledge_entries` と `knowledge_base/web_search/*.md` の両方に保存されるため、次回以降は層 1・層 3 として自動的に効いてくる。
 
 **付随機能**: `memory_kb/tagging.py` が各メッセージ・要約にバックグラウンドでタグを 3 つ付ける（コンテキストには注入せず、Discord 雑談 Bot の話題選びに使う）。`memory_kb/word_memory.py` は Janome で抽出した名詞を `deque(maxlen=200)` にプロセス内保持する（DB 非永続。起動時に直近 200 件から再シード）。
 
@@ -144,5 +144,6 @@ LLM に渡すコンテキストは `app/core/memory_kb/memory.py` の `get_conte
 | `ANTHROPIC_API_KEY` | — | Anthropic API キー |
 | `OLLAMA_API_BASE` | `http://localhost:11434` | Ollama エンドポイント |
 | `NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT` | `4000` | `read_note` が 1 回に返す本文の最大文字数 |
+| `KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT` | `4000` | `read_knowledge` が 1 回に返す本文の最大文字数 |
 | `SITE_PASSWORD` | — | サイト全体を保護する共有パスワード（未設定なら無認証） |
 | `SESSION_SECRET_KEY` | 起動毎に自動生成 | ログインセッション Cookie の署名鍵 |