CLAUDE.md

@@ -153,6 +153,7 @@ LLM に渡すコンテキストは `app/core/memory_kb/memory.py` の `get_conte
 | `LOCAL_KB_MIN_SCORE` | `0.75` | ローカル KB を注入するコサイン類似度の下限 |
 | `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 |
+| `LOG_LEVEL` | `INFO` | アプリ側ロガーの出力レベル。`main.py` の `basicConfig` に渡す |
 | `OPENAI_API_KEY` | — | OpenAI API キー |
 | `OPENAI_API_BASE` / `OPENAI_BASE_URL` | — | OpenAI 互換エンドポイントの接続先（ローカルの llama-server / Ollama 用）。設定したままだと `gpt-*` を選んでも本家 OpenAI に繋がらない。GUI 設定画面から実行時変更可 |
 | `ANTHROPIC_API_KEY` | — | Anthropic API キー |
@@ -168,3 +169,11 @@ LLM に渡すコンテキストは `app/core/memory_kb/memory.py` の `get_conte
 | `REMINDER_MODEL` | — | リマインドの日時解釈に使うモデル（未設定なら `WEATHER_NOTIFY_MODEL` → `DEFAULT_MODEL`。tool calling 対応が必須） |
 | `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 |
+
+## AWS Lightsail環境
+
+以下のコマンドで、lightsail上の環境に入ることができる。
+
+```bash
+ssh lightsail-playchat
+```

backend/.env.example

@@ -87,3 +87,5 @@ REMINDER_MODEL=
 DATABASE_URL=sqlite:///./playchat.db
 MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD=20
 CORS_ORIGINS=http://localhost:5173
+# アプリ側ログの出力レベル（DEBUG / INFO / WARNING / ERROR）
+LOG_LEVEL=INFO

backend/app/core/config.py

@@ -9,6 +9,9 @@ DEFAULT_MODEL: str = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "gpt-4o")
 MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD: int = int(os.getenv("MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD", "20"))
 CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173").split(",")
 DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
+# アプリ側ロガーの出力レベル。未設定だと logging.lastResort（WARNING以上・書式なし）に
+# 落ちて logger.info が全部消えるため、main.py で明示的に設定する。
+LOG_LEVEL: str = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()
 
 # GUI設定画面（/api/settings）を保護する簡易パスワード。未設定の場合、設定画面は常に403で拒否する。
 SETTINGS_PASSWORD: str | None = os.getenv("SETTINGS_PASSWORD")

backend/app/core/discord/reminders.py

@@ -245,6 +245,28 @@ def execute_reminder_tool(db, name: str, args: dict, ctx: ReminderContext) -> st
     return f"エラー: 未知のツール {name}"
 
 
+class _ToolFailure(Exception):
+    """ツール実行そのものが失敗した（DBエラーなど）。モデルに投げ返さず即座に諦めるための印。"""
+
+
+def _run_tool(name: str, args: dict, ctx: ReminderContext) -> str:
+    """ツール1回分だけDBセッションを開いて実行する。
+
+    LLMとの往復のあいだセッションを握り続けると、SQLite のロックを数秒〜数十秒
+    保持することになり、同時に走る API リクエストと競合して "database is locked"
+    を起こしうる。開いて閉じるのをツール単位にすることでそれを避ける。
+    """
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        return execute_reminder_tool(db, name, args, ctx)
+    except Exception as e:
+        logger.exception("Reminder tool %s failed (args=%r)", name, args)
+        db.rollback()
+        raise _ToolFailure(name) from e
+    finally:
+        db.close()
+
+
 def _system_prompt() -> str:
     now = _local_now()
     weekday = "月火水木金土日"[now.weekday()]
@@ -272,24 +294,37 @@ async def handle_reminder_request(content: str, ctx: ReminderContext, max_rounds
         {"role": "user", "content": content},
     ]
     used_model = _model()
-    db = SessionLocal()
+    logger.info("Reminder request from %s [model=%s]: %s", ctx.user_name, used_model, content)
-    try:
+
-        for _ in range(max_rounds):
+    for round_no in range(1, max_rounds + 1):
         try:
+            # tool_choice は渡さない。Bedrock が非対応で UnsupportedParamsError になり、
+            # それを握り潰しているのは app.core.llm の litellm.drop_params=True という
+            # 別モジュールの副作用に過ぎない。tools を渡したときの既定が "auto" なので
+            # 省いても挙動は変わらず、その隠れた依存だけが消える。
             response = await litellm.acompletion(
                 model=used_model,
                 messages=messages,
                 tools=REMINDER_TOOLS,
-                    tool_choice="auto",
             )
         except Exception:
-                logger.exception("Reminder LLM call failed [model=%s]", used_model)
+            logger.exception("Reminder LLM call failed [model=%s round=%d]", used_model, round_no)
             return "⚠️ リマインドの登録に失敗しました。時間を変えてもう一度試してみてください。"
 
+        # tool calling 非対応のエンドポイントは、例外を投げずに choices が空だったり
+        # 形の違う応答を返すことがある。ここで落ちると原因が分からなくなるので個別に捕まえる。
+        try:
             choice_message = response.choices[0].message
+        except (AttributeError, IndexError, KeyError, TypeError):
+            logger.exception(
+                "Unexpected completion shape [model=%s round=%d]: %r", used_model, round_no, response,
+            )
+            return "⚠️ モデルからの応答を解釈できませんでした。tool calling に対応したモデルか確認してください。"
+
         tool_calls = getattr(choice_message, "tool_calls", None)
         if not tool_calls:
             reply = (choice_message.content or "").strip()
+            logger.info("Reminder request finished without tools [round=%d]", round_no)
             return reply or "⚠️ リマインドの内容をうまく読み取れませんでした。日時と用件を教えてください。"
 
         messages.append({
@@ -310,14 +345,15 @@ async def handle_reminder_request(content: str, ctx: ReminderContext, max_rounds
                 args = json.loads(tc.function.arguments or "{}")
             except json.JSONDecodeError:
                 args = {}
-                result = execute_reminder_tool(db, tc.function.name, args, ctx)
+            try:
+                result = _run_tool(tc.function.name, args, ctx)
+            except _ToolFailure:
+                return "⚠️ リマインドの保存に失敗しました（データベースエラー）。サーバーのログを確認してください。"
             messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tc.id, "content": result})
 
     # max_rounds 使い切ってもツールを呼び続けている＝堂々巡り。登録自体は済んでいる可能性がある。
-        logger.warning("Reminder tool loop exceeded %d rounds", max_rounds)
+    logger.warning("Reminder tool loop exceeded %d rounds [model=%s]", max_rounds, used_model)
     return "⚠️ うまく処理しきれませんでした。登録できているかは「リマインド一覧」と聞いて確認してください。"
-    finally:
-        db.close()
 
 
 async def deliver_due_reminders() -> None:

backend/app/main.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import asyncio
+import logging
 from contextlib import asynccontextmanager
 
 from fastapi import Depends, FastAPI
@@ -9,7 +10,7 @@ from app.api import chat, knowledge_base, logs, memory, notes, system
 from app.api import models as models_api
 from app.api import settings as settings_api
 from app.core import settings_store
-from app.core.config import CORS_ORIGINS
+from app.core.config import CORS_ORIGINS, LOG_LEVEL
 from app.core.site_auth import require_site_session
 from app.core.discord.discord_bot import start_discord_bot
 from app.core.discord.scheduler import start_scheduler
@@ -17,6 +18,16 @@ from app.core.memory_kb.word_memory import seed_from_history
 from app.db.database import SessionLocal, init_db
 from app.db.models import Message, ModelPreset
 
+# uvicorn は自分のロガーしか設定しないため、アプリ側の logging.getLogger(__name__) は
+# 何もしないと logging.lastResort 送りになる。それだと WARNING 未満が消えるうえ、
+# 出力にレベルもタイムスタンプもロガー名も付かず、ログから障害を追えない。
+logging.basicConfig(
+    level=LOG_LEVEL,
+    format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(name)s: %(message)s",
+)
+# LiteLLM は自前のハンドラを持つので、root にも流すと同じ行が二重に出る。
+logging.getLogger("LiteLLM").propagate = False
+
 # ModelSelector.vue に元々ハードコードされていたプリセット。初回起動時のみDBへシードする。
 _DEFAULT_MODEL_PRESETS = [
     ("GPT-5.5", "gpt-5.5"),