# CLAUDE.md

This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.

## 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。

## コマンド

### バックエンド

```powershell
Set-Location backend

# 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
uv run uvicorn app.main:app --reload

# テスト
pytest
pytest tests/test_chat.py        # 単一ファイル
```

### フロントエンド

```powershell
Set-Location frontend

# 依存インストール
npm install

# 開発サーバー起動 (port 5173)
npm run dev

# ビルド
npm run build

# 型チェック
npm run type-check
```

### 環境設定

```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
```

## アーキテクチャ

詳細は `docs/architecture.md` を参照。

```
frontend (Vue3 + Pinia, :5173)
    ↕ REST + SSE (Vite proxy)
backend (FastAPI, :8000)
    ├── app/api/           チャット・メモリ・ノート・ナレッジベース閲覧・ログ・設定 のルーター
    ├── app/core/          LLM ラッパー・共有ノート・設定
    │   ├── memory_kb/     コンテキスト管理（要約・蓄積知識・ローカルKB・タグ付け）
    │   ├── search/        Tavily Web 検索
    │   └── discord/       Discord Bot・定期通知
    └── app/db/            SQLAlchemy モデル・DB 接続
    ↕
SQLite (playchat.db) + LiteLLM → 任意の LLM
```

### コンテキスト管理

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**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
2.5. **参照指定ノート** (`core/notes.py`): ユーザーがそのセッションに紐付けた（GUI のタブで 📌 を押した）ページの**本文全文**。`session_note_pages` テーブルで管理し、1 ページ `SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT`（既定 8000）文字で打ち切る。層 2 の一覧側には印が付き、同じ本文を `read_note` で読み直させない
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。中身は GUI ヘッダーのパネルメニュー →「ナレッジベース」で開くサイドパネル（`api/knowledge_base.py` + `KnowledgeBasePanel.vue`、`GET /api/kb/files` と `GET /api/kb/file?path=`）から閲覧できる（読み取り専用）。同パネルで埋め込みの状態確認・接続テスト・再埋め込みもできる（`GET /api/kb/embedding`、`POST /api/kb/embedding/test`、`POST /api/kb/embedding/reindex`）。埋め込みは `local_knowledge_docs.embedding_model` に使用モデルを持ち、モデルを変えた行は次の同期で埋め直される
4. **長期メモリ**: `memories` の要約を全件連結。上限なし
5. **短期メモリ**: セッション内の `messages` 全件（要約で削除された分を除く）

**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 `archived_at` を立ててアーカイブされる**（物理削除はしない）。アーカイブ済みメッセージは `get_context_messages()` と要約の閾値判定の両方から除外されるため LLM には渡らないが、DB には残り、履歴表示・エクスポートからは参照できる。`memory_id` にどの要約に取り込まれたかを保持する。

**遅延読み込み**: 重い情報は目次だけ注入し、`llm.stream_tool_calls()`（結果だけ欲しい場合は同等のラッパー `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。前者は実行の開始・完了を逐次 yield し、`api/chat.py` がそれを SSE の `tool` イベントとして中継して GUI に進行状況を出す。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）。

**変更時の注意**: トークン数ベースの制御は一切なく、すべて件数・文字数ベース。またツールを使わない会話でも `resolve_tool_calls()` がフルコンテキストを 1 回投げるため、1 応答あたり LLM 呼び出しは最低 2 回になる。

### 共有ノート

ユーザーと AI が共同編集するノート。`note_pages` テーブルに 1 ページ 1 行で保存し、UI ではタブとして切り替える。

- **モデルから見える範囲**: システムプロンプトに入るのは**ページのタイトル一覧**（と本文の先頭 40 文字程度のプレビュー）だけ。本文全体は含めない
- **モデルによる読み書き**: `read_note` / `write_note` ツール（`app/core/notes.py`）で行う。`write_note` は存在しないタイトルを指定するとページを新規作成し、`mode` が `append`（既定）なら追記、`replace` なら全置換
- **ツール実行の流れ**: `llm.resolve_tool_calls()` が本番の応答生成前にツール呼び出しを解決する。`web_search` と共通の仕組みで、ノート系ツールは `db` が渡されたときだけモデルに提示される
- **UI への反映**: AI がノートを書き換えた場合、SSE で `notes_updated` を送ってフロント側のノートパネルを再読み込みさせる
- **編集の衝突回避**: フロントは未保存の編集があるページ（`dirtyIds`）をサーバーの値で上書きしない
- **チャットへの紐付け**: `session_note_pages`（session_id × page_id）に登録したページは、本文全文がそのセッションのシステムプロンプトに毎回入る。`GET/PUT /chat/sessions/{id}/notes` で読み書きする。新規セッションではフロントがまだ session_id を持てないため、`POST /chat/stream` の `note_page_ids` でも同じ指定を送れ、コンテキスト組み立て前にサーバー側で反映される
- **取り込み**: `POST /api/notes/import`（multipart）が `.md` / `.txt` を 1 ファイル 1 ページ、`.zip` を中身ごと複数ページに変換する（ZIP 第 1 階層のフォルダ名がセクション）。タイトル衝突時は `(2)` を足して別ページを作り、対象外・サイズ超過・壊れた ZIP は黙って飛ばす。1 件も取り込めなければ 400。`python-multipart` が必要
- **ダウンロード**: `GET /api/notes/{page_id}/export` が 1 ページを Markdown、`GET /api/notes/export` が全ページを ZIP（1 ページ 1 Markdown、セクションはフォルダ、ファイル名の通し番号で `position` 順を保持）で返す。ファイル名はサーバーが決めるのでフロントは `download` 属性を付けず `Content-Disposition`（日本語タイトルのため RFC 5987 を併記）に任せる
- **セクションによるグルーピング**: `note_pages.section` にセクション名を持たせ、同じセクションのページは `position` 上で常に連続させる（`core/notes.set_section()` が割り当て時に並べ替える）。タブバーは `position` 順に描画し、隣接して同じ `section` が続く区間を1グループとして表示する。`get_notes_context()` はセクションごとに `## セクション名` の見出しを付けてタイトル一覧を出す。セクション名の一括変更は `POST /api/notes/sections/rename`（`core/notes.rename_section()`）

### SSE ストリーミング

`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）/ `tool`（ツール実行の開始・完了）/ `sources`（Web 検索の出典）/ `notes_updated`（AI が共有ノートを更新）/ `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`）。
数式は `src/utils/math.ts` の marked 拡張が KaTeX で描画する（ブロック `$$...$$` / `\[...\]`、インライン `$...$` / `\(...\)`）。詳細は `docs/architecture.md` を参照。

### 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、`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。

## ローカル開発環境メモ

- このマシンでは PostgreSQL がポート 8080 で起動している（本アプリの `DATABASE_URL` には使用していないが、ポート競合時は確認すること）
- このマシンには TLS 監視プロキシらしき設定があり、環境変数 `SSLKEYLOGFILE` が名前付きパイプ（`nllMonFltProxy`）を指している。これが原因で `litellm`（OpenSSL を直接ロード）や `pyright`（内部で Node.js サブプロセスを起動）が `OPENSSL_Uplink` エラーでクラッシュすることがある。発生した場合は当該コマンド実行時のみ `SSLKEYLOGFILE` を unset すると回避できる
  ```powershell
  Remove-Item Env:\SSLKEYLOGFILE
  uv run pyright
  ```

## 環境変数（backend/.env）

| 変数 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
| `DEFAULT_MODEL` | `gpt-4o` | デフォルト LLM モデル（`.env.example` では `gpt-5.4`） |
| `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 |
| `KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT` | `15` | 蓄積知識をシステムプロンプトに注入する最大件数 |
| `TAVILY_API_KEY` | — | Tavily Web 検索の API キー（未設定なら `web_search` は空を返す。GUI 設定画面から実行時変更可） |
| `SEARCH_SUMMARY_MODEL` | — | Web 検索結果の要約に使うモデル（未設定なら `DEFAULT_MODEL`。GUI 設定画面から実行時変更可） |
| `TAGGING_MODEL` | — | メッセージの自動タグ付けに使うモデル（未設定なら `DEFAULT_MODEL`） |
| `LOCAL_KB_DIR` | `knowledge_base` | ローカル Markdown ナレッジベースのディレクトリ |
| `LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL` | `text-embedding-3-small` | ローカル KB の埋め込みモデル（GUI 設定画面から実行時変更可。変更すると全件が自動で埋め直される） |
| `LOCAL_KB_TOP_K` | `3` | ローカル KB から注入する最大ファイル数 |
| `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 |
| `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 |
| `NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT` | `4000` | `read_note` が 1 回に返す本文の最大文字数 |
| `SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT` | `8000` | セッションに紐付けたノート 1 ページあたり、システムプロンプトに載せる本文の最大文字数 |
| `NOTES_IMPORT_MAX_PAGES` | `100` | ノート取り込みで一度に作れるページ数の上限 |
| `NOTES_IMPORT_MAX_BYTES` | `2000000` | 取り込む 1 ファイル（ZIP 内は 1 エントリ）あたりの最大バイト数 |
| `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 |