colcaroliandClaude Opus 5
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リマインドが「⚠️ 応答の生成に失敗しました」だけを返して原因が追えなかった ため、失敗経路を個別に捕まえてログにも残るようにする。 ロギング: 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 logging.lastResort 送りになっていた。 WARNING 未満が全て消え、出力にレベルもタイムスタンプもロガー名も付かず、 logger.info("Reminder created: ...") すら残らない状態だった。 main.py で basicConfig を呼び、LOG_LEVEL（既定 INFO）で制御する。 reminders.py: - choices[0].message の取り出しを個別に捕捉する。tool calling 非対応の エンドポイントは例外を投げずに choices が空の応答を返すことがあり、 ここで落ちると on_message の汎用ハンドラに流れて原因が消える - ツール実行を _run_tool() に切り出し、DBエラーを専用の文言で返す。 併せてDBセッションをツール1回分だけ開くようにした。LLMとの往復のあいだ 握り続けると SQLite のロックを長時間保持し、同時に走るAPIリクエストと 競合して "database is locked" を起こしうるため - tool_choice="auto" を渡すのをやめた。Bedrock はこの引数に非対応で、 今まで通っていたのは app.core.llm が litellm.drop_params=True を 立てている副作用に過ぎず、import 順が変われば壊れる。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ない - どのモデルで何を処理したかを INFO で残す CLAUDE.md には Lightsail への接続方法（作業ツリーにあった未コミット分）も 含む。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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7.1 KiB
Python
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from dotenv import load_dotenv
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import os
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import secrets
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load_dotenv()
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DATABASE_URL: str = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./playchat.db")
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DEFAULT_MODEL: str = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "gpt-4o")
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MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD: int = int(os.getenv("MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD", "20"))
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CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173").split(",")
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DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
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# 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
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# 落ちて logger.info が全部消えるため、main.py で明示的に設定する。
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LOG_LEVEL: str = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()
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# 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。
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SETTINGS_PASSWORD: str | None = os.getenv("SETTINGS_PASSWORD")
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# サイト全体（設定画面以外の全API）を保護する簡易パスワード。未設定の場合はこれまで通り無認証で動く。
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SITE_PASSWORD: str | None = os.getenv("SITE_PASSWORD")
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# セッションCookieの署名に使う秘密鍵。未設定なら起動毎に使い捨てキーを生成する（バックエンド再起動でログインし直しになる）。
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SESSION_SECRET_KEY: str = os.getenv("SESSION_SECRET_KEY") or secrets.token_hex(32)
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# ローカルのhttp開発環境ではSecure Cookieが送信されないため、その場合のみfalseにする。公開環境では必ずtrueのままにすること。
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SESSION_COOKIE_SECURE: bool = os.getenv("SESSION_COOKIE_SECURE", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
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SESSION_MAX_AGE_DAYS: int = int(os.getenv("SESSION_MAX_AGE_DAYS", "30"))
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# メッセージへの自動タグ付けに使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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TAGGING_MODEL: str | None = os.getenv("TAGGING_MODEL")
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# Tavily Web検索
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# GUI設定画面から実行時に変更できるため、実際の参照は search/websearch._api_key() が os.environ から行う。
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TAVILY_API_KEY: str | None = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
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# 蓄積した知識をシステムプロンプトに注入する際の最大件数
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KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT", "15"))
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# Web検索結果を構造的な要約にまとめる際に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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# GUI設定画面から実行時に変更できるため、実際の参照は memory_kb/knowledge._summary_model() が os.environ から行う。
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SEARCH_SUMMARY_MODEL: str | None = os.getenv("SEARCH_SUMMARY_MODEL")
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# ローカルMarkdownナレッジベース（話題に応じて関連ファイルをシステムプロンプトに注入）
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LOCAL_KB_DIR: str = os.getenv("LOCAL_KB_DIR", "knowledge_base")
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LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL: str = os.getenv("LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL", "text-embedding-3-small")
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LOCAL_KB_TOP_K: int = int(os.getenv("LOCAL_KB_TOP_K", "3"))
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LOCAL_KB_MIN_SCORE: float = float(os.getenv("LOCAL_KB_MIN_SCORE", "0.75"))
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# 共有ノート（ユーザーとAIが共同編集するノート）
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# read_note ツールが1回に返す本文の最大文字数
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NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))
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# アップロードで一度に取り込めるページ数と、1ファイル（ZIP内は1エントリ）あたりの最大バイト数
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NOTES_IMPORT_MAX_PAGES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_PAGES", "100"))
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NOTES_IMPORT_MAX_BYTES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_BYTES", "2000000"))
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# セッションに紐付けたページ1枚あたり、システムプロンプトに載せる本文の最大文字数
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SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT", "8000"))
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# read_knowledge ツールが1回に返す蓄積知識の本文の最大文字数
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KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))
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# Amazon Bedrock
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# 以下はすべて LiteLLM(boto3) が os.environ から直接読み取るため、.env に書くだけで自動的に有効になる。
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# IAM経由（推奨）: AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY を設定する。
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# API key方式（旧）: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK のみを設定する。
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# 両方設定されている場合はIAM認証（Access Key）が優先される。
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AWS_ACCESS_KEY_ID: str | None = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")
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AWS_SECRET_ACCESS_KEY: str | None = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
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AWS_SESSION_TOKEN: str | None = os.getenv("AWS_SESSION_TOKEN") # 一時的なIAMクレデンシャルを使う場合のみ
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AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK: str | None = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK")
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AWS_REGION_NAME: str = os.getenv("AWS_REGION_NAME", "us-east-1")
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# 天気予報 → Discord 通知
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DISCORD_WEBHOOK_URL: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
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WEATHER_AREA_CODE: str = os.getenv("WEATHER_AREA_CODE", "120000") # 千葉県
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WEATHER_AREA_KEYWORD: str = os.getenv("WEATHER_AREA_KEYWORD", "北西部") # 市川市は千葉県北西部
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WEATHER_NOTIFY_HOUR: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_HOUR", "22"))
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WEATHER_NOTIFY_MINUTE: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MINUTE", "0"))
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# 通知メッセージをLLMで生成する場合に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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WEATHER_NOTIFY_MODEL: str | None = os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MODEL")
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# Discord Bot（メンションへの自動返信用）
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DISCORD_BOT_TOKEN: str | None = os.getenv("DISCORD_BOT_TOKEN")
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DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT: str = os.getenv(
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"DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT",
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"あなたは「お天気アプリ」という名前のDiscord Botです。"
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"天気や洗濯指数の質問には親しみやすく簡潔に答え、"
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"雑談にも気さくに応じてください。絵文字を適度に使って親しみやすい口調で話します。",
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)
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# どうでもいいTipsを定期的にDiscordへ投稿する機能
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USELESS_TIPS_ENABLED: bool = os.getenv("USELESS_TIPS_ENABLED", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
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USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS: int = int(os.getenv("USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS", "3"))
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USELESS_TIPS_MODEL: str | None = os.getenv("USELESS_TIPS_MODEL")
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# 未設定なら天気通知と同じ DISCORD_WEBHOOK_URL を使う
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DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS") or os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
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# Discord Bot のリマインド機能（メンションで登録し、時刻になったら同じチャンネルへ通知する）
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# 期限切れのリマインドを探しにいく間隔。短いほど通知の遅れが減るがDBを引く回数は増える。
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REMINDER_CHECK_INTERVAL_SECONDS: int = int(os.getenv("REMINDER_CHECK_INTERVAL_SECONDS", "30"))
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# これより先の日時を指定されたら登録を拒否する（LLMの年の取り違えを弾くため）
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REMINDER_MAX_AHEAD_DAYS: int = int(os.getenv("REMINDER_MAX_AHEAD_DAYS", "365"))
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# list_reminders が一度に返す件数
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REMINDER_LIST_LIMIT: int = int(os.getenv("REMINDER_LIST_LIMIT", "20"))
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# リマインドの解釈に使うモデル。tool callingに対応したモデルを指定すること
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# （未設定なら WEATHER_NOTIFY_MODEL → DEFAULT_MODEL の順にフォールバックする）
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REMINDER_MODEL: str | None = os.getenv("REMINDER_MODEL")
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