Major refactor: Switch to complete local operation
- Remove external AI API dependency (no more OpenAI/Claude API calls) - Claude Code now does all interpretation and scoring locally - Zero cost: No API fees - Complete privacy: No data sent to external servers - Simplified dependencies: Removed openai crate and ai-analysis feature Changes: - ai_interpreter.rs: Simplified to lightweight wrapper - Cargo.toml: Removed ai-analysis feature and openai dependency - mcp/base.rs: Updated create_memory_with_ai to accept interpreted_content and priority_score from Claude Code - memory.rs: Added create_memory_with_interpretation() method - Documentation: Updated README, QUICKSTART, USAGE to reflect local-only operation - Added CHANGELOG.md to track changes How it works now: User → Claude Code (interprets & scores) → aigpt (stores) → game result Benefits: ✅ 完全ローカル (Fully local) ✅ ゼロコスト (Zero cost) ✅ プライバシー保護 (Privacy protected) ✅ 高速 (Faster - no network latency) ✅ シンプル (Simpler - fewer dependencies)
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Claude
@@ -1,138 +1,31 @@
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use anyhow::{Context, Result};
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use anyhow::Result;
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#[cfg(feature = "ai-analysis")]
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use openai::{
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chat::{ChatCompletion, ChatCompletionMessage, ChatCompletionMessageRole},
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set_key,
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};
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pub struct AIInterpreter {
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#[cfg(feature = "ai-analysis")]
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api_key: Option<String>,
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}
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/// AIInterpreter - Claude Code による解釈を期待する軽量ラッパー
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///
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/// このモジュールは外部 AI API を呼び出しません。
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/// 代わりに、Claude Code 自身がコンテンツを解釈し、スコアを計算することを期待します。
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///
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/// 完全にローカルで動作し、API コストはゼロです。
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pub struct AIInterpreter;
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impl AIInterpreter {
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pub fn new() -> Self {
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#[cfg(feature = "ai-analysis")]
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{
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let api_key = std::env::var("OPENAI_API_KEY").ok();
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if let Some(ref key) = api_key {
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set_key(key.clone());
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}
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AIInterpreter { api_key }
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}
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#[cfg(not(feature = "ai-analysis"))]
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{
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AIInterpreter {}
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}
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AIInterpreter
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}
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/// AI解釈: 元のコンテンツを解釈して新しい表現を生成
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#[cfg(feature = "ai-analysis")]
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pub async fn interpret_content(&self, content: &str) -> Result<String> {
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if self.api_key.is_none() {
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return Ok(content.to_string());
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}
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let messages = vec![
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ChatCompletionMessage {
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role: ChatCompletionMessageRole::System,
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content: Some("あなたは記憶を解釈するAIです。与えられたテキストを解釈し、より深い意味や文脈を抽出してください。元のテキストの本質を保ちながら、新しい視点や洞察を加えてください。".to_string()),
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name: None,
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function_call: None,
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},
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ChatCompletionMessage {
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role: ChatCompletionMessageRole::User,
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content: Some(format!("以下のテキストを解釈してください:\n\n{}", content)),
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name: None,
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function_call: None,
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},
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];
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let chat_completion = ChatCompletion::builder("gpt-3.5-turbo", messages.clone())
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.create()
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.await
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.context("Failed to create chat completion")?;
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let response = chat_completion
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.choices
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.first()
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.and_then(|choice| choice.message.content.clone())
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.unwrap_or_else(|| content.to_string());
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Ok(response)
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}
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#[cfg(not(feature = "ai-analysis"))]
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/// コンテンツをそのまま返す（Claude Code が解釈を担当）
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pub async fn interpret_content(&self, content: &str) -> Result<String> {
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Ok(content.to_string())
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}
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/// 心理判定: テキストの重要度を0.0-1.0のスコアで評価
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#[cfg(feature = "ai-analysis")]
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pub async fn calculate_priority_score(&self, content: &str, user_context: Option<&str>) -> Result<f32> {
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if self.api_key.is_none() {
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return Ok(0.5); // デフォルトスコア
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}
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let context_info = user_context
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.map(|ctx| format!("\n\nユーザーコンテキスト: {}", ctx))
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.unwrap_or_default();
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let messages = vec![
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ChatCompletionMessage {
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role: ChatCompletionMessageRole::System,
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content: Some(format!(
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"あなたは記憶の重要度を評価するAIです。以下の基準で0.0-1.0のスコアをつけてください:\n\
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- 感情的インパクト (0.0-0.25)\n\
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- ユーザーとの関連性 (0.0-0.25)\n\
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- 新規性・独自性 (0.0-0.25)\n\
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- 実用性 (0.0-0.25)\n\n\
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スコアのみを小数で返してください。例: 0.75{}", context_info
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)),
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name: None,
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function_call: None,
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},
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ChatCompletionMessage {
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role: ChatCompletionMessageRole::User,
|
||||
content: Some(format!("以下のテキストの重要度を評価してください:\n\n{}", content)),
|
||||
name: None,
|
||||
function_call: None,
|
||||
},
|
||||
];
|
||||
|
||||
let chat_completion = ChatCompletion::builder("gpt-3.5-turbo", messages.clone())
|
||||
.create()
|
||||
.await
|
||||
.context("Failed to create chat completion")?;
|
||||
|
||||
let response = chat_completion
|
||||
.choices
|
||||
.first()
|
||||
.and_then(|choice| choice.message.content.clone())
|
||||
.unwrap_or_else(|| "0.5".to_string());
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// スコアを抽出（小数を含む数字）
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let score = response
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.trim()
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.parse::<f32>()
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.unwrap_or(0.5)
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.min(1.0)
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.max(0.0);
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Ok(score)
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}
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#[cfg(not(feature = "ai-analysis"))]
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/// デフォルトスコアを返す（Claude Code が実際のスコアを決定）
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pub async fn calculate_priority_score(&self, _content: &str, _user_context: Option<&str>) -> Result<f32> {
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Ok(0.5) // デフォルトスコア
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Ok(0.5) // デフォルト値
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}
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/// AI解釈と心理判定を同時に実行
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pub async fn analyze(&self, content: &str, user_context: Option<&str>) -> Result<(String, f32)> {
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let interpreted = self.interpret_content(content).await?;
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let score = self.calculate_priority_score(content, user_context).await?;
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Ok((interpreted, score))
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/// 解釈とスコアリングを Claude Code に委ねる
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pub async fn analyze(&self, content: &str, _user_context: Option<&str>) -> Result<(String, f32)> {
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Ok((content.to_string(), 0.5))
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}
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}
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