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# 開発者向けガイド
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## アーキテクチャ
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### ディレクトリ構造
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ai_gpt/
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├── src/ai_gpt/
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│ ├── __init__.py
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│ ├── models.py # データモデル定義
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│ ├── memory.py # 記憶管理システム
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│ ├── relationship.py # 関係性トラッカー
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│ ├── fortune.py # AI運勢システム
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│ ├── persona.py # 統合人格システム
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│ ├── transmission.py # 送信コントローラー
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│ ├── scheduler.py # スケジューラー
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│ ├── config.py # 設定管理
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│ ├── ai_provider.py # AI統合（Ollama/OpenAI）
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│ ├── mcp_server.py # MCP Server実装
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│ └── cli.py # CLIインターフェース
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├── docs/ # ドキュメント
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├── tests/ # テスト
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└── pyproject.toml # プロジェクト設定
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### 主要コンポーネント
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#### MemoryManager
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階層的記憶システムの実装。会話を記録し、要約・コア判定・忘却を管理。
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```python
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memory = MemoryManager(data_dir)
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memory.add_conversation(conversation)
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memory.summarize_memories(user_id)
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memory.identify_core_memories()
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memory.apply_forgetting()
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```
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#### RelationshipTracker
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ユーザーとの関係性を追跡。不可逆的なダメージと時間減衰を実装。
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```python
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tracker = RelationshipTracker(data_dir)
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relationship = tracker.update_interaction(user_id, delta)
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tracker.apply_time_decay()
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```
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#### Persona
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すべてのコンポーネントを統合し、一貫した人格を提供。
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```python
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persona = Persona(data_dir)
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response, delta = persona.process_interaction(user_id, message)
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state = persona.get_current_state()
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```
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## 拡張方法
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### 新しいAIプロバイダーの追加
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1. `ai_provider.py`に新しいプロバイダークラスを作成：
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```python
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class CustomProvider:
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async def generate_response(
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self,
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prompt: str,
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persona_state: PersonaState,
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memories: List[Memory],
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system_prompt: Optional[str] = None
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) -> str:
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# 実装
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pass
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```
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2. `create_ai_provider`関数に追加：
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```python
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def create_ai_provider(provider: str, model: str, **kwargs):
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if provider == "custom":
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return CustomProvider(model=model, **kwargs)
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# ...
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```
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### 新しいスケジュールタスクの追加
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1. `TaskType`enumに追加：
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```python
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class TaskType(str, Enum):
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CUSTOM_TASK = "custom_task"
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```
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2. ハンドラーを実装：
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```python
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async def _handle_custom_task(self, task: ScheduledTask):
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# タスクの実装
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pass
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```
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3. `task_handlers`に登録：
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```python
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self.task_handlers[TaskType.CUSTOM_TASK] = self._handle_custom_task
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```
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### 新しいMCPツールの追加
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`mcp_server.py`の`_register_tools`メソッドに追加：
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```python
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@self.server.tool("custom_tool")
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async def custom_tool(param1: str, param2: int) -> Dict[str, Any]:
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"""カスタムツールの説明"""
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# 実装
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return {"result": "value"}
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```
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## テスト
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```bash
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# テストの実行（将来実装）
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pytest tests/
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# 特定のテスト
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pytest tests/test_memory.py
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```
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## デバッグ
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### ログレベルの設定
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```python
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import logging
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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
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```
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### データファイルの直接確認
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```bash
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# 関係性データを確認
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cat ~/.config/aigpt/data/relationships.json | jq
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# 記憶データを確認
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cat ~/.config/aigpt/data/memories.json | jq
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## 貢献方法
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1. フォークする
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2. フィーチャーブランチを作成 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
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3. 変更をコミット (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
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4. ブランチにプッシュ (`git push origin feature/amazing-feature`)
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5. プルリクエストを作成
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## 設計原則
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1. **不可逆性**: 一度失われた関係性は回復しない
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2. **階層性**: 記憶は重要度によって階層化される
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3. **自律性**: AIは関係性に基づいて自発的に行動する
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4. **唯一性**: 各ユーザーとの関係は唯一無二
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## ライセンス
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MIT License |