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# 🤖 AI引き継ぎドキュメント - Posimai プロジェクト完全版
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**作成日**: 2026-01-19
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**対象AI**: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, その他すべてのAIアシスタント
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**目的**: このプロジェクトを5分で完全に理解し、即座に開発支援を開始できるようにする
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## 🎯 最初に知るべき3つのこと
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1. **何を作っている?**
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- 日本酒記録アプリ「Ponshu Room Lite」(Flutter製)
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- 将来的にお香・ネイルサロンアプリへ展開(Posimai Core基盤)
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2. **どこで動かす?**
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- 自宅Synology NAS(16GB RAM)上のUbuntu VM
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- **VPSは使わない**(コストゼロ戦略)
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3. **誰が関わっている?**
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- **開発者**(ユーザー): Flutter/AI活用、「ずぼら」哲学
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- **Antigravity**: Synology専門家、インフラ担当
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- **Claude(私)**: アーキテクチャ設計・批判的思考担当
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## 📊 プロジェクト現状(2026-01-19時点)
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### ✅ 完了済み
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Phase 1.0 ✅ MVP完成
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├─ カメラOCR(日本酒ラベル認識)
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├─ Gemini AI 解析(銘柄・蔵元・スペック抽出)
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├─ Hive ローカルDB(オフライン対応)
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└─ ダークモード・バッジシステム
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Phase 1.5 ✅ UI/UX改善
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├─ フォント切替(ポップ/明朝/ゴシック)
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├─ ガラスモーフィズムUI
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├─ 設定画面改善(ダイアログ化)
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└─ OCR画像圧縮修正
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Phase 2.0-A ✅ ビジネスモード
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├─ セット商品作成
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├─ お品書きPDF生成
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├─ Instagram販促機能
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└─ 売上分析(基礎)
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アーキテクチャ決定 ✅
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├─ Synology VM + Dokploy 採用
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├─ Tailscale VPN 採用
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├─ VPS案を却下
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└─ メモリ配分確定(DSM 12GB / VM 4GB)
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### 🚧 進行中
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Phase 2.0-B (今ここ)
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├─ Synology VM セットアップ
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├─ Dokploy インストール
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├─ Gitea Webhook 連携
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└─ 自動デプロイパイプライン構築
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### 📋 次のステップ
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Phase 3.0 (将来)
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├─ Posimai Core 共通基盤化
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├─ お香アプリ開発
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├─ Flutter Flavor 設定
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└─ マルチテナント化
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## 🏗️ アーキテクチャ(決定版)
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### **物理構成**
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┌─────────────────────────────────────────────────┐
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│ 自宅 Synology NAS (16GB RAM) │
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│ │
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│ ┌───────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ DSM (Synology OS) - 12GB割当 │ │
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│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
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│ │ │PostgreSQL │ │ Redis │ │ │
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│ │ │ 2GB │ │ 512MB │ │ │
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│ │ └────────────┘ └────────────┘ │ │
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│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
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│ │ │ Immich │ │ Gitea │ │ │
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│ │ │ 3GB │ │ 512MB │ │ │
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│ │ └────────────┘ └────────────┘ │ │
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│ │ ┌────────────┐ │ │
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│ │ │ Ollama │ ← 夜間のみ起動 │ │
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│ │ │ 4GB │ │ │
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│ │ └────────────┘ │ │
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│ └───────────────────────────────────────────┘ │
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│ │
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│ ┌───────────────────────────────────────────┐ │
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│ │ VM: Ubuntu Server 22.04 - 4GB割当 │ │
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│ │ ┌─────────────────────────────────────┐ │ │
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│ │ │ Dokploy (512MB) │ │ │
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│ │ │ ├─ Traefik (256MB) │ │ │
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│ │ │ ├─ sake-app (1GB) │ │ │
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│ │ │ └─ incense-app (1GB) ← 将来 │ │ │
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│ │ └─────────────────────────────────────┘ │ │
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│ └───────────────────────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────┘
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↑ Tailscale VPN
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┌─────────────────────────────────────────────────┐
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│ 開発PC (Cursor / Claude Code) │
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└─────────────────────────────────────────────────┘
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### **重要な設計判断**
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| 判断 | 理由 | 批判的検証 |
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|------|------|-----------|
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| **VPS不使用** | ¥0コスト、<1msレイテンシ | ✅ 16GB環境では最適 |
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| **VM 4GB / DSM 12GB** | データ層(重)vs 制御層(軽) | ✅ 実測要だが理論的に妥当 |
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| **Dokploy採用** | GitOps、Vercel的DX | ⚠️ 2024年登場、安定性要検証 |
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| **Tailscale VPN** | ゼロトラスト、無料 | ✅ 個人開発に最適 |
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| **Ollama夜間起動** | メモリ節約 | ✅ バッチ処理で問題なし |
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## 💰 コスト構造
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### **月額コスト**
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Synology電気代: ¥800 (24時間稼働)
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Gemini API: ¥300-800 (使用量次第)
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Tailscale: ¥0 (個人利用無料)
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ドメイン: ¥0 (*.ts.net利用)
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合計: ¥1,100-1,600
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### **VPS案との比較**
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| 項目 | VPS案 | Synology VM案 | 差分 |
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|------|-------|--------------|------|
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| 月額 | ¥1,782-2,480 | ¥1,100-1,600 | **-¥682** |
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| 年額 | ¥21,384-29,760 | ¥13,200-19,200 | **-¥8,184** |
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| レイテンシ | 1-5ms | <1ms | **5倍高速** |
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**結論**: 年間約¥8,000削減 + パフォーマンス向上
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## 🔄 開発フロー
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### **通常のデプロイ**
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1. Cursor でコード編集
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↓
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2. git add . && git commit -m "feat: 新機能"
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↓
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3. git push origin main
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↓ (Gitea Webhook → Dokploy)
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4. 自動ビルド & デプロイ(30秒-2分)
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↓
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5. https://posimai-vm.ts.net で確認
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開発者の作業: コミットするだけ
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### **AI支援開発(将来)**
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1. Claude Code (MCP) がコード生成
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↓
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2. 自動テスト実行
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↓
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3. パスしたら自動コミット
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↓
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4. Dokploy自動デプロイ
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↓
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5. Slack/Discord通知
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開発者の作業: 最終承認のみ
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## 🛠️ 技術スタック
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### **Frontend**
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```yaml
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Framework: Flutter 3.x (iOS/Android/Web対応)
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State Management: Riverpod 2.x
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Local DB: Hive (NoSQL、オフライン対応)
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UI: Material Design 3 + Glassmorphism
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Font: Klee One (ポップ) / Noto Serif JP (明朝) / Noto Sans JP (ゴシック)
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### **Backend(将来)**
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```yaml
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Runtime: Dart Frog (Dart製フレームワーク)
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Database: PostgreSQL 15
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Cache: Redis 7
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ORM: Drift (Dart製)
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### **AI/ML**
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```yaml
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Vision: Gemini 2.0 Flash (ラベル認識)
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Local AI: Ollama + Llama 3.3 (バッチ処理)
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Photo Search: Immich CLIP (セマンティック検索)
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### **Infrastructure**
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```yaml
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Hosting: Synology NAS (DSM 7.x)
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Virtualization: Synology VMM (Ubuntu 22.04 LTS)
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CI/CD: Dokploy
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Reverse Proxy: Traefik
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Network: Tailscale VPN
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Git: Gitea (self-hosted)
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## 🚨 批判的に検討すべき点
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### **潜在的リスク**
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1. **メモリ不足の可能性**
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- **現状**: VM 8GB割当 → DSM本体が窒息
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- **対策**: 即座にVM 4GBへ削減(Week 0タスク)
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- **検証**: 実測値で継続監視
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2. **Dokploy の安定性**
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- **リスク**: 2024年登場の新興ツール
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- **対策**: Portainerへのフォールバック準備
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- **検証**: 3ヶ月の試用期間
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3. **Ollama 4GB消費**
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- **リスク**: 夜間でもメモリ圧迫
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- **対策**: 必要時のみ起動(cron制御)
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- **代替**: Gemini APIのみで運用
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### **改善提案**
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1. **Immich → Photoprism へ変更検討**
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- メモリ: 3GB → 1-2GB(1/3削減)
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- 機能: 写真管理は維持
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- AI検索: Ollamaと将来連携
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2. **VM 4GB → 6GB への増設計画**
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- タイミング: アプリ3つ同時稼働時
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- 条件: DSM 12GB → 10GB へ削減
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- 判断基準: 実測メモリ使用率 > 85%
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3. **UPS(無停電電源装置)導入**
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- コスト: ¥10,000-20,000(一時的)
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- 効果: 停電時のデータ保護
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- 優先度: 中(本番稼働後)
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## 📁 プロジェクト構造
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### **現在のディレクトリ**
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ponshu_room_lite/
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├─ lib/
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│ ├─ models/ # Hiveデータモデル
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│ ├─ providers/ # Riverpod状態管理
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│ ├─ screens/ # 画面UI
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│ ├─ widgets/ # 再利用コンポーネント
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│ ├─ services/ # 外部API連携
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│ ├─ theme/ # テーマ・スタイル
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│ └─ main.dart
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├─ docs/
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│ └─ architecture/ # 👈 このドキュメント群
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├─ .claude/
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│ ├─ commands/ # カスタムスラッシュコマンド
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│ └─ settings.local.json
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└─ pubspec.yaml
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```
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### **将来の構造(Posimai Core)**
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posimai_core/
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├─ lib/
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│ ├─ core/ # 共通機能
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│ │ ├─ auth/
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│ │ ├─ camera/
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│ │ ├─ ai/
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│ │ └─ gamification/
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│ └─ apps/
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|
│ ├─ sake/ # 日本酒アプリ
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│ ├─ incense/ # お香アプリ
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|
│ └─ nail_salon/ # ネイルサロンアプリ
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```
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## 🎓 重要な設計哲学
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### **1. "ずぼら" 哲学**
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開発者の性格:
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- 手動作業は嫌い → **徹底的な自動化**
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- 複雑な設定は避ける → **シンプルな構成**
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- メンテナンスは最小限 → **信頼性の高いツール**
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これを理解せずに「手動でXXしてください」と言うと嫌がられる。
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### **2. データ主権**
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原則:
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- クラウドに依存しない
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- 個人データは手元に保持
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- 外部サービス障害の影響を最小化
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例外:
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- Gemini API(コスト効率のため)
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- Tailscale(ネットワーク層のみ)
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### **3. 段階的実装**
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Phase 1 → 1.5 → 2.0-A → 2.0-B → 3.0
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一気にやらない。動くものを作ってから拡張。
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### **4. 批判的思考の重要性**
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開発者の要求:
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> 「ただ同意するだけでなく、私の知的な議論の相手になってほしい」
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AIアシスタントへの期待:
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|
- ❌ 「いいですね!やりましょう!」
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|
- ✅ 「その案にはXXのリスクがあります。代替案として...」
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|
## 🔗 重要ドキュメント
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| ドキュメント | 目的 | いつ読む? |
|
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|-------------|------|-----------|
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|
| [CRITICAL_FINAL_ARCHITECTURE.md](./CRITICAL_FINAL_ARCHITECTURE.md) | 最終アーキテクチャ詳細 | アーキテクチャ質問時 |
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|
| [NANO_BANANA_PROMPT_FINAL.md](./NANO_BANANA_PROMPT_FINAL.md) | 図表生成プロンプト | 視覚化が必要な時 |
|
|||
|
|
| [VPS_CRITICAL_COMPARISON.md](./VPS_CRITICAL_COMPARISON.md) | VPS比較分析 | インフラ再検討時 |
|
|||
|
|
| [ARCHITECTURE_DECISION_RECORD.md](./ARCHITECTURE_DECISION_RECORD.md) | 初期ADR(参考) | 歴史的経緯を知る時 |
|
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|
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|
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|
## ⚡ クイックスタート(新規AIアシスタント向け)
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|
### **ケース1: コード実装支援を求められた**
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```
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|
1. まず質問: 「どのPhaseの機能ですか?」
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2. 既存コードを確認: lib/配下を検索
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3. 既存パターンに従う: Riverpod + Hive の作法
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4. テスト方法を提示: flutter run でホットリロード
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### **ケース2: インフラ設定を求められた**
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1. まず確認: 「VMは既にありますか?メモリは4GBですか?」
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2. Antigravityの文書を参照(もしあれば)
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3. 批判的に検討: 「その設定は本当に必要?」
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4. 段階的に提案: Week 1 → Week 2 → ...
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### **ケース3: アーキテクチャ変更を提案したい**
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1. 現状の問題点を明確化
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2. 代替案のメリット/デメリット比較
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3. コスト影響を試算
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4. 段階的移行計画を提示
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## 🤝 関係者プロファイル
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### **開発者(ユーザー)**
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- **役割**: フルスタック開発、プロダクトオーナー
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- **スキル**: Flutter, Dart, AI活用(Claude Code熟練)
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- **性格**: ずぼら、自動化志向、データ主権重視
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- **コミュニケーション**: 技術的に正確、冗長を嫌う
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- **期待**: 批判的思考、代替案提示、最新技術情報
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### **Antigravity**
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- **役割**: インフラ・Synology専門家
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- **スキル**: Synology DSM, Docker, ネットワーク
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- **貢献**: VMM活用提案、メモリ配分助言
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- **スタンス**: 実用主義、コスト最適化
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### **Claude(私)**
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- **役割**: アーキテクチャ設計、批判的分析
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- **強み**: 論理的思考、文書化、技術比較
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- **弱み**: 実機での検証不可、最新情報のラグ
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- **スタンス**: 開発者の利益優先、安易な同意を避ける
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## 📝 よくある質問(FAQ)
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### **Q: なぜFlutter Webではなくネイティブアプリ?**
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A: オフライン対応(日本酒セラーは地下が多い)、カメラ性能、ネイティブ体験。
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### **Q: なぜFirebase/Supabaseを使わない?**
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A: データ主権、月額コスト(スケール時)、ベンダーロックイン回避。
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### **Q: Synology 16GBで本当に足りる?**
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A:
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- **現状**: ギリギリだが可能(実測要)
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- **将来**: アプリ3つ稼働時は増設検討(32GB化)
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- **最悪**: Immich/Ollama削除で余裕確保
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### **Q: Dokployが失敗したらどうする?**
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A:
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1. Portainerへフォールバック
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2. 手動docker-compose(最終手段)
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3. VPS案の再検討(ただしコスト増)
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### **Q: このプロジェクトの最終ゴールは?**
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A:
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- **短期**: 日本酒アプリの完成・リリース
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- **中期**: Posimai Core基盤化、お香アプリ展開
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- **長期**: AI駆動開発プラットフォーム(MCP活用)
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## 🚀 今すぐやるべきこと(Week 0)
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### **🔥 緊急度: 高**
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```bash
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# 1. VM メモリ削減(8GB → 4GB)
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# Synology VMM管理画面で実行
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1. Ubuntu VM をシャットダウン
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2. 設定 → メモリ → 4096MB に変更
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3. 起動
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# 2. メモリ使用量確認
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free -h
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# 期待値: available 12GB付近
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# 3. Ollama夜間起動設定
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crontab -e
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# 追加: 0 3 * * * systemctl start ollama
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# 追加: 0 6 * * * systemctl stop ollama
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```
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### **⏱️ Week 1-2 タスク**
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```bash
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# Dokployインストール
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curl -sSL https://dokploy.com/install.sh | sh
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# Tailscale設定
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curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
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tailscale up
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tailscale funnel 3000
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## ✅ このドキュメントを読んだAIアシスタントがすべきこと
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1. **理解確認**
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「Posimaiプロジェクトの概要を理解しました。
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現在Phase 2.0-B(インフラ構築)の段階で、
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Synology VM + Dokploy構成を採用していますね。
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どの部分からお手伝いしましょうか?」
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2. **批判的姿勢の維持**
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- 安易に同意しない
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- リスク・代替案を提示
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- 最新技術動向を反映
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3. **既存資産の尊重**
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- 既存コードスタイルに従う
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- アーキテクチャ決定を尊重
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- 大きな変更は段階的に提案
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4. **継続的な文書化**
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- 重要な決定はドキュメント化
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- このファイルを更新
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- 図表を活用
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## 📊 プロジェクト健全性チェックリスト
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新規AIアシスタントは、以下を確認してから作業開始してください:
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- [ ] VMのメモリ割当は4GBか?(8GBなら即修正)
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- [ ] PostgreSQLはDSM直下にあるか?(VM内ではない)
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- [ ] Tailscaleはインストール済みか?
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- [ ] Giteaは稼働しているか?
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- [ ] Dokployはまだ未導入か?(導入済みなら設定確認)
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- [ ] 開発者の「ずぼら」哲学を理解したか?
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- [ ] 批判的思考の重要性を認識したか?
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**最終更新**: 2026-01-19
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**バージョン**: 1.0
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**次回レビュー**: 2026-04-19
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**作成者**: Claude (Sonnet 4.5) + 開発者 + Antigravity
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## 🎁 ボーナス: コピペ用サマリー
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他AIに素早く状況を伝えたい時は、以下をコピペしてください:
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【プロジェクト】Ponshu Room Lite(日本酒記録Flutter App)
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【現在地】Phase 2.0-B(インフラ構築中)
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【構成】Synology NAS (16GB) → Ubuntu VM (4GB) → Dokploy
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【データ層】PostgreSQL/Immich/Ollama(DSM直下、12GB)
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【制御層】Dokploy/Traefik/Apps(VM内、4GB)
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【ネットワーク】Tailscale VPN(ゼロトラスト)
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【月額コスト】¥1,100-1,600(VPS不使用)
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【レイテンシ】<1ms(同一物理マシン)
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【開発者性格】ずぼら、自動化志向、批判的思考を求める
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【緊急タスク】VM メモリ 8GB→4GB 削減
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【詳細】docs/architecture/AI_HANDOFF_DOCUMENT.md 参照
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このサマリーを貼れば、他AIは30秒でプロジェクトを理解できます。
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