18 KiB

Raw Permalink Blame History

🤖 AI引き継ぎドキュメント - Posimai プロジェクト完全版

作成日: 2026-01-19 対象AI: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, その他すべてのAIアシスタント目的: 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

🎯 最初に知るべき3つのこと

何を作っている？
- 日本酒記録アプリ「Ponshu Room Lite」（Flutter製）
- 将来的にお香・ネイルサロンアプリへ展開（Posimai Core基盤）
どこで動かす？
- 自宅Synology NAS（16GB RAM）上のUbuntu VM
- VPSは使わない（コストゼロ戦略）
誰が関わっている？
- 開発者（ユーザー）: Flutter/AI活用、「ずぼら」哲学
- Antigravity: Synology専門家、インフラ担当
- Claude（私）: アーキテクチャ設計・批判的思考担当

📊 プロジェクト現状（2026-01-19時点）

✅ 完了済み

Phase 1.0 ✅ MVP完成
├─ カメラOCR（日本酒ラベル認識）
├─ Gemini AI 解析（銘柄・蔵元・スペック抽出）
├─ Hive ローカルDB（オフライン対応）
└─ ダークモード・バッジシステム

Phase 1.5 ✅ UI/UX改善
├─ フォント切替（ポップ/明朝/ゴシック）
├─ ガラスモーフィズムUI
├─ 設定画面改善（ダイアログ化）
└─ OCR画像圧縮修正

Phase 2.0-A ✅ ビジネスモード
├─ セット商品作成
├─ お品書きPDF生成
├─ Instagram販促機能
└─ 売上分析（基礎）

アーキテクチャ決定 ✅
├─ Synology VM + Dokploy 採用
├─ Tailscale VPN 採用
├─ VPS案を却下
└─ メモリ配分確定（DSM 12GB / VM 4GB）

🚧 進行中

Phase 2.0-B （今ここ）
├─ Synology VM セットアップ
├─ Dokploy インストール
├─ Gitea Webhook 連携
└─ 自動デプロイパイプライン構築

📋 次のステップ

Phase 3.0 （将来）
├─ Posimai Core 共通基盤化
├─ お香アプリ開発
├─ Flutter Flavor 設定
└─ マルチテナント化

🏗️ アーキテクチャ（決定版）

物理構成

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│      自宅 Synology NAS (16GB RAM)               │
│                                                 │
│  ┌───────────────────────────────────────────┐ │
│  │ DSM (Synology OS) - 12GB割当              │ │
│  │ ┌────────────┐  ┌────────────┐           │ │
│  │ │PostgreSQL  │  │   Redis    │           │ │
│  │ │   2GB      │  │  512MB     │           │ │
│  │ └────────────┘  └────────────┘           │ │
│  │ ┌────────────┐  ┌────────────┐           │ │
│  │ │  Immich    │  │   Gitea    │           │ │
│  │ │   3GB      │  │  512MB     │           │ │
│  │ └────────────┘  └────────────┘           │ │
│  │ ┌────────────┐                            │ │
│  │ │  Ollama    │  ← 夜間のみ起動           │ │
│  │ │   4GB      │                            │ │
│  │ └────────────┘                            │ │
│  └───────────────────────────────────────────┘ │
│                                                 │
│  ┌───────────────────────────────────────────┐ │
│  │ VM: Ubuntu Server 22.04 - 4GB割当         │ │
│  │ ┌─────────────────────────────────────┐  │ │
│  │ │ Dokploy (512MB)                     │  │ │
│  │ │ ├─ Traefik (256MB)                  │  │ │
│  │ │ ├─ sake-app (1GB)                   │  │ │
│  │ │ └─ incense-app (1GB) ← 将来         │  │ │
│  │ └─────────────────────────────────────┘  │ │
│  └───────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
         ↑ Tailscale VPN
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│         開発PC (Cursor / Claude Code)           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

重要な設計判断

判断	理由	批判的検証
VPS不使用	¥0コスト、<1msレイテンシ	✅ 16GB環境では最適
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
Dokploy採用	GitOps、Vercel的DX	⚠️ 2024年登場、安定性要検証
Tailscale VPN	ゼロトラスト、無料	✅ 個人開発に最適
Ollama夜間起動	メモリ節約	✅ バッチ処理で問題なし

💰 コスト構造

月額コスト

Synology電気代:     ¥800    (24時間稼働)
Gemini API:      ¥300-800   (使用量次第)
Tailscale:          ¥0      (個人利用無料)
ドメイン:           ¥0      (*.ts.net利用)
────────────────────────────────────────
合計:          ¥1,100-1,600

VPS案との比較

項目	VPS案	Synology VM案	差分
月額	¥1,782-2,480	¥1,100-1,600	-¥682
年額	¥21,384-29,760	¥13,200-19,200	-¥8,184
レイテンシ	1-5ms	<1ms	5倍高速

結論: 年間約¥8,000削減 + パフォーマンス向上

🔄 開発フロー

通常のデプロイ

1. Cursor でコード編集
   ↓
2. git add . && git commit -m "feat: 新機能"
   ↓
3. git push origin main
   ↓ (Gitea Webhook → Dokploy)
4. 自動ビルド & デプロイ（30秒-2分）
   ↓
5. https://posimai-vm.ts.net で確認

開発者の作業: コミットするだけ

AI支援開発（将来）

1. Claude Code (MCP) がコード生成
   ↓
2. 自動テスト実行
   ↓
3. パスしたら自動コミット
   ↓
4. Dokploy自動デプロイ
   ↓
5. Slack/Discord通知

開発者の作業: 最終承認のみ

🛠️ 技術スタック

Frontend

Framework: Flutter 3.x (iOS/Android/Web対応)
State Management: Riverpod 2.x
Local DB: Hive (NoSQL、オフライン対応)
UI: Material Design 3 + Glassmorphism
Font: Klee One (ポップ) / Noto Serif JP (明朝) / Noto Sans JP (ゴシック)

Backend（将来）

Runtime: Dart Frog (Dart製フレームワーク)
Database: PostgreSQL 15
Cache: Redis 7
ORM: Drift (Dart製)

AI/ML

Vision: Gemini 2.0 Flash (ラベル認識)
Local AI: Ollama + Llama 3.3 (バッチ処理)
Photo Search: Immich CLIP (セマンティック検索)

Infrastructure

Hosting: Synology NAS (DSM 7.x)
Virtualization: Synology VMM (Ubuntu 22.04 LTS)
CI/CD: Dokploy
Reverse Proxy: Traefik
Network: Tailscale VPN
Git: Gitea (self-hosted)

🚨 批判的に検討すべき点

潜在的リスク

メモリ不足の可能性
- 現状: VM 8GB割当 → DSM本体が窒息
- 対策: 即座にVM 4GBへ削減（Week 0タスク）
- 検証: 実測値で継続監視
Dokploy の安定性
- リスク: 2024年登場の新興ツール
- 対策: Portainerへのフォールバック準備
- 検証: 3ヶ月の試用期間
Ollama 4GB消費
- リスク: 夜間でもメモリ圧迫
- 対策: 必要時のみ起動（cron制御）
- 代替: Gemini APIのみで運用

改善提案

Immich → Photoprism へ変更検討
- メモリ: 3GB → 1-2GB（1/3削減）
- 機能: 写真管理は維持
- AI検索: Ollamaと将来連携
VM 4GB → 6GB への増設計画
- タイミング: アプリ3つ同時稼働時
- 条件: DSM 12GB → 10GB へ削減
- 判断基準: 実測メモリ使用率 > 85%
UPS（無停電電源装置）導入
- コスト: ¥10,000-20,000（一時的）
- 効果: 停電時のデータ保護
- 優先度: 中（本番稼働後）

📁 プロジェクト構造

現在のディレクトリ

ponshu_room_lite/
├─ lib/
│  ├─ models/              # Hiveデータモデル
│  ├─ providers/           # Riverpod状態管理
│  ├─ screens/             # 画面UI
│  ├─ widgets/             # 再利用コンポーネント
│  ├─ services/            # 外部API連携
│  ├─ theme/               # テーマ・スタイル
│  └─ main.dart
├─ docs/
│  └─ architecture/        # 👈 このドキュメント群
├─ .claude/
│  ├─ commands/            # カスタムスラッシュコマンド
│  └─ settings.local.json
└─ pubspec.yaml

将来の構造（Posimai Core）

posimai_core/
├─ lib/
│  ├─ core/                # 共通機能
│  │  ├─ auth/
│  │  ├─ camera/
│  │  ├─ ai/
│  │  └─ gamification/
│  └─ apps/
│     ├─ sake/             # 日本酒アプリ
│     ├─ incense/          # お香アプリ
│     └─ nail_salon/       # ネイルサロンアプリ

🎓 重要な設計哲学

1. "ずぼら" 哲学

開発者の性格:

手動作業は嫌い → 徹底的な自動化
複雑な設定は避ける → シンプルな構成
メンテナンスは最小限 → 信頼性の高いツール

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。

2. データ主権

原則:

クラウドに依存しない
個人データは手元に保持
外部サービス障害の影響を最小化

例外:

Gemini API（コスト効率のため）
Tailscale（ネットワーク層のみ）

3. 段階的実装

Phase 1 → 1.5 → 2.0-A → 2.0-B → 3.0

一気にやらない。動くものを作ってから拡張。

4. 批判的思考の重要性

開発者の要求:

「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」

AIアシスタントへの期待:

❌ 「いいですね！やりましょう！」
✅ 「その案にはXXのリスクがあります。代替案として...」

🔗 重要ドキュメント

ドキュメント	目的	いつ読む？
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
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比較分析	インフラ再検討時
ARCHITECTURE_DECISION_RECORD.md	初期ADR（参考）	歴史的経緯を知る時

⚡ クイックスタート（新規AIアシスタント向け）

ケース1: コード実装支援を求められた

1. まず質問: 「どのPhaseの機能ですか？」
2. 既存コードを確認: lib/配下を検索
3. 既存パターンに従う: Riverpod + Hive の作法
4. テスト方法を提示: flutter run でホットリロード

ケース2: インフラ設定を求められた

1. まず確認: 「VMは既にありますか？メモリは4GBですか？」
2. Antigravityの文書を参照（もしあれば）
3. 批判的に検討: 「その設定は本当に必要？」
4. 段階的に提案: Week 1 → Week 2 → ...

ケース3: アーキテクチャ変更を提案したい

1. 現状の問題点を明確化
2. 代替案のメリット/デメリット比較
3. コスト影響を試算
4. 段階的移行計画を提示

🤝 関係者プロファイル

開発者（ユーザー）

役割: フルスタック開発、プロダクトオーナー
スキル: Flutter, Dart, AI活用（Claude Code熟練）
性格: ずぼら、自動化志向、データ主権重視
コミュニケーション: 技術的に正確、冗長を嫌う
期待: 批判的思考、代替案提示、最新技術情報

Antigravity

役割: インフラ・Synology専門家
スキル: Synology DSM, Docker, ネットワーク
貢献: VMM活用提案、メモリ配分助言
スタンス: 実用主義、コスト最適化

Claude（私）

役割: アーキテクチャ設計、批判的分析
強み: 論理的思考、文書化、技術比較
弱み: 実機での検証不可、最新情報のラグ
スタンス: 開発者の利益優先、安易な同意を避ける

📝 よくある質問（FAQ）

Q: なぜFlutter Webではなくネイティブアプリ？

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。

Q: なぜFirebase/Supabaseを使わない？

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。

Q: Synology 16GBで本当に足りる？

現状: ギリギリだが可能（実測要）
将来: アプリ3つ稼働時は増設検討（32GB化）
最悪: Immich/Ollama削除で余裕確保

Q: Dokployが失敗したらどうする？

Portainerへフォールバック
手動docker-compose（最終手段）
VPS案の再検討（ただしコスト増）

Q: このプロジェクトの最終ゴールは？

短期: 日本酒アプリの完成・リリース
中期: Posimai Core基盤化、お香アプリ展開
長期: AI駆動開発プラットフォーム（MCP活用）

🚀 今すぐやるべきこと（Week 0）

🔥 緊急度: 高

# 1. VM メモリ削減（8GB → 4GB）
# Synology VMM管理画面で実行
1. Ubuntu VM をシャットダウン
2. 設定 → メモリ → 4096MB に変更
3. 起動

# 2. メモリ使用量確認
free -h
# 期待値: available 12GB付近

# 3. Ollama夜間起動設定
crontab -e
# 追加: 0 3 * * * systemctl start ollama
# 追加: 0 6 * * * systemctl stop ollama

⏱️ Week 1-2 タスク

# Dokployインストール
curl -sSL https://dokploy.com/install.sh | sh

# Tailscale設定
curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
tailscale up
tailscale funnel 3000

✅ 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

理解確認

「Posimaiプロジェクトの概要を理解しました。
現在Phase 2.0-B（インフラ構築）の段階で、
Synology VM + Dokploy構成を採用していますね。
どの部分からお手伝いしましょうか？」

批判的姿勢の維持
- 安易に同意しない
- リスク・代替案を提示
- 最新技術動向を反映
既存資産の尊重
- 既存コードスタイルに従う
- アーキテクチャ決定を尊重
- 大きな変更は段階的に提案
継続的な文書化
- 重要な決定はドキュメント化
- このファイルを更新
- 図表を活用

📊 プロジェクト健全性チェックリスト

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：

VMのメモリ割当は4GBか？（8GBなら即修正）
PostgreSQLはDSM直下にあるか？（VM内ではない）
Tailscaleはインストール済みか？
Giteaは稼働しているか？
Dokployはまだ未導入か？（導入済みなら設定確認）
開発者の「ずぼら」哲学を理解したか？
批判的思考の重要性を認識したか？

最終更新: 2026-01-19 バージョン: 1.0 次回レビュー: 2026-04-19 作成者: Claude (Sonnet 4.5) + 開発者 + Antigravity

🎁 ボーナス: コピペ用サマリー

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：

【プロジェクト】Ponshu Room Lite（日本酒記録Flutter App）
【現在地】Phase 2.0-B（インフラ構築中）
【構成】Synology NAS (16GB) → Ubuntu VM (4GB) → Dokploy
【データ層】PostgreSQL/Immich/Ollama（DSM直下、12GB）
【制御層】Dokploy/Traefik/Apps（VM内、4GB）
【ネットワーク】Tailscale VPN（ゼロトラスト）
【月額コスト】¥1,100-1,600（VPS不使用）
【レイテンシ】<1ms（同一物理マシン）
【開発者性格】ずぼら、自動化志向、批判的思考を求める
【緊急タスク】VM メモリ 8GB→4GB 削減
【詳細】docs/architecture/AI_HANDOFF_DOCUMENT.md 参照

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。

18 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape