fix(posimai-dev): accurate cpu_pct via 100ms dual-sample diff

Single snapshot returns lifetime average (near 0 on idle systems).
Two samples 100ms apart gives real-time cpu usage per core, then averaged.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

posimai-dev/server.js

@@ -39,24 +39,35 @@ app.get('/api/sessions/:id', (req, res) => {
 
 // ── ヘルス & メトリクス API (/api/health) ──────────────────────
 // Atlas など外部から参照される。CORS ヘッダーを付与して Vercel 上の Atlas からも取得可能にする
+function getCpuSample() {
+  return os.cpus().map((c) => {
+    const total = Object.values(c.times).reduce((a, b) => a + b, 0);
+    return { total, idle: c.times.idle };
+  });
+}
+
 app.get('/api/health', (req, res) => {
   res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', '*');
 
   const mem   = os.freemem();
   const total = os.totalmem();
-  const cpus  = os.cpus();
 
-  // CPU 使用率: 全コアの平均（起動時 idle から差し引く簡易計算）
+  // CPU: 100ms 間隔の2サンプルで実使用率を計算
-  const cpuUsage = cpus.reduce((sum, c) => {
+  const s1 = getCpuSample();
-    const t = Object.values(c.times).reduce((a, b) => a + b, 0);
+  setTimeout(() => {
-    return sum + ((t - c.times.idle) / t) * 100;
+    const s2 = getCpuSample();
-  }, 0) / cpus.length;
+    const cpuPct = s1.reduce((sum, c1, i) => {
+      const c2    = s2[i];
+      const dIdle = c2.idle  - c1.idle;
+      const dTotal = c2.total - c1.total;
+      return sum + (dTotal > 0 ? (1 - dIdle / dTotal) * 100 : 0);
+    }, 0) / s1.length;
 
     res.json({
       ok: true,
       hostname: os.hostname(),
       uptime_s: Math.floor(os.uptime()),
-    cpu_pct: Math.round(cpuUsage),
+      cpu_pct: Math.round(cpuPct),
       mem_used_mb: Math.round((total - mem) / 1024 / 1024),
       mem_total_mb: Math.round(total / 1024 / 1024),
       active_sessions: wss.clients ? wss.clients.size : 0,
@@ -64,6 +75,7 @@ app.get('/api/health', (req, res) => {
       platform: os.platform(),
       timestamp: new Date().toISOString(),
     });
+  }, 100);
 });
 
 // Tailscale証明書を自動検出