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リリース: フィードバックトリアージの TypeSafe 化・提案駅リランクの土台・Gemini でのターン失敗修正 - #35

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Sep 18, 2026
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dev に溜まった #30 / #32 / #33 / #34 を master(リリースブランチ)へ反映する。

内容

前回リリース(#28)以降に増えたのは 4 本。

PR 内容
#30 master を dev へ取り込み AGENTS.md を同期する
#32 フィードバックトリアージの判定を TypeSafe に切り替える(closes #31 / refs #11)
#33 提案駅のリランクを TypeSafe で判定して対話ターンへ組み込む
#34 リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す

Files changed は 15 ファイル。master を取り込んだので、過去のリリース済み PR は差分に並ばない。

挙動の変化

フィードバックトリアージ(#32)

  • 判定(スパム・カテゴリ・優先度・原因コンポーネント)が Workers AI から TypeSafe(System One / Jev)へ移る。 Workers AI(AI_TRIAGE_MODEL)の担当はタイトルと要約の生成だけになる
  • PUBLIC_ISSUE_MIN_CONFIDENCE = 0.7(公開リポジトリへスタブ Issue を立ててよいかの門)が比較する componentConfidence が、モデルが JSON に自分で書いた数値から Choice の確率分布由来の値に変わる。門が根拠を持つようになる
  • 実測(実チケット 44 件・人手で 15 件ラベル補正): isSpam 44/44、category 41/44、component 39/44。正当な報告をスパムと誤判定したものは 0 件。コストは 44 件で $0.004、1 件あたり約 270ms
  • 既存の looksLikeSpam / applySpamHeuristic は残置。既存テスト 66 件は書き換えていない
  • 判定を取得できなかった場合は、タイトルと要約を保ったまま「原因を絞り込めなかった」扱いに倒す。componentConfidence が 0 になるので公開リポジトリへの起票は行われず、❓ Unknown Type が付いて人手確認に回る。フィードバック自体は失われない

/agent/chat の提案駅リランク(#33 / #34)

  • 既定では無効。CONFIG_KV の config:remote に agent_rerank_threshold(0 < x <= 1 の数値)が入るまで、判定も TypeSafe へのリクエストも発生しない。 本 PR を本番へ反映した時点の /agent/chat の挙動は現行と同一
  • 有効化すると、ツール検索が走ったターンで実在確認済みの候補を TypeSafe の noul で判定し、「提案してよい駅」を本文生成前に注入する。判定に失敗したときは何も注入せず、モデルが自分で選ぶ現行挙動へフォールバックする(sanitizeSuggestions の実在性検証もそのまま)
  • 判定はターンに 1 回だけ。実測のレイテンシは 1 項目あたり 364ms。閾値の計測値は 0.70(20 項目のグリッド最良値なので、コードではなく KV 側で持つ)
  • 同一物理駅の路線別レコードを groupId で畳み込むため、提案 5 枠が同じ駅で埋まらなくなる
  • リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す #34 は 提案駅のリランクをTypeSafeで判定して対話ターンへ組み込む #33 の不具合修正。注記を role: 'system' で会話の末尾に差し込むと @ai-sdk/google の convertToGoogleMessages が UnsupportedFunctionalityError を投げ、AGENT_MODEL が Gemini の環境ではリランクが成功したターンが必ず失敗していた。ロールを user に変えて解消している。リランクが無効な間は発生しない経路なので、提案駅のリランクをTypeSafeで判定して対話ターンへ組み込む #33 と リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す #34 を同時に出す限り本番に影響は出ない
  • アプリ側・SSE 仕様の変更はなし。config:remote の未知キーはアプリにも配信されるため、有効化すると agent_rerank_threshold がアプリ側の設定取得にも現れる(agent_daily_turn_limit と同じ扱い)

設定の変更

vars(wrangler.jsonc、dev / production 両方)

  • 追加: TYPESAFE_MODEL = jev-latest。confidence の閾値を特定バージョンに合わせて調整したら、エイリアスではなく jev-1.13.0 のようにバージョンを固定すること(エイリアスは新リリースで指す先が動く)

シークレット(デプロイ前に投入が必要)

  • 追加: TYPESAFE_API_KEY。./scripts/put-secrets.sh --env production で投入する。未投入のままデプロイするとトリアージの判定が毎回失敗し、分類が丸ごと効かなくなる(上記のとおりフィードバックは失われず、❓ Unknown Type で人手確認に回る)。リランク側は API キーが無ければそもそも有効化されない

KV

  • CONFIG_KV の config:remote に agent_rerank_threshold を読む(任意・未設定で無効)。有効化するときはオブジェクトを上書きせずマージすること。丸ごと置き換えると ai_agent_enabled / agent_daily_turn_limit が消える

Service Binding / R2 / Queue / Cron: 定義の変更なし。依存追加もなし。

その他: package.json の scripts に計測用の typesafe-spike / typesafe-rerank-spike を追加(実行時に TYPESAFE_API_KEY を環境変数で渡す手元用スクリプト)。API のリクエスト/レスポンス形状の変更はなし。

デプロイ

本 PR を master へマージすると deploy_production.yml が起動し、production へ自動デプロイされる(src/** / package.json / wrangler.jsonc が paths に含まれるため)。TYPESAFE_API_KEY はマージ前に投入しておくこと。

ブランチについて

AGENTS.md の git-flow ではリリースを release/<version> 経由にする運用だが、本 PR は依頼の指定により claude/production-pr-is3ffc を head にしている。

master は過去のリリースを squash マージしているため dev と履歴が分岐しており、そのままでは競合する(#18 / #21 / #28 と同じ)。687a32d で master を取り込み、5 ファイル(.secrets.env.example / src/consumers/feedbackTriage.ts / src/consumers/feedbackTriage.test.ts / src/types.ts / wrangler.jsonc)の競合をすべて dev 側の内容で解決した。いずれも「dev の追加・置き換えに対して master が移行前の内容を持っている」だけの競合で、master 固有の変更は含まれていない。

#30 で AGENTS.md を dev 側へ同期済みのため、過去のリリースであった「master 固有の AGENTS.md が削除される」問題は起きない。

確認

687a32d(コンフリクト解消後)で実行済み。

  • npm run lint(68 files、指摘なし)
  • npm run typecheck
  • npm test(18 suites / 311 tests パス)
  • npx wrangler deploy --dry-run --env="" / --env production(gzip 602.42 KiB)
  • 本番デプロイ後、実フィードバックを 1 件流して TypeSafe の判定が付くこと(❓ Unknown Type に倒れていないこと)
  • 本番デプロイ後、Deploy to production ワークフローが成功していること
  • リランクを有効化する場合は、config:remote をマージ更新したうえで dev で 1 ターン通し、Vertex の実 API が user 連続メッセージを受けること(リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す #34 の残課題)

既知の残課題

  • リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す #34 の「末尾が user 連続になる形を Vertex の実 API が受けるか」はローカルでは未確認(GOOGLE_VERTEX_SA_KEY が手元に無いため、スタブ fetch での変換再現まで)。リランクを有効化するまで通らない経路なので、リリース自体のブロッカーにはならない
  • リランクの評価セットは 20 項目・日本語中心で、英語は 1 項目のみ。「新宿御苑」に対する「新宿」(0.68)のような境界事例が残っている

🤖 Generated with Claude Code

https://claude.ai/code/session_019ebJ3d9GmbUKPde94ic4DZ

TinyKitten and others added 20 commits August 13, 2026 19:20
* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する

日英とも nova だった既定ボイスを、日本語は shimmer、英語は coral に変更する。
どちらも多言語を読めるが、各言語で最も明瞭に聞こえるボイスを選んだ。

あわせて instructions を明るく張りのある調子へ書き換え、読み上げ速度を
通常より一段速い早口気味に指示する。gpt-4o-mini-tts は speed パラメータが
効かないため、速度指定は instructions で行う必要がある。

日英で別ボイスになったことで実態と食い違ったコメントも更新する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

* 読み上げ速度の指示をさらに急ぎ目へ強める

「一段速い早口気味」では十分に速くならなかったため、ラッシュ時の自動放送を
引き合いに出して速さを指示し、句読点・文の切れ目での間と語尾の伸ばしを
明示的に抑える。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する

AGENT_MODEL に "google:<model>" を追加し、対話本体を Gemini でも動かせるように
する。dev は google:gemini-3.7-flash、本番は openai のまま据え置く。

Vertex AI は API キーではなく ADC(サービスアカウント)認証が前提だが Workers に
ADC は無いため、鍵 JSON を GOOGLE_VERTEX_SA_KEY で受け取り、JWT 署名と
トークン交換は @ai-sdk/google-vertex の edge 版に行わせる(google-auth-library は
バンドルに含めない)。project は鍵の project_id を既定とし、location の既定は
global。AI Gateway 経由では google-vertex-ai/v1beta1 のモデルパスを baseURL に
組み、直行時と API バージョンを揃える。

思考の抑制は providerOptions を自前で組まず AI SDK 共通の reasoning 設定に委ねる。
ただし 3 系へ 'none'(= thinkingLevel: minimal)を送ると Vertex が 400
"Thinking level is unsupported: THINKING_LEVEL_MINIMAL" を返すため、受理される
最小値の 'low' まで下げる。2.5 系は 'none'(thinkingBudget: 0)で完全に止める。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

プロバイダ切り替えが「vars のみの変更」で済むのは、そのプロバイダのシークレットを
投入済みの場合に限ることを README に明記する。未投入だと resolveAgentModel が
"<SECRET> is not configured" を投げて /agent/chat が全リクエスト失敗するため。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する

合成エンジンを OpenAI(gpt-4o-mini-tts) から Cloud Text-to-Speech へ差し替える。
既定ボイスは Firebase Functions 時代の Google TTS 実装と同じ ja-JP-Standard-B /
en-US-Standard-G に揃え、Android の端末内蔵 TTS と同水準の音質にする。
Standard / Wavenet / Neural2 以外(Studio・Chirp3-HD・Gemini-TTS)は単価が
桁違いのためクライアントから名指しできないようにする。

認証は API キーではなくサービスアカウント(GOOGLE_TTS_SA_KEY)で、既存の
getGoogleAccessToken を再利用する。用途ごとに別の鍵を使うようになるため、
トークンキャッシュのキーを scope 単体からサービスアカウント × scope に変える。
Cloud TTS は AI Gateway の対応プロバイダではないので Google へ直行する。

Standard 系には読み方のプロンプト指示が無いため TTS_INSTRUCTIONS_* は廃止し、
速さは TTS_SPEED(speakingRate)、高さは TTS_PITCH に置き換える。リクエストの
model / instructions* は受け取っても無視するため、旧アプリからの呼び出しは
そのまま通る。エンジン差し替えで同じ入力でも音声が変わるので、キャッシュキーの
版を 13 から 14 へ上げて旧キャッシュとは分離する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* 鍵ファイルが空のときに明示的なエラーにする

<NAME>_FILE で指定した鍵 JSON が空でも、これまでは値なしとして黙って捨てられ、
「投入対象のシークレットがありません」としか出ないため原因を追いにくかった。
失敗した `gcloud iam service-accounts keys create` は出力先ファイルを空のまま
残すため、この事故は実際に起こる。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

ボイス名の検証を形式一致から実在ボイスの allowlist へ変更する。
形式だけを見ていたため ja-US-Standard-A や ja-JP-Standard-Z のような実在しない
名前が検証を通過し、Cloud TTS が 400 "Voice ... does not exist" を返して /tts
全体が失敗していた(未知の名前は既定値へ倒す、というこのモジュールの前提が
成り立っていなかった)。allowlist は voices.list で実在を確認した ja-JP 11 件・
en-US 29 件。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える

BFF 廃止に伴い、staging の Service Binding を stationapi-stg へ移す。
GraphQL のクエリとレスポンス構造は sapi-bff と同一(stationsByName /
stationGroupStations とも引数・フィールド名が変わらない)ため、
クエリ側の処理には手を入れていない。

本番の route 移管はまだ済んでいないので、production は
SAPI_BFF → sapi-bff のまま残し、STATION_API を優先して
未設定なら SAPI_BFF へ落ちる順序にした。

なお stationapi は GraphQL をサブドメイン直下(POST /)で受けるため、
STATION_API 経由の POST 先は /graphql ではなくルート直下にしている。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

* STATION_API 経由のテストで POST であることも検証する

CodeRabbit の指摘(PR #7)。テスト名は「サブドメイン直下へ POST する」
なのに URL しか見ておらず、method はスイート全体でも未検証だった。
リクエスト本文の variables は既存テストがカバー済みのため触っていない。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える

BFF 廃止に伴い、production の Service Binding を SAPI_BFF → sapi-bff から
STATION_API → stationapi へ移す。staging(#7)と揃い、両環境とも
stationapi を直に叩く構成になったため、SAPI_BFF への分岐は不要になった。

postGraphQL から SAPI_BFF 分岐を落とし、Service Binding 不使用時の
フォールバック環境変数も SAPI_BFF_GRAPHQL_URL から
STATION_API_GRAPHQL_URL へ改名する(wrangler.jsonc では未設定のため
リネームによる実害はない)。

分岐が消えたことで「STATION_API があれば優先し、サブドメイン直下へ POST
する」テストは意味を失うので削除するが、stationapi が GraphQL を
POST / でのみ受けるという前提の検証は残す必要があるため、POST 先 URL と
method のアサーションは既存の Service Binding テストへ畳み込んでいる。

なお Service Binding は対象 Worker が存在しないとデプロイに失敗するため、
stationapi(production)のデプロイ完了後にこの変更をデプロイし、
BFF の削除はその後に行うこと。

Closes #8

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

STATION_API と STATION_API_GRAPHQL_URL の優先順位を回帰テストで固定する。

SAPI_BFF 分岐の削除に伴い「STATION_API があれば優先」テストを落としたが、
残る 2 分岐(Service Binding / URL フォールバック)の順序を確かめる
テストが無くなっていた。既存テストは片方だけを設定するため、postGraphQL の
分岐順を入れ替えても全て通ってしまう。

グローバル fetch はスパイに実装を持たせ、分岐順が壊れた場合でも実
ネットワークへ出ないようにする(jest.config.js に restoreMocks が無いため
finally で明示的に戻す)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する

原因が特定できたフィードバックを該当する公開リポジトリにも起票できるようにし、
あわせて Issue #11 で報告された Spam 誤判定とタイトル破損を修正する。

## 公開リポジトリへの振り分け

- トリアージに原因コンポーネントの判定(component / componentConfidence)を追加
- component が特定でき信頼度 0.7 以上なら、TrainLCD/MobileApp・StationAPI・
  Functions・Website のいずれかにスタブ Issue を起票する
- 公開リポジトリなのでフィードバックの内容は一切載せず、管理 Issue 番号と
  チケットID だけを持たせる。管理 Issue 側にもコメントで相互リンクを残す
- クラッシュ・スパム・スパム疑い・質問・称賛・トリアージ失敗は振り分けない
- 追跡のため、管理 Issue の本文にもチケットID を追加

## Spam 誤判定の修正(不具合A)

- looksLikeSpam の「停車駅/方面」「駅名・路線名の併記」への単独加点を撤回し、
  放送定型句との共起を必須にした。本アプリのドメイン語彙そのものであり、
  正確な報告ほどスパム判定される構造だったため
- 「違います」「反映されない」「ほしい」など、報告で頻出する言い回しを追加
- モデルの非スパム判定をヒューリスティックが無条件に上書きするのをやめ、
  モデルの confidence が高い場合は分類を維持して ❓ Unknown Type で人手確認に回す
- 感謝・称賛を 💩 Spam に分類していたのをやめ、praise カテゴリ(💚 Praise)を新設

## タイトル破損の修正(不具合B)

- AI_TRIAGE_MODEL を @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it に変更(日本語生成品質)
- gemma-4 は response を返さず choices[0].message.content のみのため、
  両形式を受ける pickModelResponse を追加。従来の取り出し方だと全件失敗する
- 推論トレースで JSON が途中で切れる(finish_reason: length)ため max_tokens を 2048 に
- category / triageLevel / component を JSON Schema の required に追加。
  optional だったため、モデルが省略した非スパムが軒並み question に落ちていた
- 未取得・文字化け・生成ループ・助詞連続などの破損タイトルを検知し、
  要約失敗マーカー付きで起票する。破損タイトルを要約へ伝播させない
- 破損の理由とモデル名をログに残し、破損率を計測できるようにした

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: CodeRabbit 指摘対応(助詞連続の誤検知・README の条件・推論例外の握り)

- particle_run が「のでは」「ものには」など正常な日本語を破損と誤検知していた。
  誤検知するとトリアージ結果ごと破棄されるため、同一助詞の 3 連続に限定する
- 公開リポジトリへの起票条件を README と実装で一致させる(reportType・
  トリアージ成否・スパム疑い・対象カテゴリ・信頼度のすべてを明記)
- env.AI.run の例外を試行ループ内で捕捉する。JSON Mode を満たせない場合や
  AI 側の一時障害で throw すると queue の再試行を使い切ってフィードバックが
  消えるため、生成失敗として扱い「要約失敗」で起票して原文を残す

なお AI_TRIAGE_MODEL の JSON Mode 非対応の指摘は、実機検証で反証済みのため
モデルは変更しない(詳細は PR のレビュー返信を参照)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度を 0..1 に制限する

モデルが "90"(パーセント表記のつもり)や負値を返した場合、componentConfidence が
そのまま閾値判定を通過し、公開リポジトリへ内容を出すべきでないフィードバックが
起票されうる状態だった。

- TRIAGE_JSON_SCHEMA の confidence / componentConfidence に minimum: 0 と
  maximum: 1 を追加
- coerceReport でも範囲を検証し、範囲外は値を信用せず既定値へ倒す
  (componentConfidence は 0 = 公開起票しない、confidence は 0.5 = 従来の既定)

制約追加後も gemma-4 が JSON Mode を満たすことは実機で確認済み。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度は数値のみ受け付ける

Number() 任せの変換だと componentConfidence: true や [1] が 1 に化け、
component と対象カテゴリが揃うと公開リポジトリへの起票条件を通過してしまう。
数値、または数値だけの文字列に限定し、それ以外は既定値へ倒す。

- boolean・配列・オブジェクト・null・空文字は既定値(componentConfidence は 0)
- 範囲検証のテストで category を省いていたため question 扱いで弾かれ、
  信頼度の検証に到達していなかった。category: 'bug' を明示して実際に
  信頼度のガードを検証するようにした(ガードを外すと落ちることを確認済み)

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* few-shot に functions / website の例を追加し、唯一例の抽出漏れを防ぐ

原因コンポーネントの判定を入れたが、few-shot に functions / website の例が
1 件も無く、この 2 リポジトリへは実質振り分けられない状態だった。両方の例を
追加する。

few-shot は毎回 FEW_SHOT_LIMIT 件をランダム抽出するため、カテゴリや
コンポーネント唯一の例(praise / functions / website)は抽出から漏れると
モデルがその値を出さなくなる。weight を付けて残りやすくし、あわせて
FEW_SHOT_LIMIT を 12 から 16 に引き上げる。README に weight / disabled と
FEW_SHOT_LIMIT の関係を追記した。

KV の実データ(dev / production)にも同じ方針で再投入済み。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01H4r9HW8s5VHfRoFEJN8bAU

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* フィードバックのキューに dead letter queue を設定する

consumer は max_retries のみで、使い切ったメッセージの退避先が無かった。
processFeedbackMessage() は queue に retry させるためエラーを再送出するが、
権限やリポジトリ設定のような恒久的な原因だと retry しても回復しないため、
3 回失敗した時点でメッセージごと破棄され、フィードバックが失われていた。

dev / production 両方の consumer に dead_letter_queue を追加する。DLQ 側に
consumer は付けない。同じハンドラを回しても同じ理由で落ちるだけで、復旧は
原因を直してから手動で流し直すのが正しい。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ の保持期限と再実行手順をドキュメントに追加する

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。

- DLQ にも保持期限があり、期限切れでメッセージが消えることを明記した。
  DLQ を置いただけでは「失わない」保証にならず、再実行には期限がある。
- 再実行用の一時 consumer には別の DLQ を付けるよう明記した。再実行は同じ
  ハンドラを回すため、DLQ が無いと max_retries 超過でそのまま削除される。
- Setup のリソース作成コマンドが dev 名のみだったので、production 側の
  名前について補足した。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ の保持期限更新手順を dev 側にも適用する形にする

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。保持期限はキュー単位の設定で、
feedback-triage-dev-dlq が prod 側の設定を継承することはないため、
コマンド例を両方のキューを回す形に変えた。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ 再実行の CLI 手順を README に追加する

CodeRabbit のレビュー指摘(outside diff)への対応。復旧手順が散文だけで
コマンドが無かったため、dev / production 双方のキュー名・スクリプト名で
実行できる形にした。一時 quarantine DLQ の作成、consumer add での接続、
排出後の consumer remove までを含む。

保持期限の確認については、wrangler 4.103 の `queues info` が retention を
表示しないため、CLI では読み出せない旨を明記した(指摘では `queues info`
で確認する手順が求められていたが、実際には出力されない)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ 手順の保持期限・バッチサイズ・quarantine の後始末を補う

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。

- 保持期限を RETENTION 変数にまとめ、free tier では 86400 が上限で
  1209600 は弾かれることを明記した。
- quarantine DLQ の作成にも --message-retention-period-secs を渡すように
  した。指定しないとアカウント既定に落ちる。
- 再実行用 consumer に --batch-size 5 を付けた。既定の 10 は 1 メッセージ
  あたり 5〜17 秒の推論が入る本ワーカーには 1 起動あたりの負荷が大きい。
- quarantine DLQ は incident 後も残るため、再利用条件と queues delete に
  よる後始末を追記した。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* 再実行手順のブロック内で RETENTION を定義する

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。RETENTION を保持期限の設定ブロック側
だけで定義していたため、再実行手順のブロックだけをコピーして実行すると
空になり、quarantine DLQ に保持期限が渡らなかった。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
DLQ への移送は Cloudflare 側が内部で行うため、正しく設定されていても
`wrangler queues list` 上の DLQ は producer / consumer とも 0 のままになる。
紐付けは移送元キューの consumer 設定に載るので、確認は
`wrangler queues consumer list <移送元キュー>` で行う必要がある。

設定は deploy して初めて反映される点も併記した。dead_letter_queue が "-"
のままなら、その環境は今も retry 枯渇でメッセージを捨てている。


Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
* GitHub Actions で dev・master からのデプロイを自動化する

検証 (lint / typecheck / test / wrangler の dry-run) を composite action へ
切り出し、CI とデプロイ 2 環境で同じ手順を踏ませる。デプロイ先はブランチを
式で判定せず、ファイルとトリガで固定する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01EWZaSGKrw2MDZy5SYhuGiY

* デプロイ workflow の変更でも ci.yml が起動するようにする

deploy_dev.yml / deploy_production.yml はどちらも pull_request では起動せず、
ci.yml の paths にも載っていなかったため、この 2 ファイルだけを変更した PR が
どの workflow も通らないままマージできてしまう状態だった。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01EWZaSGKrw2MDZy5SYhuGiY

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Co-authored-by: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
* リポジトリガイドラインを追加する

* リリース: TTS の Google Cloud 移行・エージェントの Gemini 化・駅検索の stationapi 移行 (#10)

* TTSをAzure SpeechからOpenAI gpt-4o-mini-ttsの女性声へ全面移行 (#2)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する (#3)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する

日英とも nova だった既定ボイスを、日本語は shimmer、英語は coral に変更する。
どちらも多言語を読めるが、各言語で最も明瞭に聞こえるボイスを選んだ。

あわせて instructions を明るく張りのある調子へ書き換え、読み上げ速度を
通常より一段速い早口気味に指示する。gpt-4o-mini-tts は speed パラメータが
効かないため、速度指定は instructions で行う必要がある。

日英で別ボイスになったことで実態と食い違ったコメントも更新する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

* 読み上げ速度の指示をさらに急ぎ目へ強める

「一段速い早口気味」では十分に速くならなかったため、ラッシュ時の自動放送を
引き合いに出して速さを指示し、句読点・文の切れ目での間と語尾の伸ばしを
明示的に抑える。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する (#4)

* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する

AGENT_MODEL に "google:<model>" を追加し、対話本体を Gemini でも動かせるように
する。dev は google:gemini-3.7-flash、本番は openai のまま据え置く。

Vertex AI は API キーではなく ADC(サービスアカウント)認証が前提だが Workers に
ADC は無いため、鍵 JSON を GOOGLE_VERTEX_SA_KEY で受け取り、JWT 署名と
トークン交換は @ai-sdk/google-vertex の edge 版に行わせる(google-auth-library は
バンドルに含めない)。project は鍵の project_id を既定とし、location の既定は
global。AI Gateway 経由では google-vertex-ai/v1beta1 のモデルパスを baseURL に
組み、直行時と API バージョンを揃える。

思考の抑制は providerOptions を自前で組まず AI SDK 共通の reasoning 設定に委ねる。
ただし 3 系へ 'none'(= thinkingLevel: minimal)を送ると Vertex が 400
"Thinking level is unsupported: THINKING_LEVEL_MINIMAL" を返すため、受理される
最小値の 'low' まで下げる。2.5 系は 'none'(thinkingBudget: 0)で完全に止める。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

プロバイダ切り替えが「vars のみの変更」で済むのは、そのプロバイダのシークレットを
投入済みの場合に限ることを README に明記する。未投入だと resolveAgentModel が
"<SECRET> is not configured" を投げて /agent/chat が全リクエスト失敗するため。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する (#5)

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する

合成エンジンを OpenAI(gpt-4o-mini-tts) から Cloud Text-to-Speech へ差し替える。
既定ボイスは Firebase Functions 時代の Google TTS 実装と同じ ja-JP-Standard-B /
en-US-Standard-G に揃え、Android の端末内蔵 TTS と同水準の音質にする。
Standard / Wavenet / Neural2 以外(Studio・Chirp3-HD・Gemini-TTS)は単価が
桁違いのためクライアントから名指しできないようにする。

認証は API キーではなくサービスアカウント(GOOGLE_TTS_SA_KEY)で、既存の
getGoogleAccessToken を再利用する。用途ごとに別の鍵を使うようになるため、
トークンキャッシュのキーを scope 単体からサービスアカウント × scope に変える。
Cloud TTS は AI Gateway の対応プロバイダではないので Google へ直行する。

Standard 系には読み方のプロンプト指示が無いため TTS_INSTRUCTIONS_* は廃止し、
速さは TTS_SPEED(speakingRate)、高さは TTS_PITCH に置き換える。リクエストの
model / instructions* は受け取っても無視するため、旧アプリからの呼び出しは
そのまま通る。エンジン差し替えで同じ入力でも音声が変わるので、キャッシュキーの
版を 13 から 14 へ上げて旧キャッシュとは分離する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* 鍵ファイルが空のときに明示的なエラーにする

<NAME>_FILE で指定した鍵 JSON が空でも、これまでは値なしとして黙って捨てられ、
「投入対象のシークレットがありません」としか出ないため原因を追いにくかった。
失敗した `gcloud iam service-accounts keys create` は出力先ファイルを空のまま
残すため、この事故は実際に起こる。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

ボイス名の検証を形式一致から実在ボイスの allowlist へ変更する。
形式だけを見ていたため ja-US-Standard-A や ja-JP-Standard-Z のような実在しない
名前が検証を通過し、Cloud TTS が 400 "Voice ... does not exist" を返して /tts
全体が失敗していた(未知の名前は既定値へ倒す、というこのモジュールの前提が
成り立っていなかった)。allowlist は voices.list で実在を確認した ja-JP 11 件・
en-US 29 件。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* 本番の AGENT_MODEL を Gemini(Vertex AI)へ切り替える (#6)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える (#7)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える

BFF 廃止に伴い、staging の Service Binding を stationapi-stg へ移す。
GraphQL のクエリとレスポンス構造は sapi-bff と同一(stationsByName /
stationGroupStations とも引数・フィールド名が変わらない)ため、
クエリ側の処理には手を入れていない。

本番の route 移管はまだ済んでいないので、production は
SAPI_BFF → sapi-bff のまま残し、STATION_API を優先して
未設定なら SAPI_BFF へ落ちる順序にした。

なお stationapi は GraphQL をサブドメイン直下(POST /)で受けるため、
STATION_API 経由の POST 先は /graphql ではなくルート直下にしている。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

* STATION_API 経由のテストで POST であることも検証する

CodeRabbit の指摘(PR #7)。テスト名は「サブドメイン直下へ POST する」
なのに URL しか見ておらず、method はスイート全体でも未検証だった。
リクエスト本文の variables は既存テストがカバー済みのため触っていない。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える (#9)

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える

BFF 廃止に伴い、production の Service Binding を SAPI_BFF → sapi-bff から
STATION_API → stationapi へ移す。staging(#7)と揃い、両環境とも
stationapi を直に叩く構成になったため、SAPI_BFF への分岐は不要になった。

postGraphQL から SAPI_BFF 分岐を落とし、Service Binding 不使用時の
フォールバック環境変数も SAPI_BFF_GRAPHQL_URL から
STATION_API_GRAPHQL_URL へ改名する(wrangler.jsonc では未設定のため
リネームによる実害はない)。

分岐が消えたことで「STATION_API があれば優先し、サブドメイン直下へ POST
する」テストは意味を失うので削除するが、stationapi が GraphQL を
POST / でのみ受けるという前提の検証は残す必要があるため、POST 先 URL と
method のアサーションは既存の Service Binding テストへ畳み込んでいる。

なお Service Binding は対象 Worker が存在しないとデプロイに失敗するため、
stationapi(production)のデプロイ完了後にこの変更をデプロイし、
BFF の削除はその後に行うこと。

Closes #8

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

STATION_API と STATION_API_GRAPHQL_URL の優先順位を回帰テストで固定する。

SAPI_BFF 分岐の削除に伴い「STATION_API があれば優先」テストを落としたが、
残る 2 分岐(Service Binding / URL フォールバック)の順序を確かめる
テストが無くなっていた。既存テストは片方だけを設定するため、postGraphQL の
分岐順を入れ替えても全て通ってしまう。

グローバル fetch はスパイに実装を持たせ、分岐順が壊れた場合でも実
ネットワークへ出ないようにする(jest.config.js に restoreMocks が無いため
finally で明示的に戻す)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

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* リリース: フィードバックの原因リポジトリ振り分け・トリアージ品質改善・読み上げ速度のアプリ指定対応 (#18)

* TTSをAzure SpeechからOpenAI gpt-4o-mini-ttsの女性声へ全面移行 (#2)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する (#3)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する

日英とも nova だった既定ボイスを、日本語は shimmer、英語は coral に変更する。
どちらも多言語を読めるが、各言語で最も明瞭に聞こえるボイスを選んだ。

あわせて instructions を明るく張りのある調子へ書き換え、読み上げ速度を
通常より一段速い早口気味に指示する。gpt-4o-mini-tts は speed パラメータが
効かないため、速度指定は instructions で行う必要がある。

日英で別ボイスになったことで実態と食い違ったコメントも更新する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

* 読み上げ速度の指示をさらに急ぎ目へ強める

「一段速い早口気味」では十分に速くならなかったため、ラッシュ時の自動放送を
引き合いに出して速さを指示し、句読点・文の切れ目での間と語尾の伸ばしを
明示的に抑える。

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* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する (#4)

* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する

AGENT_MODEL に "google:<model>" を追加し、対話本体を Gemini でも動かせるように
する。dev は google:gemini-3.7-flash、本番は openai のまま据え置く。

Vertex AI は API キーではなく ADC(サービスアカウント)認証が前提だが Workers に
ADC は無いため、鍵 JSON を GOOGLE_VERTEX_SA_KEY で受け取り、JWT 署名と
トークン交換は @ai-sdk/google-vertex の edge 版に行わせる(google-auth-library は
バンドルに含めない)。project は鍵の project_id を既定とし、location の既定は
global。AI Gateway 経由では google-vertex-ai/v1beta1 のモデルパスを baseURL に
組み、直行時と API バージョンを揃える。

思考の抑制は providerOptions を自前で組まず AI SDK 共通の reasoning 設定に委ねる。
ただし 3 系へ 'none'(= thinkingLevel: minimal)を送ると Vertex が 400
"Thinking level is unsupported: THINKING_LEVEL_MINIMAL" を返すため、受理される
最小値の 'low' まで下げる。2.5 系は 'none'(thinkingBudget: 0)で完全に止める。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

プロバイダ切り替えが「vars のみの変更」で済むのは、そのプロバイダのシークレットを
投入済みの場合に限ることを README に明記する。未投入だと resolveAgentModel が
"<SECRET> is not configured" を投げて /agent/chat が全リクエスト失敗するため。

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* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する (#5)

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する

合成エンジンを OpenAI(gpt-4o-mini-tts) から Cloud Text-to-Speech へ差し替える。
既定ボイスは Firebase Functions 時代の Google TTS 実装と同じ ja-JP-Standard-B /
en-US-Standard-G に揃え、Android の端末内蔵 TTS と同水準の音質にする。
Standard / Wavenet / Neural2 以外(Studio・Chirp3-HD・Gemini-TTS)は単価が
桁違いのためクライアントから名指しできないようにする。

認証は API キーではなくサービスアカウント(GOOGLE_TTS_SA_KEY)で、既存の
getGoogleAccessToken を再利用する。用途ごとに別の鍵を使うようになるため、
トークンキャッシュのキーを scope 単体からサービスアカウント × scope に変える。
Cloud TTS は AI Gateway の対応プロバイダではないので Google へ直行する。

Standard 系には読み方のプロンプト指示が無いため TTS_INSTRUCTIONS_* は廃止し、
速さは TTS_SPEED(speakingRate)、高さは TTS_PITCH に置き換える。リクエストの
model / instructions* は受け取っても無視するため、旧アプリからの呼び出しは
そのまま通る。エンジン差し替えで同じ入力でも音声が変わるので、キャッシュキーの
版を 13 から 14 へ上げて旧キャッシュとは分離する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* 鍵ファイルが空のときに明示的なエラーにする

<NAME>_FILE で指定した鍵 JSON が空でも、これまでは値なしとして黙って捨てられ、
「投入対象のシークレットがありません」としか出ないため原因を追いにくかった。
失敗した `gcloud iam service-accounts keys create` は出力先ファイルを空のまま
残すため、この事故は実際に起こる。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

ボイス名の検証を形式一致から実在ボイスの allowlist へ変更する。
形式だけを見ていたため ja-US-Standard-A や ja-JP-Standard-Z のような実在しない
名前が検証を通過し、Cloud TTS が 400 "Voice ... does not exist" を返して /tts
全体が失敗していた(未知の名前は既定値へ倒す、というこのモジュールの前提が
成り立っていなかった)。allowlist は voices.list で実在を確認した ja-JP 11 件・
en-US 29 件。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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* 本番の AGENT_MODEL を Gemini(Vertex AI)へ切り替える (#6)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える (#7)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える

BFF 廃止に伴い、staging の Service Binding を stationapi-stg へ移す。
GraphQL のクエリとレスポンス構造は sapi-bff と同一(stationsByName /
stationGroupStations とも引数・フィールド名が変わらない)ため、
クエリ側の処理には手を入れていない。

本番の route 移管はまだ済んでいないので、production は
SAPI_BFF → sapi-bff のまま残し、STATION_API を優先して
未設定なら SAPI_BFF へ落ちる順序にした。

なお stationapi は GraphQL をサブドメイン直下(POST /)で受けるため、
STATION_API 経由の POST 先は /graphql ではなくルート直下にしている。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

* STATION_API 経由のテストで POST であることも検証する

CodeRabbit の指摘(PR #7)。テスト名は「サブドメイン直下へ POST する」
なのに URL しか見ておらず、method はスイート全体でも未検証だった。
リクエスト本文の variables は既存テストがカバー済みのため触っていない。

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* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える (#9)

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える

BFF 廃止に伴い、production の Service Binding を SAPI_BFF → sapi-bff から
STATION_API → stationapi へ移す。staging(#7)と揃い、両環境とも
stationapi を直に叩く構成になったため、SAPI_BFF への分岐は不要になった。

postGraphQL から SAPI_BFF 分岐を落とし、Service Binding 不使用時の
フォールバック環境変数も SAPI_BFF_GRAPHQL_URL から
STATION_API_GRAPHQL_URL へ改名する(wrangler.jsonc では未設定のため
リネームによる実害はない)。

分岐が消えたことで「STATION_API があれば優先し、サブドメイン直下へ POST
する」テストは意味を失うので削除するが、stationapi が GraphQL を
POST / でのみ受けるという前提の検証は残す必要があるため、POST 先 URL と
method のアサーションは既存の Service Binding テストへ畳み込んでいる。

なお Service Binding は対象 Worker が存在しないとデプロイに失敗するため、
stationapi(production)のデプロイ完了後にこの変更をデプロイし、
BFF の削除はその後に行うこと。

Closes #8

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

STATION_API と STATION_API_GRAPHQL_URL の優先順位を回帰テストで固定する。

SAPI_BFF 分岐の削除に伴い「STATION_API があれば優先」テストを落としたが、
残る 2 分岐(Service Binding / URL フォールバック)の順序を確かめる
テストが無くなっていた。既存テストは片方だけを設定するため、postGraphQL の
分岐順を入れ替えても全て通ってしまう。

グローバル fetch はスパイに実装を持たせ、分岐順が壊れた場合でも実
ネットワークへ出ないようにする(jest.config.js に restoreMocks が無いため
finally で明示的に戻す)。

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する (#14)

* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する

原因が特定できたフィードバックを該当する公開リポジトリにも起票できるようにし、
あわせて Issue #11 で報告された Spam 誤判定とタイトル破損を修正する。

## 公開リポジトリへの振り分け

- トリアージに原因コンポーネントの判定(component / componentConfidence)を追加
- component が特定でき信頼度 0.7 以上なら、TrainLCD/MobileApp・StationAPI・
  Functions・Website のいずれかにスタブ Issue を起票する
- 公開リポジトリなのでフィードバックの内容は一切載せず、管理 Issue 番号と
  チケットID だけを持たせる。管理 Issue 側にもコメントで相互リンクを残す
- クラッシュ・スパム・スパム疑い・質問・称賛・トリアージ失敗は振り分けない
- 追跡のため、管理 Issue の本文にもチケットID を追加

## Spam 誤判定の修正(不具合A)

- looksLikeSpam の「停車駅/方面」「駅名・路線名の併記」への単独加点を撤回し、
  放送定型句との共起を必須にした。本アプリのドメイン語彙そのものであり、
  正確な報告ほどスパム判定される構造だったため
- 「違います」「反映されない」「ほしい」など、報告で頻出する言い回しを追加
- モデルの非スパム判定をヒューリスティックが無条件に上書きするのをやめ、
  モデルの confidence が高い場合は分類を維持して ❓ Unknown Type で人手確認に回す
- 感謝・称賛を 💩 Spam に分類していたのをやめ、praise カテゴリ(💚 Praise)を新設

## タイトル破損の修正(不具合B)

- AI_TRIAGE_MODEL を @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it に変更(日本語生成品質)
- gemma-4 は response を返さず choices[0].message.content のみのため、
  両形式を受ける pickModelResponse を追加。従来の取り出し方だと全件失敗する
- 推論トレースで JSON が途中で切れる(finish_reason: length)ため max_tokens を 2048 に
- category / triageLevel / component を JSON Schema の required に追加。
  optional だったため、モデルが省略した非スパムが軒並み question に落ちていた
- 未取得・文字化け・生成ループ・助詞連続などの破損タイトルを検知し、
  要約失敗マーカー付きで起票する。破損タイトルを要約へ伝播させない
- 破損の理由とモデル名をログに残し、破損率を計測できるようにした

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: CodeRabbit 指摘対応(助詞連続の誤検知・README の条件・推論例外の握り)

- particle_run が「のでは」「ものには」など正常な日本語を破損と誤検知していた。
  誤検知するとトリアージ結果ごと破棄されるため、同一助詞の 3 連続に限定する
- 公開リポジトリへの起票条件を README と実装で一致させる(reportType・
  トリアージ成否・スパム疑い・対象カテゴリ・信頼度のすべてを明記)
- env.AI.run の例外を試行ループ内で捕捉する。JSON Mode を満たせない場合や
  AI 側の一時障害で throw すると queue の再試行を使い切ってフィードバックが
  消えるため、生成失敗として扱い「要約失敗」で起票して原文を残す

なお AI_TRIAGE_MODEL の JSON Mode 非対応の指摘は、実機検証で反証済みのため
モデルは変更しない(詳細は PR のレビュー返信を参照)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度を 0..1 に制限する

モデルが "90"(パーセント表記のつもり)や負値を返した場合、componentConfidence が
そのまま閾値判定を通過し、公開リポジトリへ内容を出すべきでないフィードバックが
起票されうる状態だった。

- TRIAGE_JSON_SCHEMA の confidence / componentConfidence に minimum: 0 と
  maximum: 1 を追加
- coerceReport でも範囲を検証し、範囲外は値を信用せず既定値へ倒す
  (componentConfidence は 0 = 公開起票しない、confidence は 0.5 = 従来の既定)

制約追加後も gemma-4 が JSON Mode を満たすことは実機で確認済み。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度は数値のみ受け付ける

Number() 任せの変換だと componentConfidence: true や [1] が 1 に化け、
component と対象カテゴリが揃うと公開リポジトリへの起票条件を通過してしまう。
数値、または数値だけの文字列に限定し、それ以外は既定値へ倒す。

- boolean・配列・オブジェクト・null・空文字は既定値(componentConfidence は 0)
- 範囲検証のテストで category を省いていたため question 扱いで弾かれ、
  信頼度の検証に到達していなかった。category: 'bug' を明示して実際に
  信頼度のガードを検証するようにした(ガードを外すと落ちることを確認済み)

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* few-shot に functions / website の例を追加し、唯一例の抽出漏れを防ぐ

原因コンポーネントの判定を入れたが、few-shot に functions / website の例が
1 件も無く、この 2 リポジトリへは実質振り分けられない状態だった。両方の例を
追加する。

few-shot は毎回 FEW_SHOT_LIMIT 件をランダム抽出するため、カテゴリや
コンポーネント唯一の例(praise / functions / website)は抽出から漏れると
モデルがその値を出さなくなる。weight を付けて残りやすくし、あわせて
FEW_SHOT_LIMIT を 12 から 16 に引き上げる。README に weight / disabled と
FEW_SHOT_LIMIT の関係を追記した。

KV の実データ(dev / production)にも同じ方針で再投入済み。

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* アプリ指定の読み上げ速度を受け付け既定速度を等速へ変更 (#16)

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* リリース: フィードバックのキューに dead letter queue を設定する (#21)

* TTSをAzure SpeechからOpenAI gpt-4o-mini-ttsの女性声へ全面移行 (#2)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する (#3)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する

日英とも nova だった既定ボイスを、日本語は shimmer、英語は coral に変更する。
どちらも多言語を読めるが、各言語で最も明瞭に聞こえるボイスを選んだ。

あわせて instructions を明るく張りのある調子へ書き換え、読み上げ速度を
通常より一段速い早口気味に指示する。gpt-4o-mini-tts は speed パラメータが
効かないため、速度指定は instructions で行う必要がある。

日英で別ボイスになったことで実態と食い違ったコメントも更新する。

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* 読み上げ速度の指示をさらに急ぎ目へ強める

「一段速い早口気味」では十分に速くならなかったため、ラッシュ時の自動放送を
引き合いに出して速さを指示し、句読点・文の切れ目での間と語尾の伸ばしを
明示的に抑える。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

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* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する (#4)

* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する

AGENT_MODEL に "google:<model>" を追加し、対話本体を Gemini でも動かせるように
する。dev は google:gemini-3.7-flash、本番は openai のまま据え置く。

Vertex AI は API キーではなく ADC(サービスアカウント)認証が前提だが Workers に
ADC は無いため、鍵 JSON を GOOGLE_VERTEX_SA_KEY で受け取り、JWT 署名と
トークン交換は @ai-sdk/google-vertex の edge 版に行わせる(google-auth-library は
バンドルに含めない)。project は鍵の project_id を既定とし、location の既定は
global。AI Gateway 経由では google-vertex-ai/v1beta1 のモデルパスを baseURL に
組み、直行時と API バージョンを揃える。

思考の抑制は providerOptions を自前で組まず AI SDK 共通の reasoning 設定に委ねる。
ただし 3 系へ 'none'(= thinkingLevel: minimal)を送ると Vertex が 400
"Thinking level is unsupported: THINKING_LEVEL_MINIMAL" を返すため、受理される
最小値の 'low' まで下げる。2.5 系は 'none'(thinkingBudget: 0)で完全に止める。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

プロバイダ切り替えが「vars のみの変更」で済むのは、そのプロバイダのシークレットを
投入済みの場合に限ることを README に明記する。未投入だと resolveAgentModel が
"<SECRET> is not configured" を投げて /agent/chat が全リクエスト失敗するため。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する (#5)

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する

合成エンジンを OpenAI(gpt-4o-mini-tts) から Cloud Text-to-Speech へ差し替える。
既定ボイスは Firebase Functions 時代の Google TTS 実装と同じ ja-JP-Standard-B /
en-US-Standard-G に揃え、Android の端末内蔵 TTS と同水準の音質にする。
Standard / Wavenet / Neural2 以外(Studio・Chirp3-HD・Gemini-TTS)は単価が
桁違いのためクライアントから名指しできないようにする。

認証は API キーではなくサービスアカウント(GOOGLE_TTS_SA_KEY)で、既存の
getGoogleAccessToken を再利用する。用途ごとに別の鍵を使うようになるため、
トークンキャッシュのキーを scope 単体からサービスアカウント × scope に変える。
Cloud TTS は AI Gateway の対応プロバイダではないので Google へ直行する。

Standard 系には読み方のプロンプト指示が無いため TTS_INSTRUCTIONS_* は廃止し、
速さは TTS_SPEED(speakingRate)、高さは TTS_PITCH に置き換える。リクエストの
model / instructions* は受け取っても無視するため、旧アプリからの呼び出しは
そのまま通る。エンジン差し替えで同じ入力でも音声が変わるので、キャッシュキーの
版を 13 から 14 へ上げて旧キャッシュとは分離する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* 鍵ファイルが空のときに明示的なエラーにする

<NAME>_FILE で指定した鍵 JSON が空でも、これまでは値なしとして黙って捨てられ、
「投入対象のシークレットがありません」としか出ないため原因を追いにくかった。
失敗した `gcloud iam service-accounts keys create` は出力先ファイルを空のまま
残すため、この事故は実際に起こる。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

ボイス名の検証を形式一致から実在ボイスの allowlist へ変更する。
形式だけを見ていたため ja-US-Standard-A や ja-JP-Standard-Z のような実在しない
名前が検証を通過し、Cloud TTS が 400 "Voice ... does not exist" を返して /tts
全体が失敗していた(未知の名前は既定値へ倒す、というこのモジュールの前提が
成り立っていなかった)。allowlist は voices.list で実在を確認した ja-JP 11 件・
en-US 29 件。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* 本番の AGENT_MODEL を Gemini(Vertex AI)へ切り替える (#6)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える (#7)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える

BFF 廃止に伴い、staging の Service Binding を stationapi-stg へ移す。
GraphQL のクエリとレスポンス構造は sapi-bff と同一(stationsByName /
stationGroupStations とも引数・フィールド名が変わらない)ため、
クエリ側の処理には手を入れていない。

本番の route 移管はまだ済んでいないので、production は
SAPI_BFF → sapi-bff のまま残し、STATION_API を優先して
未設定なら SAPI_BFF へ落ちる順序にした。

なお stationapi は GraphQL をサブドメイン直下(POST /)で受けるため、
STATION_API 経由の POST 先は /graphql ではなくルート直下にしている。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

* STATION_API 経由のテストで POST であることも検証する

CodeRabbit の指摘(PR #7)。テスト名は「サブドメイン直下へ POST する」
なのに URL しか見ておらず、method はスイート全体でも未検証だった。
リクエスト本文の variables は既存テストがカバー済みのため触っていない。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える (#9)

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える

BFF 廃止に伴い、production の Service Binding を SAPI_BFF → sapi-bff から
STATION_API → stationapi へ移す。staging(#7)と揃い、両環境とも
stationapi を直に叩く構成になったため、SAPI_BFF への分岐は不要になった。

postGraphQL から SAPI_BFF 分岐を落とし、Service Binding 不使用時の
フォールバック環境変数も SAPI_BFF_GRAPHQL_URL から
STATION_API_GRAPHQL_URL へ改名する(wrangler.jsonc では未設定のため
リネームによる実害はない)。

分岐が消えたことで「STATION_API があれば優先し、サブドメイン直下へ POST
する」テストは意味を失うので削除するが、stationapi が GraphQL を
POST / でのみ受けるという前提の検証は残す必要があるため、POST 先 URL と
method のアサーションは既存の Service Binding テストへ畳み込んでいる。

なお Service Binding は対象 Worker が存在しないとデプロイに失敗するため、
stationapi(production)のデプロイ完了後にこの変更をデプロイし、
BFF の削除はその後に行うこと。

Closes #8

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

STATION_API と STATION_API_GRAPHQL_URL の優先順位を回帰テストで固定する。

SAPI_BFF 分岐の削除に伴い「STATION_API があれば優先」テストを落としたが、
残る 2 分岐(Service Binding / URL フォールバック)の順序を確かめる
テストが無くなっていた。既存テストは片方だけを設定するため、postGraphQL の
分岐順を入れ替えても全て通ってしまう。

グローバル fetch はスパイに実装を持たせ、分岐順が壊れた場合でも実
ネットワークへ出ないようにする(jest.config.js に restoreMocks が無いため
finally で明示的に戻す)。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_011sXt1cqwoy71GakDQMGC3G

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する (#14)

* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する

原因が特定できたフィードバックを該当する公開リポジトリにも起票できるようにし、
あわせて Issue #11 で報告された Spam 誤判定とタイトル破損を修正する。

## 公開リポジトリへの振り分け

- トリアージに原因コンポーネントの判定(component / componentConfidence)を追加
- component が特定でき信頼度 0.7 以上なら、TrainLCD/MobileApp・StationAPI・
  Functions・Website のいずれかにスタブ Issue を起票する
- 公開リポジトリなのでフィードバックの内容は一切載せず、管理 Issue 番号と
  チケットID だけを持たせる。管理 Issue 側にもコメントで相互リンクを残す
- クラッシュ・スパム・スパム疑い・質問・称賛・トリアージ失敗は振り分けない
- 追跡のため、管理 Issue の本文にもチケットID を追加

## Spam 誤判定の修正(不具合A)

- looksLikeSpam の「停車駅/方面」「駅名・路線名の併記」への単独加点を撤回し、
  放送定型句との共起を必須にした。本アプリのドメイン語彙そのものであり、
  正確な報告ほどスパム判定される構造だったため
- 「違います」「反映されない」「ほしい」など、報告で頻出する言い回しを追加
- モデルの非スパム判定をヒューリスティックが無条件に上書きするのをやめ、
  モデルの confidence が高い場合は分類を維持して ❓ Unknown Type で人手確認に回す
- 感謝・称賛を 💩 Spam に分類していたのをやめ、praise カテゴリ(💚 Praise)を新設

## タイトル破損の修正(不具合B)

- AI_TRIAGE_MODEL を @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it に変更(日本語生成品質)
- gemma-4 は response を返さず choices[0].message.content のみのため、
  両形式を受ける pickModelResponse を追加。従来の取り出し方だと全件失敗する
- 推論トレースで JSON が途中で切れる(finish_reason: length)ため max_tokens を 2048 に
- category / triageLevel / component を JSON Schema の required に追加。
  optional だったため、モデルが省略した非スパムが軒並み question に落ちていた
- 未取得・文字化け・生成ループ・助詞連続などの破損タイトルを検知し、
  要約失敗マーカー付きで起票する。破損タイトルを要約へ伝播させない
- 破損の理由とモデル名をログに残し、破損率を計測できるようにした

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: CodeRabbit 指摘対応(助詞連続の誤検知・README の条件・推論例外の握り)

- particle_run が「のでは」「ものには」など正常な日本語を破損と誤検知していた。
  誤検知するとトリアージ結果ごと破棄されるため、同一助詞の 3 連続に限定する
- 公開リポジトリへの起票条件を README と実装で一致させる(reportType・
  トリアージ成否・スパム疑い・対象カテゴリ・信頼度のすべてを明記)
- env.AI.run の例外を試行ループ内で捕捉する。JSON Mode を満たせない場合や
  AI 側の一時障害で throw すると queue の再試行を使い切ってフィードバックが
  消えるため、生成失敗として扱い「要約失敗」で起票して原文を残す

なお AI_TRIAGE_MODEL の JSON Mode 非対応の指摘は、実機検証で反証済みのため
モデルは変更しない(詳細は PR のレビュー返信を参照)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度を 0..1 に制限する

モデルが "90"(パーセント表記のつもり)や負値を返した場合、componentConfidence が
そのまま閾値判定を通過し、公開リポジトリへ内容を出すべきでないフィードバックが
起票されうる状態だった。

- TRIAGE_JSON_SCHEMA の confidence / componentConfidence に minimum: 0 と
  maximum: 1 を追加
- coerceReport でも範囲を検証し、範囲外は値を信用せず既定値へ倒す
  (componentConfidence は 0 = 公開起票しない、confidence は 0.5 = 従来の既定)

制約追加後も gemma-4 が JSON Mode を満たすことは実機で確認済み。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* fix: 信頼度は数値のみ受け付ける

Number() 任せの変換だと componentConfidence: true や [1] が 1 に化け、
component と対象カテゴリが揃うと公開リポジトリへの起票条件を通過してしまう。
数値、または数値だけの文字列に限定し、それ以外は既定値へ倒す。

- boolean・配列・オブジェクト・null・空文字は既定値(componentConfidence は 0)
- 範囲検証のテストで category を省いていたため question 扱いで弾かれ、
  信頼度の検証に到達していなかった。category: 'bug' を明示して実際に
  信頼度のガードを検証するようにした(ガードを外すと落ちることを確認済み)

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013z8ZwcVqMewc7fZx2gAzxF

* few-shot に functions / website の例を追加し、唯一例の抽出漏れを防ぐ

原因コンポーネントの判定を入れたが、few-shot に functions / website の例が
1 件も無く、この 2 リポジトリへは実質振り分けられない状態だった。両方の例を
追加する。

few-shot は毎回 FEW_SHOT_LIMIT 件をランダム抽出するため、カテゴリや
コンポーネント唯一の例(praise / functions / website)は抽出から漏れると
モデルがその値を出さなくなる。weight を付けて残りやすくし、あわせて
FEW_SHOT_LIMIT を 12 から 16 に引き上げる。README に weight / disabled と
FEW_SHOT_LIMIT の関係を追記した。

KV の実データ(dev / production)にも同じ方針で再投入済み。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01H4r9HW8s5VHfRoFEJN8bAU

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Co-authored-by: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

* アプリ指定の読み上げ速度を受け付け既定速度を等速へ変更 (#16)

* フィードバックのキューに dead letter queue を設定する (#19)

* フィードバックのキューに dead letter queue を設定する

consumer は max_retries のみで、使い切ったメッセージの退避先が無かった。
processFeedbackMessage() は queue に retry させるためエラーを再送出するが、
権限やリポジトリ設定のような恒久的な原因だと retry しても回復しないため、
3 回失敗した時点でメッセージごと破棄され、フィードバックが失われていた。

dev / production 両方の consumer に dead_letter_queue を追加する。DLQ 側に
consumer は付けない。同じハンドラを回しても同じ理由で落ちるだけで、復旧は
原因を直してから手動で流し直すのが正しい。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ の保持期限と再実行手順をドキュメントに追加する

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。

- DLQ にも保持期限があり、期限切れでメッセージが消えることを明記した。
  DLQ を置いただけでは「失わない」保証にならず、再実行には期限がある。
- 再実行用の一時 consumer には別の DLQ を付けるよう明記した。再実行は同じ
  ハンドラを回すため、DLQ が無いと max_retries 超過でそのまま削除される。
- Setup のリソース作成コマンドが dev 名のみだったので、production 側の
  名前について補足した。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ の保持期限更新手順を dev 側にも適用する形にする

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。保持期限はキュー単位の設定で、
feedback-triage-dev-dlq が prod 側の設定を継承することはないため、
コマンド例を両方のキューを回す形に変えた。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ 再実行の CLI 手順を README に追加する

CodeRabbit のレビュー指摘(outside diff)への対応。復旧手順が散文だけで
コマンドが無かったため、dev / production 双方のキュー名・スクリプト名で
実行できる形にした。一時 quarantine DLQ の作成、consumer add での接続、
排出後の consumer remove までを含む。

保持期限の確認については、wrangler 4.103 の `queues info` が retention を
表示しないため、CLI では読み出せない旨を明記した(指摘では `queues info`
で確認する手順が求められていたが、実際には出力されない)。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* DLQ 手順の保持期限・バッチサイズ・quarantine の後始末を補う

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。

- 保持期限を RETENTION 変数にまとめ、free tier では 86400 が上限で
  1209600 は弾かれることを明記した。
- quarantine DLQ の作成にも --message-retention-period-secs を渡すように
  した。指定しないとアカウント既定に落ちる。
- 再実行用 consumer に --batch-size 5 を付けた。既定の 10 は 1 メッセージ
  あたり 5〜17 秒の推論が入る本ワーカーには 1 起動あたりの負荷が大きい。
- quarantine DLQ は incident 後も残るため、再利用条件と queues delete に
  よる後始末を追記した。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018n3eJcHFb6E2BDzPCcwKZc

* 再実行手順のブロック内で RETENTION を定義する

CodeRabbit のレビュー指摘への対応。RETENTION を保持期限の設定ブロック側
だけで定義していたため、再実行手順のブロックだけをコピーして実行すると
空になり、quarantine DLQ に保持期限が渡らなかった。

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* DLQ の紐付けを確認する手順を README に追加する (#22)

DLQ への移送は Cloudflare 側が内部で行うため、正しく設定されていても
`wrangler queues list` 上の DLQ は producer / consumer とも 0 のままになる。
紐付けは移送元キューの consumer 設定に載るので、確認は
`wrangler queues consumer list <移送元キュー>` で行う必要がある。

設定は deploy して初めて反映される点も併記した。dead_letter_queue が "-"
のままなら、その環境は今も retry 枯渇でメッセージを捨てている。


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* リリース: 英語TTSの京成・西武の誤読修正、フィードバック再試行の重複起票防止、Gemini 3.8 Flash 化、デプロイ自動化 (#28)

* TTSをAzure SpeechからOpenAI gpt-4o-mini-ttsの女性声へ全面移行 (#2)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する (#3)

* TTSの既定ボイスを日英で分けて早口寄りに調整する

日英とも nova だった既定ボイスを、日本語は shimmer、英語は coral に変更する。
どちらも多言語を読めるが、各言語で最も明瞭に聞こえるボイスを選んだ。

あわせて instructions を明るく張りのある調子へ書き換え、読み上げ速度を
通常より一段速い早口気味に指示する。gpt-4o-mini-tts は speed パラメータが
効かないため、速度指定は instructions で行う必要がある。

日英で別ボイスになったことで実態と食い違ったコメントも更新する。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

* 読み上げ速度の指示をさらに急ぎ目へ強める

「一段速い早口気味」では十分に速くならなかったため、ラッシュ時の自動放送を
引き合いに出して速さを指示し、句読点・文の切れ目での間と語尾の伸ばしを
明示的に抑える。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Ns9SudVEY9UzSUiaHoDy5s

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* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する (#4)

* AIチャットのモデルにGemini(Vertex AI)を追加する

AGENT_MODEL に "google:<model>" を追加し、対話本体を Gemini でも動かせるように
する。dev は google:gemini-3.7-flash、本番は openai のまま据え置く。

Vertex AI は API キーではなく ADC(サービスアカウント)認証が前提だが Workers に
ADC は無いため、鍵 JSON を GOOGLE_VERTEX_SA_KEY で受け取り、JWT 署名と
トークン交換は @ai-sdk/google-vertex の edge 版に行わせる(google-auth-library は
バンドルに含めない)。project は鍵の project_id を既定とし、location の既定は
global。AI Gateway 経由では google-vertex-ai/v1beta1 のモデルパスを baseURL に
組み、直行時と API バージョンを揃える。

思考の抑制は providerOptions を自前で組まず AI SDK 共通の reasoning 設定に委ねる。
ただし 3 系へ 'none'(= thinkingLevel: minimal)を送ると Vertex が 400
"Thinking level is unsupported: THINKING_LEVEL_MINIMAL" を返すため、受理される
最小値の 'low' まで下げる。2.5 系は 'none'(thinkingBudget: 0)で完全に止める。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

プロバイダ切り替えが「vars のみの変更」で済むのは、そのプロバイダのシークレットを
投入済みの場合に限ることを README に明記する。未投入だと resolveAgentModel が
"<SECRET> is not configured" を投げて /agent/chat が全リクエスト失敗するため。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する (#5)

* TTSをOpenAIからGoogle Cloud Text-to-Speechへ全面移行する

合成エンジンを OpenAI(gpt-4o-mini-tts) から Cloud Text-to-Speech へ差し替える。
既定ボイスは Firebase Functions 時代の Google TTS 実装と同じ ja-JP-Standard-B /
en-US-Standard-G に揃え、Android の端末内蔵 TTS と同水準の音質にする。
Standard / Wavenet / Neural2 以外(Studio・Chirp3-HD・Gemini-TTS)は単価が
桁違いのためクライアントから名指しできないようにする。

認証は API キーではなくサービスアカウント(GOOGLE_TTS_SA_KEY)で、既存の
getGoogleAccessToken を再利用する。用途ごとに別の鍵を使うようになるため、
トークンキャッシュのキーを scope 単体からサービスアカウント × scope に変える。
Cloud TTS は AI Gateway の対応プロバイダではないので Google へ直行する。

Standard 系には読み方のプロンプト指示が無いため TTS_INSTRUCTIONS_* は廃止し、
速さは TTS_SPEED(speakingRate)、高さは TTS_PITCH に置き換える。リクエストの
model / instructions* は受け取っても無視するため、旧アプリからの呼び出しは
そのまま通る。エンジン差し替えで同じ入力でも音声が変わるので、キャッシュキーの
版を 13 から 14 へ上げて旧キャッシュとは分離する。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* 鍵ファイルが空のときに明示的なエラーにする

<NAME>_FILE で指定した鍵 JSON が空でも、これまでは値なしとして黙って捨てられ、
「投入対象のシークレットがありません」としか出ないため原因を追いにくかった。
失敗した `gcloud iam service-accounts keys create` は出力先ファイルを空のまま
残すため、この事故は実際に起こる。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01G4jE3NdeZJ5Ny7Zjue9tzi

* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

ボイス名の検証を形式一致から実在ボイスの allowlist へ変更する。
形式だけを見ていたため ja-US-Standard-A や ja-JP-Standard-Z のような実在しない
名前が検証を通過し、Cloud TTS が 400 "Voice ... does not exist" を返して /tts
全体が失敗していた(未知の名前は既定値へ倒す、というこのモジュールの前提が
成り立っていなかった)。allowlist は voices.list で実在を確認した ja-JP 11 件・
en-US 29 件。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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* 本番の AGENT_MODEL を Gemini(Vertex AI)へ切り替える (#6)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える (#7)

* staging の駅検索を sapi-bff-stg から stationapi-stg へ切り替える

BFF 廃止に伴い、staging の Service Binding を stationapi-stg へ移す。
GraphQL のクエリとレスポンス構造は sapi-bff と同一(stationsByName /
stationGroupStations とも引数・フィールド名が変わらない)ため、
クエリ側の処理には手を入れていない。

本番の route 移管はまだ済んでいないので、production は
SAPI_BFF → sapi-bff のまま残し、STATION_API を優先して
未設定なら SAPI_BFF へ落ちる順序にした。

なお stationapi は GraphQL をサブドメイン直下(POST /)で受けるため、
STATION_API 経由の POST 先は /graphql ではなくルート直下にしている。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

* STATION_API 経由のテストで POST であることも検証する

CodeRabbit の指摘(PR #7)。テスト名は「サブドメイン直下へ POST する」
なのに URL しか見ておらず、method はスイート全体でも未検証だった。
リクエスト本文の variables は既存テストがカバー済みのため触っていない。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01PM76omHQmBawZ3EfBsuU7z

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* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える (#9)

* 本番の駅検索を sapi-bff から stationapi へ切り替える

BFF 廃止に伴い、production の Service Binding を SAPI_BFF → sapi-bff から
STATION_API → stationapi へ移す。staging(#7)と揃い、両環境とも
stationapi を直に叩く構成になったため、SAPI_BFF への分岐は不要になった。

postGraphQL から SAPI_BFF 分岐を落とし、Service Binding 不使用時の
フォールバック環境変数も SAPI_BFF_GRAPHQL_URL から
STATION_API_GRAPHQL_URL へ改名する(wrangler.jsonc では未設定のため
リネームによる実害はない)。

分岐が消えたことで「STATION_API があれば優先し、サブドメイン直下へ POST
する」テストは意味を失うので削除するが、stationapi が GraphQL を
POST / でのみ受けるという前提の検証は残す必要があるため、POST 先 URL と
method のアサーションは既存の Service Binding テストへ畳み込んでいる。

なお Service Binding は対象 Worker が存在しないとデプロイに失敗するため、
stationapi(production)のデプロイ完了後にこの変更をデプロイし、
BFF の削除はその後に行うこと。

Closes #8

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* fix: apply CodeRabbit auto-fixes

STATION_API と STATION_API_GRAPHQL_URL の優先順位を回帰テストで固定する。

SAPI_BFF 分岐の削除に伴い「STATION_API があれば優先」テストを落としたが、
残る 2 分岐(Service Binding / URL フォールバック)の順序を確かめる
テストが無くなっていた。既存テストは片方だけを設定するため、postGraphQL の
分岐順を入れ替えても全て通ってしまう。

グローバル fetch はスパイに実装を持たせ、分岐順が壊れた場合でも実
ネットワークへ出ないようにする(jest.config.js に restoreMocks が無いため
finally で明示的に戻す)。

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* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する (#14)

* フィードバックを原因リポジトリへ振り分け、トリアージの起票品質を改善する

原因が特定できたフィードバックを該当する公開リポジトリにも起票できるようにし、
あわせて Issue #11 で報告された Spam 誤判定とタイトル破損を修正する。

## 公開リポジトリへの振り分け

- トリアージに原因コンポーネントの判定(component / componentConfidence)を追加
- component が特定でき信頼度 0.7 以上なら、TrainLCD/MobileApp・StationAPI・
  Functions・Website のいずれかにスタブ Issue を起票する
- 公開リポジトリなのでフィードバックの内容は一切載せず、管理 Issue 番号と
  チケットID だけを持たせる。管理 Issue 側にもコメントで相互リンクを残す
- クラッシュ・スパム・スパム疑い・質問・称賛・トリアージ失敗は振り分けない
- 追跡のため、管理 Issue の本文にもチケットID を追加

## Spam 誤判定の修正(不具合A)

- looksLikeSpam の「停車駅/方面」「駅名・路線名の併記」への単独加点を撤回し、
  放送定型句との共起を必須にした。本アプリのドメイン語彙そのものであり、
  正確な報告ほどスパム判定される構造だったため
- 「違います」「反映されない」「ほしい」など、報告で頻出する言い回しを追加
- モデルの非スパム判定をヒューリスティックが無条件に上書きするのをやめ、
  モデルの confidence が高い場合は分類を維持して ❓ Unknown Type で人手確認に回す
- 感謝・称賛を 💩 Spam に分類していたのをやめ、praise カテゴリ(💚 Praise)を新設

## タイトル破損の修正(不具合B)

- AI_TRIAGE_MODEL を @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it に変更(日本語生成品質)
- gemma-4 は response を返さず choices[0].message.content のみのため、
  両形式を受ける pickModelResponse を追加。従来の取り出し方だと全件失敗する
- 推論トレースで JSON が途中で切れる(finish_reason: length)ため max_tokens を 2048 に
- category / triageLevel / component を JSON Schema の required に追加。
  optional だったため、モデルが省略した非スパムが軒並み question に落ちていた
- 未取得・文字化け・生成ループ・助詞連続などの破損タイトルを検知し、
  要約失敗マーカー付きで起票する。破損タイトルを要約へ伝播させない
- 破損の理由とモデル名をログに残し、破損率を計測できるようにした

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* fix: CodeRabbit 指摘対応(助詞連続の誤検知・README の条件・推論例外の握り)

- particle_run が「のでは」「ものには」など正常な日本語を破損と誤検知していた。
  誤検知するとトリアージ結果ごと破棄されるため、同一助詞の 3 連続に限定する
- 公開リポジトリへの起票条件を README と実装で一致させる(reportType・
  トリアージ成否・スパム疑い・対象カテゴリ・信頼度のすべてを明記)
- env.AI.run の例外を試行ループ内で捕捉する。JSON Mode を満たせない場合や
  AI 側の一時障害で throw すると queue の再試行を使い切ってフィードバックが
  消えるため、生成失敗として扱い「要約失敗」で起票して原文を残す

なお AI_TRIAGE_MODEL の JSON Mode 非対応の指摘は、実機検証で反証済みのため
モデルは変更しない(詳細は PR のレビュー返信を参照)。

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* fix: 信頼度を 0..1 に制限する

モデルが "90"(パーセント表記のつもり)や負値を返した場合、componentConfidence が
そのまま閾値判定を通過し、公開リポジトリへ内容を出すべきでないフィードバックが
起票されうる状態だった。

- TRIAGE_JSON_SCHEMA の confidence / componentConfidence に minimum: 0 と
  maximum: 1 を追加
- coerceReport でも範囲を検証し、範囲外は値を信用せず既定値へ倒す
  (componentConfidence は 0 = 公開起票しない、confidence は 0.5 = 従来の既定)

制約追加後も gemma-4 が JSON Mode を満たすことは実機で確認済み。

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* TypeSafeの判定精度を実測するトリアージスパイクを追加

Refs #31

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* シークレットのテンプレートにTYPESAFE_API_KEYを追加

Refs #31

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* トリアージ判定用のTYPESAFE_MODELをvarsに追加しスパイクから参照する

Refs #31

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* スパイクに不一致の内訳出力と生データの書き出しを追加

Refs #31

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* 実測に基づき合成ロジックと質問定義を見直す

- スパム判定: 放送の書き起こしを praise ゲートの外に出し、閾値を分離幅の中央へ
- triageLevel: 加重和をやめ、カテゴリで分岐して bug にのみ severity を適用
- breadth: 正解レベルと相関しなかったため質問ごと削除
- component: 値の誤りと描画の誤りの境界を criteria で明示
- is_spam: 送信テストの投稿を criteria に追加

Refs #31

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* 路線ロゴの出所を踏まえてcomponentのcriteriaを訂正

路線ロゴの画像は StationAPI ではなくアプリに同梱されたローカルアセット
(MobileApp の src/lineSymbolImage.ts が路線 ID で require している)なので、
ロゴの取り違えは station_api ではなく mobile_app に分類する。

Refs #31

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* 感謝ゲートを固定値比較から大小比較に変える

is_praise_only がちょうど 0.50 のとき、is_spam 0.96 の明確なスパムが
praise < 0.5 の条件で弾かれていた。守りたいのは感謝の方がスパムらしさより
強い場合だけなので、両者の大小で判定する。

Refs #31

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* トリアージ判定モジュールを切り出してスパイクと共有する

質問定義・閾値・合成ロジックを src/consumers/typesafeTriage.ts に移し、
計測スクリプトはそれを import する。別々に持つと、スパイクで測ったものと
本番で動くものが食い違う。

feedbackTriage.ts からの呼び出しはまだ行っていない。

Refs #31

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* トリアージの判定をTypeSafeに切り替える

Workers AI の担当をタイトルと要約の生成だけに絞り、スパム・カテゴリ・優先度・
原因コンポーネントの判定は TypeSafe の型付き判定を使う。

few-shot は判定を含んだ完全な形で KV に保つ(計測の正解データを兼ねるため)が、
プロンプトへ渡す際にタイトルと要約だけへ射影する。例にだけ余分なフィールドが
あるとモデルがそれを真似てスキーマと食い違う。

判定を取得できなかった場合は、生成したタイトルと要約を保ったまま原因を
絞り込めなかった扱いに倒す。componentConfidence が 0 になるため公開リポジトリ
への起票は行われず、フィードバック自体も失われない。

Refs #31

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* 一時的なAPIエラーの再試行と引数検証を追加

CodeRabbit の指摘を原文とドキュメントで確認して対応した。

- 429 / 529 は指数バックオフで再試行する(retry-after があれば優先)。逐次実行
  なので、後半で落ちるとそこまでの計測が無駄になる
- 生データは 1 件ごとに書き出す。途中で失敗しても収集済みを失わない
- --limit は正の整数のみ受理する。Number('foo') も 0 になり全件実行だった
- --out は値の存在を確認する。`--out --json` が `--json` というファイルを作る

同じ再試行の欠落が本番側の judgeFeedback にもあったため、あわせて対応した。

Refs #31

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* 確認待ちの判定を引き継ぎ、バックオフが効かない条件を直す

CodeRabbit の指摘をコードで確認して対応した。

- compose が立てた needsSpamReview を triageFeedback が捨てていた。
  resolvePublicIssueRepo はこのフラグで公開リポジトリへの起票を止めるため、
  落とすとスパム確定ではないが確認が必要なフィードバックが公開リポジトリに出る。
- retry-after ヘッダが無いと get() は null を返し、Number(null) は 0。
  isFinite(0) が true のため待機時間が 0 になり、バックオフが効いていなかった。

いずれも回帰テストを追加した。

Refs #31

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* 提案駅をTypeSafeのnoulで判定するリランクを追加する

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* リランクをオフラインで実測するスパイクと評価セットを追加する

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* 判定できない候補を黙って除外せずnullを返すようにする

レビュー指摘(Fable / CodeRabbit)への対応。案Yは200でも読める回答が0件のとき
[]を返し、案Xは一部のリクエストが失敗した候補を黙って落としていた。戻り値が
「完全な判定結果」として扱われるため、429の着順で提案が揺れる。全候補を判定
できたときだけ結果を返すようにし、nullを返す経路でもonUsageは呼ぶ。
あわせてエラー種別だけをログに出し、SyntaxError経由で応答本文が載るのを止める。

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* スパイクの採点の抜けと引数検証を直す

レビュー指摘(Fable / CodeRabbit)への対応。同名別レコードの確率を先頭1件しか
見ていなかったため分離幅が歪む点、候補0件の項目がexpectEmptyを無条件で正解に
していた点、--limit/--shapeの不正値が黙って「全件・両案」に倒れて有料APIを
余計に叩く点を直す。分母から除いたexpectの件数も出す。

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* 同名駅が提案枠を食う問題を直し評価セットを実測に合わせる

stationsByNameは同一物理駅を路線別レコード(別stationId・同一groupId)で返すため、
確率順に切ると枠が同じ駅で埋まる。実測では「海が見える駅」の上位5件が熱海の
4レコードと真鶴になり根府川と早川が押し出された(recall 14/19)。groupIdで畳んで
17/19。評価セットは--recordの実プールに合わせて9項目直した。

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* リランクを対話ターンへ組み込み既定無効のまま切り替えられるようにする

本文を書く前に「提案してよい駅」をsystemメッセージで渡す形にした。replyが提案
集合に条件付けられるので本文と提案カードが食い違わず、判定できなかったときは
何も注入せず今の挙動(モデルが自分で選ぶ)へフォールバックできる。agentOutputSchema
からsuggestionsを外すとこのフォールバックが消えるため残した。
有効化と閾値はconfig:remoteのagent_rerank_thresholdで、既定は無効。判定はprepareStep
が複数回走ってもターンに1回だけ(都度判定すると最大3往復ぶんのレイテンシが乗る)。

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* リランク閾値に真偽値や配列が入ったときは無効に倒す

Number()に直接かけていたためagent_rerank_threshold: trueが1として有効になり、
「とりあえずtrueで有効化」という書き方でほぼ全候補が棄却されて提案が静かに
消える。配列もNumber([0.7])で通っていた。数値と数値形式の文字列だけを通す。

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* リランクの注記を user ロールで注入し Gemini でのターン失敗を直す

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* リランク注記の注入位置をツール結果の後ろとして検証する

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@coderabbitai

coderabbitai Bot commented Sep 18, 2026 •

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Configuration used: Organization UI

Review profile: CHILL

Plan: Essentials

Run ID: 6f71a5d6-fb61-44ef-a31a-1b00684a318f

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master は過去のリリースを squash マージしているため、dev と履歴が分岐して
いる。5 ファイルで競合したが、いずれも dev 側の追加・置き換え(TypeSafe の
判定への移行と TYPESAFE_MODEL / TYPESAFE_API_KEY の追加)に対して master 側が
移行前の内容を持っているだけなので、すべて dev の内容で解決した。

マージ結果のツリーは origin/dev と完全一致し、master との差分は #30 / #32 /
#33 / #34 の 15 ファイルのみ。

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Claude-Session: https://claude.ai/code/session_019ebJ3d9GmbUKPde94ic4DZ
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