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Pluglug/bl_crash_profiler

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bl_crash_profiler

プロジェクト概要

プロジェクト名: bl_crash_profiler
バージョン: 0.1.0
開発期間: 3-6ヶ月
目的: Blenderクラッシュの自動監視・分析・報告システムの構築

本MVPは小規模な個人開発を想定し、サーバー・クラウドストレージ等の運用を前提とせず、ローカル完結型のデスクトップアプリとして設計します。将来的なスケールアップ（WebUI/サーバー化）も見据えた構成とします。

背景・課題

現状の問題

  • Blenderのクラッシュ原因の特定に時間がかかる
  • 特定のアドオンや操作によるクラッシュパターンが見えない
  • 手動でのクラッシュレポート作成が非効率
  • 開発者とユーザー間でのクラッシュ情報共有が困難

解決すべき課題

  1. クラッシュの自動検出と情報収集
  2. AI/LLMによるクラッシュ原因の自動分析
  3. クラッシュパターンの学習と予測
  4. 構造化されたバグレポートの自動生成
  5. 予防的警告システムの構築

システム仕様

0. ローカル完結型MVPアーキテクチャ

  • サーバー・クラウドストレージ不要、すべてローカルPC内で完結
  • デスクトップアプリ（Electron + React）を中心に設計
  • Pythonスクリプトでクラッシュ監視・収集、SQLiteファイルDBでデータ管理
  • Electron⇔Python間はREST風APIで通信（将来FastAPI等に置換しやすい）
  • データ構造・API設計は将来的なサーバー化・WebUI化を意識
flowchart LR
    A["Blender<br/>(監視対象)"]
    B["Crash Monitor<br/>(Pythonスクリプト)"]
    C["SQLite DB<br/>(ローカル)"]
    D["Electron UI<br/>(React)"]

    A <--> B
    B <--> C
    D <--> C
    D <--> B
Loading

1. 基本アーキテクチャ

flowchart LR
    A["Blender<br/>(監視対象)"]
    B["Crash Monitor<br/>(ログ収集)"]
    C["Analysis Engine<br/>(LLM解析)"]
    D["Report Generator<br/>(レポート生成)"]
    E["Pattern Learning<br/>(パターン学習)"]

    A <--> B
    B <--> C
    B --> D
    C --> E
Loading

2. 主要コンポーネント

A. クラッシュ監視エンジン (Crash Monitor)

  • ファイル監視: *.crash.txt ファイルの自動検出
  • プロセス監視: Blenderプロセスの異常終了監視
  • ログ収集: システムログ、ミニダンプファイルの収集
  • メタデータ抽出: クラッシュ発生時の環境情報収集

B. 分析エンジン (Analysis Engine)

  • LLM統合: OpenAI GPT-4 または ローカルLLM (Ollama)
  • スタックトレース解析: 関数呼び出し階層の分析
  • 原因分類: メモリ不足、GPU関連、アドオン起因等の自動分類
  • 重要度判定: クラッシュの緊急度レベル判定

C. パターン学習システム (Pattern Learning)

  • クラッシュパターンDB: 過去のクラッシュデータの蓄積
  • 統計分析: アドオン別、操作別のクラッシュ頻度分析
  • 予測モデル: 危険な操作パターンの事前検出
  • 相関分析: 環境設定とクラッシュ発生率の相関

D. レポート生成システム (Report Generator)

  • 自動レポート: 構造化されたクラッシュレポートの生成
  • 可視化: グラフ・チャートによるクラッシュ傾向の表示
  • エクスポート: GitHub Issues、Blender DevTalk形式での出力
  • フィルタリング: 日付、原因、重要度による絞り込み

技術スタック

MVP（ローカル完結型）

  • UI: Electron + React + TypeScript + Tailwind CSS
  • バックエンド: Python 3.11+（単体スクリプト or ローカルAPIサーバー）
  • データベース: SQLite（ローカルファイル）
  • 監視: watchdog, psutil
  • ログ管理: structlog
  • 設定管理: pydantic-settings

将来拡張

  • WebUI（React）/ FastAPI / PostgreSQL / クラウド連携 など

開発フェーズ

Phase 1: 基本機能実装 (2ヶ月)

目標: 最小限のローカル完結型クラッシュ監視・収集システム

  • クラッシュファイル監視機能
  • 基本的なログ収集
  • Electron+React UI
  • SQLite データベース設計
  • 基本的なAPI設計
  • ルールベースの簡易分析

成果物:

  • クラッシュ発生時の自動通知
  • 基本的なクラッシュログ一覧表示
  • 手動でのクラッシュレポート作成

Phase 2: LLM統合・分析機能 (1.5ヶ月)

目標: AI による自動分析機能

  • OpenAI API統合
  • スタックトレース解析ロジック
  • 原因分類アルゴリズム
  • 分析結果の構造化保存
  • 分析精度の評価システム

成果物:

  • クラッシュ原因の自動分析
  • 解決策の提案機能
  • 重要度レベルの自動判定

Phase 3: パターン学習システム (0.5ヶ月)

目標: クラッシュパターンの自動学習

  • クラッシュパターンの統計分析
  • アドオン別リスク分析
  • 操作シーケンス分析
  • 予測モデルの構築
  • 警告システムの実装

成果物:

  • 危険な操作パターンの事前警告
  • アドオン別安定性レポート
  • 環境設定の最適化提案

Phase 4: スケールアップ・拡張（サーバー/WebUI化等）

目標: 必要に応じてサーバー化・WebUI化・外部連携を段階的に実装

  • FastAPI等によるAPIサーバー化
  • WebUI（React）への切り出し
  • クラウドストレージ/外部API連携
  • 高度な可視化・統計分析
  • GitHub Issues自動作成
  • Blender DevTalk投稿機能
  • 他のクラッシュレポートツールとの連携
  • パフォーマンス最適化

成果物:

  • 完全自動化されたバグレポート
  • 高度な分析ダッシュボード
  • 外部サービス連携
  • 拡張性の高い分析・可視化

機能仕様

1. クラッシュ監視機能

# 監視対象ディレクトリ
MONITOR_PATHS = {
    "windows": os.getenv("TEMP"),
    "linux": "/tmp",
    "macos": "/tmp"
}

# 監視ファイルパターン
CRASH_PATTERNS = [
    "*.crash.txt",
    "blender*.log",
    "*.dmp"
]

2. 分析機能

# 分析カテゴリ
ANALYSIS_CATEGORIES = {
    "memory": ["out_of_memory", "memory_leak", "heap_corruption"],
    "gpu": ["driver_crash", "opengl_error", "cuda_error"],
    "addon": ["python_error", "addon_conflict", "api_misuse"],
    "system": ["disk_full", "permission_error", "system_instability"]
}

# 重要度レベル
SEVERITY_LEVELS = {
    "critical": "データ損失の可能性",
    "high": "作業中断",
    "medium": "機能制限",
    "low": "軽微な影響"
}

3. レポート生成機能

# レポート形式
REPORT_FORMATS = {
    "json": "構造化データ",
    "markdown": "GitHub Issues用",
    "html": "Web表示用",
    "pdf": "印刷用"
}

データベース設計

主要テーブル

-- クラッシュレポート
CREATE TABLE crash_reports (
    id UUID PRIMARY KEY,
    timestamp DATETIME,
    blender_version VARCHAR(50),
    os_info TEXT,
    crash_type VARCHAR(100),
    severity_level VARCHAR(20),
    raw_log TEXT,
    analysis_result JSON,
    file_path TEXT,
    created_at DATETIME
);

-- 分析結果
CREATE TABLE analysis_results (
    id UUID PRIMARY KEY,
    crash_report_id UUID REFERENCES crash_reports(id),
    llm_provider VARCHAR(50),
    analysis_type VARCHAR(100),
    confidence_score FLOAT,
    suggested_solutions TEXT,
    related_issues TEXT,
    created_at DATETIME
);

-- パターン学習
CREATE TABLE crash_patterns (
    id UUID PRIMARY KEY,
    pattern_type VARCHAR(100),
    pattern_data JSON,
    frequency INTEGER,
    first_seen DATETIME,
    last_seen DATETIME,
    related_addons TEXT[]
);

予算・リソース

開発リソース

  • 開発者: 1名
  • 作業時間: 週10-20時間
  • 開発環境: Python開発環境、LLM API アクセス

リスク・課題

技術的リスク

  1. LLM分析精度: 誤分析による誤った解決策提案
  2. パフォーマンス: 大量のクラッシュログ処理時の性能問題
  3. プライバシー: ユーザーのクラッシュログに含まれる個人情報

対策

  1. 分析精度向上: 複数のLLMモデルでの検証、人間によるレビュー
  2. パフォーマンス対策: 非同期処理、バッチ処理、キャッシュ活用
  3. プライバシー保護: ログの匿名化、オプトイン方式

成功指標

定量的指標

  • クラッシュ検出率: 95%以上
  • 分析精度: 80%以上
  • レスポンス時間: 5秒以内
  • ユーザー満足度: 4.0/5.0以上

定性的指標

  • Blenderコミュニティでの認知度向上
  • 開発者からのフィードバック獲得
  • オープンソースプロジェクトとしての発展

今後の展開

短期目標 (6ヶ月)

  • 基本機能の完成とリリース
  • 限定的なベータテスト
  • コミュニティフィードバック収集

中期目標 (1年)

  • 機能拡張と安定性向上
  • 他の3DCGソフトウェアへの対応検討
  • 商用版の検討

長期目標 (2-3年)

  • AI主導の予防的メンテナンス
  • リアルタイム最適化提案
  • 業界標準ツールとしての地位確立

まとめ

bl_crash_profilerは、Blenderユーザーの作業効率向上と開発者の品質向上を同時に実現する革新的なツールです。LLMの力を活用した自動分析と機械学習によるパターン認識により、従来の手動作業を大幅に削減し、より迅速で正確なクラッシュ対応を可能にします。

このプロジェクトの成功により、Blenderエコシステム全体の安定性向上に貢献し、3DCG制作ワークフローの信頼性を大幅に向上させることができます。

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