v1.1.0

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v1.1 - ローカルLLM対応

情報セキュリティ対応として、会議議事録・Slackメッセージの処理を外部サービス（Claude API）から R-CCS内のローカルLLM（OpenAI互換API / vLLM）
に切り替えました。機密性の高い議事録・チャット内容が外部に送出されなくなります。

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新機能

ローカルLLM対応（cli_utils.py）

• OPENAI_API_BASE を設定すると call_claude() が自動的にローカルLLMにルーティング。未設定時は従来通り Claude CLI にフォールバック。
• call_local_llm(): ストリーミングHTTP・SSEパース・CoT除去（ タグ、英語前文）・thinking mode対応
• load_claude_md_context(): docs/project.md からプロジェクト用語・ステークホルダー情報を自動抽出してプロンプトに埋め込み

高品質議事録生成（generate_minutes_local.py）

• ../Minutes/scripts/ から本リポジトリへコピー。pm_from_recording.sh から参照。
• マルチステージ処理（文字起こし → チャンク要約 → 統合議事録）
• ストリーミング出力・CoT除去・thinking mode対応

pm_from_recording.sh リライト

• Slurm/sbatch を除去してローカル実行に変更。GPU環境があればそのまま実行可能。
• 新パイプライン:
  Whisper文字起こし → generate_minutes_local.py（ローカルLLMで議事録生成）
  → pm_minutes_import.py --no-llm（議事録DB保存）
  → pm_minutes_to_pm.py（pm.db転記）→ .mdファイル削除

pm_minutes_import.py 強化

• テーブル形式アクションアイテムのパーサーを追加（generate_minutes_local.py の出力形式と互換）
• プロンプトにプロジェクト文脈（用語集・ステークホルダー）を自動埋め込み（抽出精度向上）

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バグ修正

• pm_extractor.py / pm_minutes_import.py: NULL content レコードの INSERT 前ガードを追加（content が空のアイテムをスキップ）
• pm_report.py: NULL content による AttributeError を修正（detect_risk_items・format_action_items・format_decisions の3箇所）

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設定方法

~/.secrets/slack_tokens.sh に以下を追記してください:

export OPENAI_API_BASE="http://localhost:8000/v1" # vLLM エンドポイント
export OPENAI_API_KEY="dummy" # 認証不要のサーバは "dummy" で可
export OPENAI_MODEL="google/gemma-4-26B-A4B-it" # 読み込まれているモデル名
export OPENAI_MAX_TOKENS="8192" # Slack要約・抽出用（任意）

OPENAI_API_BASE 未設定時は従来通り Claude CLI（claude -p）で動作します。

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v1.0.0 - Project Management System first release

富岳NEXT プロジェクトマネジメント支援システム v1.0.0

会議議事録・Slack投稿からの自動抽出、ゴール・マイルストーン管理、週次レポート・LLMインサイト生成を統合したPM支援システムの初回リリース。

主な機能

情報収集・蓄積

• Slack チャンネルのメッセージを差分取得・スレッド単位で要約して SQLite DB に蓄積 (slack_pipeline.py)
• 会議録音の Whisper 文字起こし → 詳細議事録DB (pm_minutes_import.py) → pm.db 転記 (pm_minutes_to_pm.py)
• LLM によるアクションアイテム・決定事項の自動抽出と pm.db への保存 (pm_extractor.py)

ゴール・マイルストーン管理

• goals.yaml にトップダウンでゴール・マイルストーンを定義し git で変更履歴を管理
• pm_goals_import.py で pm.db に完全同期（追加・更新・削除）
• 各アクションアイテムを LLM がマイルストーンに自動紐づけ推定

レポート・インサイト生成

• 週次進捗レポートを Slack Canvas に投稿 (pm_report.py)
• LLM によるプロジェクト健全性評価・リスク特定・改善提案を生成 (pm_insight.py)

Canvas 連携

• Canvas 上でのアクションアイテム編集内容を pm.db に同期 (pm_sync_canvas.py)
• 決定事項の確認チェックボックスと acknowledged_at の同期
• 変更前後を audit_log テーブルに記録

セキュリティ

• 全 DB を SQLCipher AES-256 で暗号化 (db_utils.py)
• 平文ファイルをディスクに残さない録音インポートフロー

設計思想

LLM によるボトムアップの情報収集と、人間が承認するトップダウンのゴール管理を組み合わせた2層構造。「今どこにいるか」「ゴールに向けて前進しているか」を常に把握できる PM 支援システム。