TKFactory-lab/root

TKFactoryLABのルートリポジトリです

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Python

primary language

Aug 30, 2025

updated

README

CrewAI リポジトリ(簡易 README)

短く:このリポジトリは Redmine と連携する CrewAI サービスの開発用ワークスペースです。 主要な要素は Docker Compose ベースのサービス群(crewai_app、redmine、db、nginx、rfp_scheduler 等)と、ブラウザで使うチャット UI (ui/chat.html) です。

必要な前提

  • Docker / Docker Compose
  • Git と Git LFS (大きなネイティブバイナリを LFS で管理しています)
  • Windows 環境での開発: PowerShell を利用します(README の手順は PowerShell 向けの例を含みます)

重要:OPENAI_API_KEY の扱い

  • セキュリティのため、OPENAI_API_KEY は可能な限り Windows の環境変数(User または System)に設定してください。 例(PowerShell, User スコープ):

    [Environment]::SetEnvironmentVariable('OPENAI_API_KEY','sk-xxxx-REPLACE','User')
    

初回セットアップ(簡易)

  1. Git LFS をインストールして有効化
    git lfs install --local
    
  2. .env を確認して必要な値(REDMINE_URL, REDMINE_API_KEY 等)をセットする(既に .env に例が含まれています)。
    • CREWAI_AGENT_WEBHOOK_INTERNAL はコンテナ間用(例: http://crewai_app:8000/webhook)
    • CREWAI_AGENT_WEBHOOK_HOST はホスト/ブラウザからのアクセス用(例: http://localhost:8000/webhook)

起動(開発用)

# リポジトリルートで
docker compose up -d --build
docker compose logs -f crewai_app

ブラウザチャット UI

  • ui/chat.html をブラウザで開き、Socket.IO で接続して nobu などのエージェントと会話できます。
  • production では Nginx + Gunicorn を経由する構成があります(docker-compose.yml を参照)。

Git LFS / 大ファイルについて(このリポジトリの現状)

  • 大きなネイティブ拡張(modules/**/*.so 等)は Git LFS に移行済みです(履歴書き換えを実施)。
  • 履歴を書き換えたため、既にクローン済みの開発者はリセットが必要になります:
    git fetch origin
    git reset --hard origin/my-work-backup
    

今後の注意点

  • バイナリや仮想環境を誤ってコミットしないよう .gitignore を整備しました。既にコミット済みの大ファイルは LFS に移しました。
  • Git LFS のストレージ制限に注意してください(プランによって上限あり)。

トラブルシュート - 代表例

  • .gitattributesis not a valid attribute name という警告が出る場合、先頭に余分なテキストや否定パターンがある可能性があります。リポジトリにはヘッダコメント化と無害化を適用済みです。
  • チャット UI が接続できない場合:crewai_app コンテナが起動しているか、/health が OK か確認し、Nginx のプロキシ設定(nginx.conf)とポートをチェックしてください。

連絡先 / 次のアクション

  • 既存クローンを持つメンバーへ履歴書き換えの周知を行ってください。
  • README の補足(より詳細なデプロイ手順、TLS 設定、CI ワークフローなど)を追加希望なら指示してください。

補助ツールとCI

ローカルで tools/socketio_smoke_check.py を実行する場合、Python と以下のパッケージが必要です:

python -m pip install requests python-socketio

短い README を追加しました。必要であれば英語版や詳細な運用ドキュメントを追加します.

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TKFactory-lab

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CrewAI リポジトリ(簡易 README)

短く:このリポジトリは Redmine と連携する CrewAI サービスの開発用ワークスペースです。 主要な要素は Docker Compose ベースのサービス群(crewai_app、redmine、db、nginx、rfp_scheduler 等)と、ブラウザで使うチャット UI (ui/chat.html) です。

必要な前提

  • Docker / Docker Compose
  • Git と Git LFS (大きなネイティブバイナリを LFS で管理しています)
  • Windows 環境での開発: PowerShell を利用します(README の手順は PowerShell 向けの例を含みます)

重要:OPENAI_API_KEY の扱い

  • セキュリティのため、OPENAI_API_KEY は可能な限り Windows の環境変数(User または System)に設定してください。 例(PowerShell, User スコープ):

    [Environment]::SetEnvironmentVariable('OPENAI_API_KEY','sk-xxxx-REPLACE','User')
    

初回セットアップ(簡易)

  1. Git LFS をインストールして有効化
    git lfs install --local
    
  2. .env を確認して必要な値(REDMINE_URL, REDMINE_API_KEY 等)をセットする(既に .env に例が含まれています)。
    • CREWAI_AGENT_WEBHOOK_INTERNAL はコンテナ間用(例: http://crewai_app:8000/webhook)
    • CREWAI_AGENT_WEBHOOK_HOST はホスト/ブラウザからのアクセス用(例: http://localhost:8000/webhook)

起動(開発用)

# リポジトリルートで
docker compose up -d --build
docker compose logs -f crewai_app

ブラウザチャット UI

  • ui/chat.html をブラウザで開き、Socket.IO で接続して nobu などのエージェントと会話できます。
  • production では Nginx + Gunicorn を経由する構成があります(docker-compose.yml を参照)。

Git LFS / 大ファイルについて(このリポジトリの現状)

  • 大きなネイティブ拡張(modules/**/*.so 等)は Git LFS に移行済みです(履歴書き換えを実施)。
  • 履歴を書き換えたため、既にクローン済みの開発者はリセットが必要になります:
    git fetch origin
    git reset --hard origin/my-work-backup
    

今後の注意点

  • バイナリや仮想環境を誤ってコミットしないよう .gitignore を整備しました。既にコミット済みの大ファイルは LFS に移しました。
  • Git LFS のストレージ制限に注意してください(プランによって上限あり)。

トラブルシュート - 代表例

  • .gitattributesis not a valid attribute name という警告が出る場合、先頭に余分なテキストや否定パターンがある可能性があります。リポジトリにはヘッダコメント化と無害化を適用済みです。
  • チャット UI が接続できない場合:crewai_app コンテナが起動しているか、/health が OK か確認し、Nginx のプロキシ設定(nginx.conf)とポートをチェックしてください。

連絡先 / 次のアクション

  • 既存クローンを持つメンバーへ履歴書き換えの周知を行ってください。
  • README の補足(より詳細なデプロイ手順、TLS 設定、CI ワークフローなど)を追加希望なら指示してください。

補助ツールとCI

ローカルで tools/socketio_smoke_check.py を実行する場合、Python と以下のパッケージが必要です:

python -m pip install requests python-socketio

短い README を追加しました。必要であれば英語版や詳細な運用ドキュメントを追加します.

Contributors

TKFactory-lab

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Python

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