Bluesky の投稿からジョブとステータスを可視化し、毎日のクエストで目指す姿に近づく Web クライアント。AI 推論は端末内 (Gemini Nano / ONNX) で完結。
See the codeBluesky で投稿しながら、なりたい自分に近づく。
日々の Bluesky 投稿を AI が読み取って、今のあなたの気質をジョブとステータスで可視化する Web クライアント。目指す姿を選び、毎日のクエストをこなしていくと、少しずつそこに近づける。AI 推論はすべて端末内で動くので、投稿内容が外部に送られない。
ライブ版: https://aozoraquest.app
推奨ブラウザは最新の Chrome (Gemini Nano 対応)。それ以外のブラウザでは生成系機能 (カード生成・翻訳・スピリット会話) が自動 OFF になり、診断・タイムライン・カード表示などは引き続き使える。
過去投稿から今の気質をジョブとステータスで割り出し、「目指す姿」を選ぶと、現状と目標の差を埋める日々のクエストが出る。クエストをこなして投稿すると、その方向のステータスが伸びる。投稿という日常の延長で、自分が変わっていく感覚を可視化する。
自分のジョブをモチーフにした、MTG 風のオリジナル TCG カードを LLM が毎回違う内容で生成する。引いたカードはそのまま Bluesky に画像投稿できる。
英語などの非日本語投稿を自動検出して、その場で日本語化。LLM がブラウザ内で動くので、投稿内容がクラウドに送られない。
ローカル LLM で動く精霊キャラクターと自由に会話できる。
フォロー相手との気質の相性が見える。相手が aozoraquest を使っていなくても、公開投稿から相性を計算する。
タイムライン、投稿・引用リポスト・リプライ、スレッドのインライン展開、通知、検索 (ハッシュタグ含む)、プロフィール表示、画像 lightbox など。診断・カード・スピリット機能を切っても普通の Bluesky クライアントとして使える。
実装に必要な情報はすべて docs/ 以下にある。
| ファイル | 内容 |
|---|---|
| docs/01-overview.md | プロジェクト全体像、コンセプト、設計原則 |
| docs/02-architecture.md | システムアーキテクチャ、レイヤー、データフロー |
| docs/03-game-design.md | 5 ステータス、16 ジョブ、クエスト、成長ループ |
| docs/04-diagnosis.md | 気質診断のアルゴリズムと認知機能 |
| docs/05-compatibility.md | 他ユーザーとの共鳴 (相性) システム |
| docs/06-spirit.md | 精霊キャラクターの人格とセリフ設計 |
| docs/07-ui-design.md | 画面レイアウトとインタラクション |
| docs/08-data-schema.md | PDS カスタムレキシコンの定義 |
| docs/09-tech-stack.md | 技術選定と実装ガイドライン |
| docs/10-roadmap.md | MVP スコープと開発順序 |
| docs/11-validation.md | パラメータ検証プロトコル (Browser LLM 選定ほか) |
| docs/12-testing.md | テスト戦略 (Unit / Integration / E2E) |
| docs/13-ops.md | 運用 (CI/CD、モニタリング、セキュリティ、法務) |
| docs/14-admin.md | 管理者ダッシュボード設計 |
| ファイル | 内容 |
|---|---|
| docs/data/jobs.json | 16 ジョブの配分と表示名 |
| docs/data/action-weights.json | 行動 × ステータス重み表 |
| docs/data/tags.json | タグ分類のプロトタイプ例 |
| スクリプト | 用途 |
|---|---|
| scripts/validate-llm.ts | 埋め込みモデル 5 種の日本語分類精度ベンチ (Ruri-v3 採用確定、実験 1) |
| scripts/validate-llm-gen-playwright.ts | Playwright + Chromium WebGPU で生成 LLM を実機ベンチ |
| scripts/validate-llm-cls-playwright.ts | ゼロショット LLM 分類ベンチ (TinySwallow vs MiniLM 比較用) |
| scripts/validate-llm-gemini.ts | Gemini クラウド API による分類ベースライン |
| scripts/validate-llm-minilm-sweep.ts | 任意埋め込みモデルの閾値スイープ |
| scripts/validate-llm-gen-harness.html | 生成実測ハーネス (Playwright から駆動) |
| scripts/validate-llm-cls-harness.html | 分類実測ハーネス |
| scripts/validate-llm-gen-browser.html | 手動ブラウザ実測 UI (モバイル検証用) |
| scripts/validate-llm-browser.html | 埋め込みの手動ブラウザ実測 |
詳細は scripts/README.md。ベンチマーク結果は docs/data/llm-benchmark.md 他。
この文書は「何を作るか」を定義する。「どう書くか」は実装者に委ねる。ただし以下の原則は守ること。
Bluesky の投稿からジョブとステータスを可視化し、毎日のクエストで目指す姿に近づく Web クライアント。AI 推論は端末内 (Gemini Nano / ONNX) で完結。
See the codeBluesky で投稿しながら、なりたい自分に近づく。
日々の Bluesky 投稿を AI が読み取って、今のあなたの気質をジョブとステータスで可視化する Web クライアント。目指す姿を選び、毎日のクエストをこなしていくと、少しずつそこに近づける。AI 推論はすべて端末内で動くので、投稿内容が外部に送られない。
ライブ版: https://aozoraquest.app
推奨ブラウザは最新の Chrome (Gemini Nano 対応)。それ以外のブラウザでは生成系機能 (カード生成・翻訳・スピリット会話) が自動 OFF になり、診断・タイムライン・カード表示などは引き続き使える。
過去投稿から今の気質をジョブとステータスで割り出し、「目指す姿」を選ぶと、現状と目標の差を埋める日々のクエストが出る。クエストをこなして投稿すると、その方向のステータスが伸びる。投稿という日常の延長で、自分が変わっていく感覚を可視化する。
自分のジョブをモチーフにした、MTG 風のオリジナル TCG カードを LLM が毎回違う内容で生成する。引いたカードはそのまま Bluesky に画像投稿できる。
英語などの非日本語投稿を自動検出して、その場で日本語化。LLM がブラウザ内で動くので、投稿内容がクラウドに送られない。
ローカル LLM で動く精霊キャラクターと自由に会話できる。
フォロー相手との気質の相性が見える。相手が aozoraquest を使っていなくても、公開投稿から相性を計算する。
タイムライン、投稿・引用リポスト・リプライ、スレッドのインライン展開、通知、検索 (ハッシュタグ含む)、プロフィール表示、画像 lightbox など。診断・カード・スピリット機能を切っても普通の Bluesky クライアントとして使える。
実装に必要な情報はすべて docs/ 以下にある。
| ファイル | 内容 |
|---|---|
| docs/01-overview.md | プロジェクト全体像、コンセプト、設計原則 |
| docs/02-architecture.md | システムアーキテクチャ、レイヤー、データフロー |
| docs/03-game-design.md | 5 ステータス、16 ジョブ、クエスト、成長ループ |
| docs/04-diagnosis.md | 気質診断のアルゴリズムと認知機能 |
| docs/05-compatibility.md | 他ユーザーとの共鳴 (相性) システム |
| docs/06-spirit.md | 精霊キャラクターの人格とセリフ設計 |
| docs/07-ui-design.md | 画面レイアウトとインタラクション |
| docs/08-data-schema.md | PDS カスタムレキシコンの定義 |
| docs/09-tech-stack.md | 技術選定と実装ガイドライン |
| docs/10-roadmap.md | MVP スコープと開発順序 |
| docs/11-validation.md | パラメータ検証プロトコル (Browser LLM 選定ほか) |
| docs/12-testing.md | テスト戦略 (Unit / Integration / E2E) |
| docs/13-ops.md | 運用 (CI/CD、モニタリング、セキュリティ、法務) |
| docs/14-admin.md | 管理者ダッシュボード設計 |
| ファイル | 内容 |
|---|---|
| docs/data/jobs.json | 16 ジョブの配分と表示名 |
| docs/data/action-weights.json | 行動 × ステータス重み表 |
| docs/data/tags.json | タグ分類のプロトタイプ例 |
| スクリプト | 用途 |
|---|---|
| scripts/validate-llm.ts | 埋め込みモデル 5 種の日本語分類精度ベンチ (Ruri-v3 採用確定、実験 1) |
| scripts/validate-llm-gen-playwright.ts | Playwright + Chromium WebGPU で生成 LLM を実機ベンチ |
| scripts/validate-llm-cls-playwright.ts | ゼロショット LLM 分類ベンチ (TinySwallow vs MiniLM 比較用) |
| scripts/validate-llm-gemini.ts | Gemini クラウド API による分類ベースライン |
| scripts/validate-llm-minilm-sweep.ts | 任意埋め込みモデルの閾値スイープ |
| scripts/validate-llm-gen-harness.html | 生成実測ハーネス (Playwright から駆動) |
| scripts/validate-llm-cls-harness.html | 分類実測ハーネス |
| scripts/validate-llm-gen-browser.html | 手動ブラウザ実測 UI (モバイル検証用) |
| scripts/validate-llm-browser.html | 埋め込みの手動ブラウザ実測 |
詳細は scripts/README.md。ベンチマーク結果は docs/data/llm-benchmark.md 他。
この文書は「何を作るか」を定義する。「どう書くか」は実装者に委ねる。ただし以下の原則は守ること。
