trazum

エージェントはループの中で費用を使います。呼び出し前に料金を算出します。

エージェント1体の費用は、そのエージェントの費用にすぎません。エージェントの群れは、誰も反復ごとに監視していないループの中で費用を使い、1か月後に、意思決定ごとの内訳がない合計額として請求が届きます。

Trazum はそのループに組み込まれます。MCP サーバーの最初のツールは spend_guard です。ここにあるツールの中で、誰かが入力する文をきっかけとしないのはこれだけです。

"May I spend this?"  ->  yes, no, or cannot-tell.

拒否時には、同じ呼び出しを実行するための、より低コストな方法が提示されます。それぞれの呼び出しに合わせて料金が算出され、前提条件も明示されます。上限は trazum.config.json から取得し、これまでの支出額はホストがすでに書き込んでいる使用量ログから取得します。回答のために呼び出しが実行されたり、費用が発生したりすることはありません。

claude plugin marketplace add Davmunrey/Trazum
claude plugin install trazum@trazum

この1行でスキルと MCP サーバーが導入されます。リポジトリから Agent Skills を読み込むエージェントには、npx skills add Davmunrey/Trazum で同じスキルを追加できます。ほかの MCP クライアントもすべて同じ mcpServers JSON を読み込むため、Cursor（.cursor/mcp.json）、Windsurf、Claude Desktop など、どれも貼り付けるだけで使えます。

{ "mcpServers": { "trazum": { "command": "npx", "args": ["-y", "@trazum/mcp"] } } }

サーバーは公式 MCP レジストリに io.github.Davmunrey/trazum として登録されており、リリースのたびに掲載情報が更新されます。

今すぐ実行する（インストール不要）：プレイグラウンド

このリンクを開くと、すでに読み込まれているサンプルファイルを使って、CLI の純粋なサブセットがページ上で実行されます。ターミナルと同じ @trazum/core 関数が使われます。貼り付けた内容がブラウザーの外に送信されることはありません。

議論の全体像を1枚のスクリーンショットで

実際の出力を転記したものです。最後の2行をご覧ください。ルールによる節約は 月額$24.00で、その上の提案は$528.40、22倍の価値があります。この 差こそが、このツールを導入する理由のすべてです。

npm run draw:architectureで生成しており、手描きではありません。図にないパッケージが存在する場合、依存関係がないと示されているのにコアが依存関係を持つ場合、または図に記載されていないのに3つ目のモジュールがネットワークへのアクセスを許可されている場合は、architecture-image.test.jsがビルドを失敗させます。

誰もが注目するのはプロンプトですが、たいていは費用の安い部分です。 上の実行では、テキストの40％を削減できましたが、請求額への影響は3.5％でした。残りに影響したのは、それまで誰も尋ねていなかった質問です。このタスクに、実行中のモデルが本当に必要でしょうか？

すべての数値に根拠があります。 それぞれ月額で算出され、単一ファイルで再現できる16件の提案があります。利用できていないキャッシュ、Batch API経由で処理できる作業、リクエストにパラメーターとして含められる形状を毎回説明するためにトークンを消費するスキーマです。その下には、テキスト自体を短縮する決定論的なルールが12個あります。同じ入力なら同じ出力となり、無料でオフラインで動作し、コード、URL、メールアドレス、プレースホルダーには決して触れません。さらに、必要な場合にのみ、設定したプロバイダーを通じて実行されるオプションのLLM処理があります。これは圧縮ルールでは対応できない処理を行います。

                      ┌──────────────┐
                      │ @trazum/core │   the library: rules, tokens, pricing
                      └──────┬───────┘   zero dependencies, browser-safe
    ┌────────────┬─────────────┼─────────────┬─────────────┐
 @trazum/cli  @trazum/mcp  trazum-vscode  @trazum/web    action/
 54 commands   MCP server    the editor      Next.js    comments on
              for your agents  status bar               pull requests

              @trazum/tokenizer-openai   optional: exact counts for OpenAI
                    install it or do not, nothing else changes

目次

制限事項を明確に説明 · プライバシー · 料金 · コントリビューション

実際に行うこと

アナライザーは16件の指摘を報告し、それぞれの見積もりに前提条件を付記します。

1. 実際にどこにコストがかかっているかを示します。 まず読む価値があるのはこの部分です。数字が示されているからです。すべての提案は、実際の呼び出し量に基づいて月額で算出されており、テキストを短くすることを目的としたものはありません。

最後の4項目は提案のみです。矛盾した指示への正解は作成者にしか分かりません。また、冗長に見える例が、意図的に境界ケースを示している場合もあります。Trazum は指摘しますが、削除はしません。

構造化出力はコードの変更です

Trazum は、プロンプト内に記述された出力スキーマを特定し、代わりにプロバイダーの構造化出力 API を使用するよう提案できます。スキーマを自動的に削除することはありません。契約を維持するのは呼び出し元のアプリケーションです。

対応している場合、制約付きデコーダーによって形式の信頼性が向上することがあります。**スキーマをリクエストパラメーターに移しても、課金が減るとは限りません。**プロバイダーによっては、スキーマのトークンも引き続きカウントする場合があります。節約できると主張する前に、実際の使用量を比較してください。この検出結果が見積もるのは、該当するプロンプトテキストの量であり、プロバイダーの請求額が確実に減る量ではありません。

明示的な出力指示が前にあるブロックだけが対象です。入力例はモデルに必要なデータである可能性があるため、スキーマと見なして削除してはいけません。

例の検出器は、実際に少数例ブロックが増えていく様子を踏まえ、ほぼ同一のコピーを検出します。意図的に言い換えは検出しません。そのケースにはモデルが必要であり、LLM パスのロードマップに含まれています。

**2. 次に、プロンプト自体を短縮します。**丁寧表現、冗長表現、回りくどい言い回し、重複した段落、装飾的な区切り、大文字での強調を対象とする、12 の決定論的ルールがあります。レベルは safe（意味上のリスクなし）と aggressive（差分を確認してください）の 2 つです。多くの場合、短縮量はページ上で最も小さい数値になります。そのままの形で報告し、見栄えよく取り繕うことはしません。

**3. プロンプトを壊すものには決して手を加えません。**コードフェンス、インデントされたコードブロック、インラインコード、URL、メールアドレス、テンプレートプレースホルダー（{{x}}、${x}、{x}、{% %}）、XML/HTML タグは、いずれのルールを実行する前にも切り分けられます。ルールによってこれらのいずれかが消えてしまった場合、そのルールは破棄され、残りの処理は続行されます。

**aggressive 実行のレビュー。**各ルールは実際に変更した内容を報告するため、最も節約できるレベルも、差分全体をひとまとめにしてではなく、ルールごとに評価できます。納得できないルールが 1 つだけなら、--disable で除外できます。

  [aggressive] Intensifiers (3×, ~6 tokens)
      VERY → —
      extremely → —
      quite → —
  [aggressive] Self-verification instructions (1×, ~17 tokens)
      You should double-check your answer before re… → —

**4. 必要に応じて、LLM による確認も実行します。**結果が元より短く、保護対象の内容がバイト単位で同一の場合にのみ採用されます。それ以外の場合は、決定論的なバージョンを維持します。元の状態より悪い結果を返すことはありません。--suggest を指定すると、フレーズを 1 つずつ提案します。たとえば You should always make sure to → Always のように、提案は表示前にそれぞれプロンプトと照合されます。そのため、10 個のうち 8 個が残ったとしても、最初から最後まで読み直す書き換えではなく、有意義な朝の成果になります。

**5. 「短くして」の前に出てくる疑問に答えます。**1 つのファイルを短縮するのは、ここでできることの中で最小の作業です。optimize は 54 個あるコマンドの 1 つです。上の表では、それぞれが何に答えるかを示しています。プロンプトに無駄があると知ることと、どのプロンプトなのか、誰の変更でそうなったのか、短縮版でも機能するのかを知ることは別だからです。

check、diff、rank、blame はすべて --markdown-out を受け付けるため、答えを誰も見ていないターミナルではなく、プルリクエストのコメントに載せることができます。

**既存の CI でそのままゲートとして実行できます。**バイナリは 1 つ、終了コードは 2 種類です。GitLab CI、Jenkins、CircleCI、pre-commit フック向けの実例も用意されています。ベンダーのプラグインはありません。どのプラグインも、伝えるべき終了コードとのずれを生む、2 つ目のコードパスになってしまうためです。

54 個のコマンド

はじめに

Node.js 20 以降が必要です。 npx でパッケージをダウンロードできます。ローカルでの分析に API キーは必要ありません。お手元のデータに合ったタスクを選んでください。

npx @trazum/cli bill ./usage-export.jsonl
npx @trazum/cli optimize ./prompt.txt --cost

1 つ目は記録された使用状況を読み取ります。2 つ目はプロンプトの変更による効果を推定します。予測される節約額は、プロバイダーからの請求額ではありません。再現可能な例と次の手順については、クイックスタートをご覧ください。

最初の 5 分：trazum init

最初のレポートを作成した後、必要に応じてプロジェクト内で npx @trazum/cli init を実行し、プロンプトと利用可能な使用状況を確認して、設定ファイルを作成し、検出結果を特定します。init が書き込む内容と上書きを拒否する内容をお読みください。

CLI

npm install -g @trazum/cli でインストールするか、引き続き npx を使用できます。CLI の例と設定では、トークン予算、レポート、CI、価格の上書きについて説明しています。コマンドリファレンスもご覧ください。

残りのコマンドは、専用のガイドで

タスクからコマンドを探すことができます。 trazum --help でコマンドの一覧が表示され、trazum <command> --help でフラグの説明が表示されます。

Web

Playground を開くと、サンプルファイルを試せます。ローカルで開発する場合は、npm install、npm run build の順に実行してから、npm run dev:web を実行します。Web のセットアップと API レシピをご覧ください。

サインイン（任意）

アカウントはデフォルトで無効になっています。有効にすると、デプロイの運用者のデータベースを利用する、保存済みプロンプトライブラリと共有リンクが追加されます。アカウントのセットアップとデータの取り扱いをご覧ください。

Vercel へのデプロイ

デプロイ手順、 環境変数、N0 のデプロイをご覧ください。

ライブラリ

アプリケーションで分析を使用するには、@trazum/core をインストールしてください。 ライブラリの例とパッケージ APIをご覧ください。

言語

レポートは英語とスペイン語で利用できます（--locale es を指定するか、Web ではブラウザーの言語が使われます）。ロケールによって変わるのはレポートであり、最適化の内容ではありません。どちらの言語でも、最適化されたテキスト、トークン数、アドバイザリー ID は同じです。何が翻訳され、何が意図的に翻訳されないのか、またレポートとプロンプトがそれぞれどのように言語を選ぶのかについては、コマンドリファレンスで詳しく説明しています。

独自の LLM への接続

任意の LLM パス（--suggest、eval、route）は、環境変数で設定した OpenAI 互換またはネイティブのエンドポイントと通信します。vLLM、Ollama、OpenRouter、Anthropic、Gemini、Bedrock、Vertex に対応しており、キーは保存されません。設定、拒否の動作、--pricing-live オーバーレイについては、コマンドリファレンスをご覧ください。

トークン単位で課金されるすべてのモデル

Trazum は Anthropic、OpenAI、Google、Moonshot、DeepSeek、xAI、Mistral の価格を設定しています。

すべてのレポートには、価格がどれくらい前のものかが記載されます。価格表の確認日と、そこから何日経過したかが示されます。すべての金額はこの一覧を基にしているためです。日付だけでは、信頼できるかどうかを判断するために今日との差を計算する必要があります。45 日を過ぎると、読者に「古い」の意味を判断させるのではなく、その旨をレポート内の文章で伝えます。

7 つのプロバイダーはそれぞれ独立して価格を公開しているため、各プロバイダーに個別の確認日が設定されており、trazum models で確認できます。上記の見出しにある数値は 7 つのうち最も古いものです。「この価格表はどれくらい前のものか」という問いには、最も古い部分が基準になるためです。

trazum optimize prompt.txt --model gpt-5 --calls 50000
trazum optimize prompt.txt --model kimi-k3
trazum models                      # the whole table, with each provider's terms

プロンプトを読み取る機能は、ルール、保護パス、--reorder、矛盾検出器、例の検出器など、すでにすべてプロバイダーに依存せず、テキストを処理します。異なるのは料金であり、料金はひとつの数値セットではありません。

キャッシュの最小トークン数は、繰り返し確認すべき項目です。以前、ここでは誤っていました。 この表には「Anthropicでは512」と一律に記載されていました。Anthropicの最小値はモデルごとに異なります。Fable 5.1、Fable 5、Mythos 5.1、Mythos 5、Opus 5.5、Opus 5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5では512、Opus 4.8、Sonnet 5、Sonnet 4.6では1,024、Opus 4.7では2,048、Opus 4.6、Opus 4.5、Haiku 4.5では4,096です。「512」を信じたHaiku 4.5の利用者は、必要な長さの8分の1のプレフィックスを作り、実際には決して得られない節約をキャッシュで実現できると告げられていたことになります。これは、このツールが決して間違えてはならない種類の誤りです。trazum modelsはモデルごとの正しい値を表示し、キャッシュに関するすべてのアドバイザリーでは以前からその値を使用していました。間違っていたのはこの表だけです。

最後の2行が、倍率をモデルごとに設定する必要があった理由です。全体共通の定数では、Batch APIを提供していないプロバイダーにバッチ割引を適用したり、キャッシュのないモデルにキャッシュによる節約を適用したりしていました。つまり、架空の節約です。これは、このツールが表示してはならないものです。Batch APIを提供していないプロバイダーには、今後バッチに関するアドバイスが表示されません。チェックボックスをオンにしても、割引は適用されません。batchEligibleが表すのは作業の適格性であり、プロバイダーが提供しているサービスではありません。

安いモデルとは、安いモデルのことであり、別のプロバイダーのことではありません。 ダウングレードのアドバイスでは、現在利用しているプロバイダーのモデルだけを提案します。グレードを下げるのは1行の変更ですが、ベンダーの切り替えは移行です。また、このアドバイスはキーワードベースのヒューリスティックであり、プロバイダーの変更を勧めるべきではありません。

対象外：サブスクリプションの請求額。 APIトークンの料金から、サブスクリプション料金がどれだけ変わるかを判断することはできません。Claude Code、Codex、Cursorが識別するのはツールであり、支払い方法ではありません。Trazumはこれらのホストでは、デフォルトでトークン料金を使用します。明示的な--costはAPI料金のシナリオを指定するものであり、請求額の節約を保証するものではありません。

コード内にあるプロンプトを最適化する

trazum optimize src/prompts.ts --prompt support --diff

マークされたプロンプトを読み取り、ファイルには手を加えません。マークされていないソースファイルを指定すると拒否します。TypeScript を文章として最適化しても、プロンプトが悪くなるのではなく、コードが壊れるだけです。そのうえ、-o を使うと壊れたコードでファイルが上書きされてしまいます。ファイルにマークされたプロンプトが複数ある場合は、先頭のものを選ぶのではなく、どれを使うか尋ねます。

モデルもコードから判断するため、OpenAI を呼び出すファイルは OpenAI の料金で計算されます。--model と trazum.config.json の指定が引き続き優先されます。優先順位は、フラグ、設定、検出、そして使用中のプロバイダーを把握していない組み込みのデフォルト値の順です。

このプロンプトはどのプロバイダーに送られるのでしょうか？

Trazum が 7 つのプロバイダーの料金を計算するようになったため、Claude をデフォルトにするのは誤った請求につながるようになりました。OpenAI を呼び出すファイルが、何の注意書きもなく Claude Opus 5 の料金で計算されていたのです。trazum where はコードにすでに記述されている内容を読み取ります。

trazum where src/prompts.ts

Running inside
  Claude Code (CLAUDECODE)
  Claude Code identifies the execution host only. Payment mode is unknown;
  token prices do not establish invoice savings.

Prompts in src/prompts.ts go to
  anthropic · Claude Sonnet 5
    line 2  model-literal: claude-sonnet-5
    line 1  sdk-import: @anthropic-ai/sdk

Priced as
  Claude Sonnet 5 (read from the source)

すべての回答に、根拠となった行が示されます。 根拠は強い順に 4 種類あります。trazum:prompt マーカーの model=、引用符で囲まれたモデル ID、ベース URL、SDK のインポートです。そして、ベース URL は接続先の SDK よりも優先されます。Moonshot、DeepSeek、xAI、Groq はすべて、異なる base_url を指定して OpenAI SDK 経由で呼び出されるためです。ファイルに複数のプロバイダーが記載されている場合は拒否します。黙って選ぶと、誰かが 1 か月にわたって誤ったプロバイダーを基準に予算を立てることになるからです。検出結果は通常の優先順位に従います。フラグは設定より優先され、設定は検出より優先され、検出は組み込みのデフォルト値より優先されます。

ファイルを指定しない場合は、ホストだけを報告します。環境変数から分かるのは使用しているツールであり、ワークロードが API、サブスクリプション、クレジット、ローカルモデルのどれを使うかではありません。

エージェントハーネスでは、請求額の節約ではなくトークン数をデフォルトにします

Claude Code、Codex、Cursor 内では、Trazum は慎重を期してトークン数をデフォルト表示します。これは表示上の方針であり、支払い方法についての主張ではありません。API 料金のシナリオを確認するには --cost を使ってください。これはサブスクリプションの請求額ではありません。

What this buys on Claude Code
  Claude Code identifies the tool, not your payment mode. Tokens are shown
  by default; invoice savings are unknown.

  1,001 tokens back, every call.
  Context window: 12.4% → 2.1% of Claude Opus 5's 1,000,000 tokens — room the
  conversation gets instead.
  Pass --cost if this prompt is bound for a metered API.

エージェントにとって本当の通貨はコンテキストウィンドウです。システムプロンプトが保持するトークンはすべて、会話では使えないトークンになります。

節約額だけを売りにするアドバイスは、この表示では非表示になります。 請求額が減るかどうかは、支払い方法によって異なります。model-downgrade、batch-api、output-dominated、promo-pricing は除外します。キャッシュ、コンテキストのあふれ、矛盾、冗長な例は残します。レイテンシー、余裕、正確性も重要だからです。

すぐに切り替えられることが重要です。 ホストが示すのは Trazum の実行場所であって、プロンプトの送信先ではありません。Cursor 内で本番用プロンプトを編集している人は料金表示を必要とするかもしれません。--cost を使えば、エディターを離れずに料金表示に切り替えられます。--tokens-only を使うと、どこでも反対にトークン数表示に切り替えられます。

お金の実際の使い道：trazum profile

製品のほかの機能が軸としているコマンドです。使用状況ログ（またはローテーション済みログのディレクトリ）を渡すと、プロバイダーが実際に請求した内容を読み取ります。支出の内訳、キャッシュの費用対効果、会話の増加、生成途中で打ち切られた回答、そして請求額を実際に変えうる対策を、自分の呼び出しに基づく料金で確認できます。読み取るのは件数だけで、内容は読み取りません。セッションキーはグループ化に使われますが、表示されません。料金を算出できないモデルは明示され、合計には含められません。黙って合計に加算されることはありません。

完全な解説――記録形式、--against、--what-if、キャッシュの事後分析、会話の上限、すべてのゲート――については、コマンドリファレンスを参照してください。

このツールの位置づけを、最初に伝える

すべての optimize の実行は同じ一文で締めくくられます。コマンドが実際に行ったことについて、それが真実だからです。

  Shortening a prompt is the smallest lever there is: measured on an ordinary
  support prompt, the rules recover about 1% of a monthly bill. On a metered
  API the things that move 60% to 80% are which model the call goes to, the
  Batch API, prompt caching, and what re-sending the conversation costs — and
  "trazum profile <usage.jsonl>" prices all four from what the provider
  actually charged.

最初のコマンドで 1% と報告し、残りの 99% について何も語らないツールは、自分が把握していることを伝えたとは言えません。

トークン数のカウント

依存関係のない推定器で、テキストの種類ごとに誤差幅を測定しています。CJK で±4％、ラテン文字の文章で±6％、コードとマークアップで±26％、表形式の数値で±33％です。10言語で47サンプルを対象に測定したところ、各分類での最大誤差はそれぞれ3.2％、5.6％、25.1％、32.5％でした。言語を考慮しており、英語用の除数ではドイツ語の誤差が37％になったため、そのようなことはありません。--exact-tokens を使えば、プロバイダーの無料カウントエンドポイントで照合し、疑問を解消できます。測定方法についてはコマンドリファレンスをご覧ください。

制限事項について、率直に

• 削減額は推定値であり、請求額ではありません。 packages/core/src/pricing.ts の表を使用し、指定したシナリオ（月あたりの呼び出し回数、出力トークン数）に基づいて算出します。予算を立てる前に、この表を確認してください。最終更新日については PRICING_LAST_REVIEWED をご確認ください。
• 計算では出力トークン数を一定としています。 プロンプトが短くなると、回答も多少短くなることがよくありますが、タスクによって異なるため、保証はできません。表示される削減額は入力分のみです。
• モデルの推奨はキーワードに基づくヒューリスティックであり、回答の品質を判断するものではありません。 本番環境でティアを下げる前に、ご自身の評価を使って差を測定してください。
• 積極的なレベルではニュアンスが変わる場合があります。 強調表現、婉曲表現、自己検証の要求を削除します。適用する前に差分を確認してください。
• Amazon Bedrock と Vertex AI の料金は各パートナーが設定しており、この表の料金とは異なります。

構成

packages/core/     dependency-free library (rules, tokens, pricing, LLM)
  src/segment.ts     isolation of code, URLs, emails, templates and XML
  src/rules.ts       deterministic rules engine
  src/phrases.ts     phrase dictionaries (data, multilingual)
  src/pricing.ts     model and pricing catalogue
  src/structure.ts   contradictions and repeated few-shot examples
  src/similarity.ts  shared near-duplicate scoring
  src/advisories.ts  caching, batch, model and context advisories
  src/reorder.ts     moving blocks in front of the first placeholder
  src/compare.ts     comparePrompts — after minus before, positive is worse
  src/profile.ts     the measurements behind `rank`, and no score
  src/suggest.ts     phrase-level rewrites, and the checks each one passes
  src/promptfoo.ts   exporting a suite for somebody else's assertions
  src/extract.ts     prompts marked inside source files
  src/detect.ts      which provider a file actually calls
  src/llm.ts         pluggable providers and safety checks
  src/net.ts         endpoint validation, the allowlist, safe fetch defaults
  src/i18n/          message catalogues (report language)
  src/shared-prefix.ts  preambles that could share a cache entry and do not
  src/usage.ts       the usage-log profiler: where the money actually went
  src/levers.ts      what would move the bill, priced from tokens that were billed
  src/conversation.ts   what re-sending the conversation costs, a ceiling
  src/output-shape.ts   where the output spend concentrates: tail or task
  src/prune.ts       leave-one-out over few-shot examples, against the noise floor
  src/aws-sigv4.ts   Bedrock's signature, by hand, on WebCrypto
  src/gcp-auth.ts    Vertex's service-account JWT, same reasoning
  src/openrouter.ts  live prices, with the unknowns marked unknown
packages/cli/      dependency-free CLI
  src/markdown.ts    the report as markdown, and the three escapers
  src/git.ts         the only module here that runs another program
packages/mcp/      dependency-free MCP server — twelve tools over stdio in this checkout
  src/rpc.ts         JSON-RPC 2.0 by hand; the invariant beat the SDK
  src/tools.ts       the whole surface an agent can reach, in one file
packages/tokenizer-openai/   optional exact counter, and the only dependency here
  src/index.ts       OpenAI's own ranks; refuses a model it has no table for
apps/web/          Next.js (App Router) — Optimise, Compare, Your bill, Library
action/            the packaged GitHub Action that comments on pull requests
scripts/           release notes, the token-band harness, rollback recovery
  draw-architecture.mjs  redraws the picture above from the workspace globs
  build-wiki.mjs     rebuilds wiki/ from this file, verbatim, section by section
wiki/              the GitHub wiki, generated — every page is a section of a
                   document above, so there is nothing here to keep in sync

料金の更新

packages/core/src/pricing.ts が唯一の情報源であり、明記された日付に確認されています。オーバーレイ（--pricing）と OpenRouter のライブフィード（--pricing-live）を使えば、アップグレードなしで修正できます。手順と安全策についてはコマンドリファレンスをご覧ください。

分析とプライバシー

設定は2種類あり、それぞれ答えが異なります。 簡潔な説明が誤っていたため、ここで両方を説明します。プロンプトライブラリの公開後、何度かのリリースにわたり、このセクションでは条件を付けずに、プロンプトはどのサーバーにも保存されないと説明していました。

• サインアウト時 — デフォルトの状態です。 プロンプトに関する情報はサーバー側に書き込まれません。最適化は同期的に行われ、レスポンスに結果が含まれ、履歴はブラウザーの localStorage に保存されます。これは TRAZUM_GITHUB_CLIENT_ID を設定せずにデプロイした場合の動作であり、訪問者がサインインを有効にすることはできません。
• サインイン時、プロンプトライブラリを使用する場合。 プロンプトを保存すると、そのテキストは Postgres に書き込まれます。trazum_prompt_versions.text にバージョンごとに1行保存されます。昨日の文面を表示できないライブラリは、ライブラリとはいえないためです。保存するまでは何も書き込まれず、データベースは当社ではなく運用者が所有するものです。docs/accounts.mdでは、アカウントの全容に加え、スキーマで有効になる行レベルセキュリティと、FORCE ではなく ENABLE を使用する理由を説明しています。
• 分析（PostHog）はデフォルトでオフであり、プロンプトの内容は送信しません。集計された指標（削減率、レベル、モデル、ロケール）のみを送信します。運用者が NEXT_PUBLIC_POSTHOG_KEY を設定した場合に限り有効になり、その場合は Content-Security-Policy に分析用のオリジンも追加されます。キーがない場合、ポリシーは connect-src 'self' のままです。有効時に送信されるイベントは、アプリで明示されているものだけです。自動キャプチャ、自動ページビュー、セッション録画、ヒートマップ、アンケートは、それぞれ明示的に無効になっています。Cookie には何も保存されず、イベントに含まれる URL はすべて、ブラウザーから送信される前に共有トークンが置き換えられ（/c/:token）、クエリが削除されます。
• UI に入力された LLM キーは、そのリクエストに使用された後、破棄されます。ログへの記録も永続化もされません。

ドキュメントの残り

この README は概要です。チュートリアル、統合レシピ、リファレンス資料はそれぞれ別のページにあります。docs/README.md はインデックスです。ファイル名ではなく、ここに来た目的に沿って構成されています。ツールの選定、使い方、拡張、保守、問題の報告などが含まれます。

特に直接参照することが多い4つのページ：

• docs/doctrine.md — この製品が決して破らないルールです。どのルールも、まず間違いを犯してから見つかりました。ここに記載された数値を読む価値がある理由を説明しています。
• docs/our-own-medicine.md — 同じ基準をこのプロジェクトにも適用した内容です。公開しないと決めたもの、誤りの内容とその状態が続いた期間、そして自分自身について語れないことを説明しています。
• docs/usage-logs.md — Trazum がログから読み取れる内容と、任意のフィールドを記録すると利用できるようになる機能を説明しています。
• docs/json-output.md — 機械可読なすべてのドキュメントを、フィールドごとに、それぞれが持つ出所情報とともに説明しています。

ロードマップと貢献

ROADMAP.md では、計画とその理由、そしてここに至るまでの経緯を古い順に説明しています。 CONTRIBUTING.md では、ルールや言語の追加方法を説明しています。docs/authoring-rules.md には、ルール作成の全手順を記載しています。 VERSIONING.md では、何がパブリック API にあたるかを説明しています。 CODE_OF_CONDUCT.md では、参加者全員に求められることと、単独メンテナーのプロジェクトとして約束できることを率直に説明しています。 SUPPORT.md では、対応する内容と対応の速さを説明しています。 SECURITY.md では、脆弱性を非公開で報告する方法を説明しています。