Big Brain

big-brain 🧠

すべてのAIアシスタントで共通して使えるメモリです。あなた自身が所有するプレーンなMarkdownで、メモやプロジェクト、タスクを管理できます。

AIツールはそれぞれ独自の非公開メモリにあなたの情報を保存しており、互いに共有することはありません。big-brainはこの状況を変えます。Markdownのフォルダー（新しいVaultでも、すでに使っているObsidianのVaultでも構いません）を指定すれば、Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Codex、その他のMCPクライアントから検索、読み取り、情報の保存ができ、プロジェクトやタスクを最新の状態に保てます。好きなときにモデルを切り替えても、コンテキストはそのまま引き継がれます。

_{デモ用Vaultを使ったClaude Codeの実際の会話を再生しています（トランスクリプト、scripts/demo-ai.mjsで記録）。タイミングは説明用です。}

60秒で始める

npx @jzhao234/big-brain setup

このコマンドを実行すると、big-brainがインストールされ、~/brainにVaultが作成されます。Claude CodeとCodexがインストールされていれば接続し（MCPサーバーに加えて、/brain、/capture、/weeklyのスキルを設定します）、Claude DesktopやCursorに貼り付ける設定も表示されます。別のフォルダーを使う場合は、ObsidianのVaultなどを指定します：npx @jzhao234/big-brain setup ~/Obsidian。再実行しても安全です（設定済みのものはそのまま残ります）。また、--dry-runを指定すると、変更を加えずに実行内容を確認できます。

その後、アシスタントを再起動して、*"今何に取り組んでいる？"や"保存：金曜日に歯医者へ電話する"*と尋ねてみてください。その他のクライアントや、claude.ai、ChatGPTなどのブラウザチャットについては、AIツールを接続するをご覧ください。

手動で設定したい場合は、Claude Code向けにsetupが行うのは次の3行です：

npm install -g @jzhao234/big-brain
big-brain init ~/brain
claude mcp add --scope user big-brain -- big-brain-mcp --vault ~/brain

すでにObsidianをお使いですか？ big-brainは既存のVaultをそのまま読み取ります。設定ファイルも移行作業も不要で、変更を依頼するまでは何も書き込みません（setupもVault内には何も書き込みません）。後からbrain.config.jsonを追加して、フォルダー名を対応付けられます。フォルダーごとに1つの項目を指定し（例："folders": {"projects": "Projects", "inbox": "Inbox"}）、プロジェクトや保存した内容が普段使っている場所に入るようにします。詳しくはdocs/vault-spec.mdをご覧ください。

得られるもの

• プレーンな Markdown ファイル。 データベースもベンダーロックインもありません。Obsidian で vault を開いたり、grep で検索したり、git に追加したりできます。
• 23 個のツールを備えた MCP サーバー： 検索、記録、日次ログ、プロジェクト、タスク、リンクグラフ、関連ノート、vault のヘルスチェック。
• 人が使える CLI： big-brain status、big-brain capture、big-brain tasks など。
• Claude Code と Codex 向けのスキル（/brain、/capture、/weekly）。コマンド 1 つでインストールできます。
• 作業単位としてのプロジェクト。 各プロジェクトは、目標、チェックボックス形式のタスク、継続的なログを含む 1 つのファイルです。
• 決定的な検索を優先： タイトルを重視したあいまい全文検索、[[wikilink]] のバックリンク、タグ、フロントマターのフィルターを使います。API キーは不要で、オフラインでも動作します。
• 任意で利用できるローカルのセマンティック検索。 embeddings.enabled を有効にすると、デバイス上で動作する小型モデル（@huggingface/transformers 経由）が意味に基づく一致を追加し、Reciprocal Rank Fusion で全文検索の結果と統合します。言い換えも一致し、完全一致する語句も引き続き考慮され、データがデバイスの外に送信されることはありません。related_notes にもこの機能が使われます。docs/vault-spec.md を参照してください。
• 任意で利用できる git の自動コミットとプッシュ。 git.autoCommit を有効にすると、どのツールからノートを書き込んでも、変更したファイルだけがコミットされます。git.autoPush も追加するとバックグラウンドでプッシュされ、ほかのマシンとの同期を維持できます。git のエラーで保存が妨げられることはありません。コミットに失敗してもノートは保存され、プッシュに失敗した場合は、次回のプッシュまでコミットがローカルに残ります。
• ノートを損なわない編集。 書き込みはアトミックに行われ、ノートごとにロックされます。各ノートの改行コードを保持し、コードブロックやフロントマター内に書き込まず、解析できないフロントマターの書き換えを拒否し、vault 外に解決される場所（シンボリックリンク経由など）への書き込みも拒否します。docs/vault-spec.md に、これらの保護機能で対応できない例外的なケースを記載しています。

Node 20 以降が必要です。big-brain はまだ 1.0 より前のバージョンです。日常的に使えますが、マイナーバージョンの更新で動作が変わる場合があります。変更履歴を参照してください。

インストール

npm install -g @jzhao234/big-brain

これにより、PATH に 3 つのコマンドが追加されます。big-brain（CLI）、big-brain-mcp（stdio 経由の MCP サーバー）、big-brain-mcp-http（以下で紹介するリモートプレビュー）です。インストールせずに試す場合は、npx @jzhao234/big-brain status --vault ~/brain も使えます。

基本インストールには、セマンティック検索とそのネイティブ依存関係は含まれません。ローカル埋め込みを有効にするには、同じ場所にアドオンをインストールし、brain.config.json で embeddings.enabled を true に設定してください。

npm install -g @jzhao234/big-brain @huggingface/transformers@^3.8.1

big-brain 自体の開発に取り組む場合は、ソースからインストールしてください。git clone https://github.com/jzhao234/big-brain.git && cd big-brain && npm install && npm run build && npm link。CONTRIBUTING.md を参照してください。

クイックスタート

big-brain init ~/brain --name "My Brain"   # scaffold a vault
cd ~/brain
big-brain status                           # look around
big-brain install-skills                   # add the /brain, /capture, /weekly skills

次に、AI ツール（以下を参照）を接続し、必要に応じて既存の AI 履歴から vault にデータを取り込みます。

AI ツールを接続する

ローカルクライアントの場合は、big-brain-mcp を実行します。ボルトは --vault <dir> または BIG_BRAIN_VAULT 環境変数で指定します。

Claude Code

claude mcp add --scope user big-brain -- big-brain-mcp --vault ~/brain
claude mcp list        # expect: big-brain ... ✔ Connected

Claude Desktop / Cursor / その他の MCP クライアント： MCP 設定（例：claude_desktop_config.json）に追加します。絶対パスのコマンドを使用してください。GUI アプリはシェルの PATH を引き継がずに起動するため、big-brain-mcp だけでは解決できない場合があります（which big-brain-mcp を実行するとパスを確認できます）。

{
  "mcpServers": {
    "big-brain": {
      "command": "/absolute/path/to/big-brain-mcp",
      "args": ["--vault", "/absolute/path/to/brain"]
    }
  }
}

その他のローカル MCP クライアント： stdio 経由で MCP を利用するクライアントであれば、同じ方法で動作します。MCP を利用できないクライアントの場合、CLI の --json 出力を使ってボルトをスクリプトから操作できます。

リモート MCP プレビュー： Big Brain は、認証付き Streamable HTTP エンドポイントを通じて、同じ 23 個のツールを公開できます。

export BIG_BRAIN_MCP_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"
big-brain mcp-http --vault ~/brain
# endpoint: http://127.0.0.1:3333/mcp

デフォルトでは localhost にバインドし、JSON を解析する前に Authorization: Bearer <token> を確認します。リクエストボディの上限は 1 MB です（これを超えるリクエストには、JSON-RPC エラーを含む HTTP 413 が返されます）。Origin のないリクエストは許可されます。Origin があるリクエストは、--allowed-origins / BIG_BRAIN_MCP_ALLOWED_ORIGINS に完全一致する場合に限り許可されます。この設定のデフォルトは空で、ブラウザーのオリジンは拒否されます。HTTPS リバースプロキシまたはセキュアトンネルの内側で使用してください。HTTP リスナーを直接公開しないでください。静的トークンはセルフホスト可能なトランスポートの最初のマイルストーンであり、OAuth の実装ではありません。そのため、OAuth を必要とするブラウザーコネクターには、引き続き OAuth 対応ゲートウェイが必要です。docs/mcp-setup.md を参照してください。

ブラウザーフォールバック（claude.ai / ChatGPT）： インフラを必要としない方法は、AI をボルトの GitHub リポジトリに接続し、Markdown を直接読み取れるようにすることです。また、コネクターが許可する場所に書き込むこともできます（一部の GitHub コネクターは読み取り専用です。また、ファイルへの直接アクセスとなるため、計算された概要／検索／タスクツールは利用できなくなります）。docs/browser-github-connector.md を参照し、prompts/browser-github-instructions.md を貼り付けてください。

次に、ボルトの使い方をアシスタントに教えます。ボルトフォルダー内で作業すると、Claude Code はボルトの CLAUDE.md を自動的に読み込みます。それ以外の場所や他のツールでは、prompts/agent-instructions.md をカスタム指示に貼り付けてください。

使い方：読み込みと保存

この仕組みの要点は、コンテキストを再度入力する必要がないことです。アシスタントが必要に応じて関連する小さな部分を読み込み、作業しながら小さな情報を保存します。あとは話しかけるだけです。

読み込み： 最初に状況を把握し、必要に応じて詳細を確認します。

やりたいこと	Claude Code	CLI
「何に取り組んでいますか？」	/brain	big-brain status
X に関するメモを探す	「脳から X を検索して」	big-brain search X
メモを 1 件読む	「Auth プロジェクトを読んで」	big-brain show "Auth"
タスク／プロジェクトを確認する	「期限が近いものは？」	big-brain tasks、big-brain projects
関連するコンテキストを取得する	「X に関連するものは？」	big-brain related X

保存： 意思決定、進捗、アイデアが生まれたら保存します（追記優先で、破壊的な変更は行いません）。

やりたいこと	Claude Code	CLI
ふと思いついたことを記録する	/capture <text>	big-brain capture "…"
意思決定／進捗を記録する	「X をリリースしたことを記録して」	big-brain daily --log "…"
タスクを追加する	「プロジェクト Y にタスクを追加して」	big-brain task add "…" --note Y
タスクを完了する	「完了にして」	big-brain task done <id>
プロジェクトを開始する	「新しいプロジェクト：…」	big-brain project new "…"
メモに追記する	「Auth のメモの Log に追加して」	big-brain append "Auth" --heading Log -- "- …"
メタデータを変更する	「Auth の期限を … に設定して」	big-brain frontmatter "Auth" due=2026-11-01
メモを整理する	「そのメモをアーカイブして」	big-brain archive "Auth"

見直し： /weekly を実行すると、受信箱の仕分け、プロジェクトの整理、期限超過タスクの再スケジュール、リンク切れの修正、統合を行うガイド付きの見直しが始まります。big-brain doctor は、肥大化したメモや重複に近いメモを検出し、見直しの際に分割／統合／古い事実の削除を提案します。記録と検索によって脳を役立つ状態に保ち、統合によって信頼性を保ちます。

スキル

3 つのスキルでツールをコマンドとして利用できます。Claude Code では（/brain）、Codex では（$brain）を使います。

• brain: 概要を読み込み、そのセッションを脳を意識したモードに切り替えます
• capture: 手間なく受信箱に記録します
• weekly: ガイド付きの週次レビューを行います

big-brain agents install claude codex を実行すると、両方のエージェントにインストールされます（下記参照）。big-brain install-skills は引き続き Claude 用のバージョンを ~/.claude/skills にコピーします（--force を指定すると上書きします）。これらのスキルはパスに依存しません。big-brain CLI／MCP ツールを呼び出し、BIG_BRAIN_VAULT（または --vault）から保管庫を解決するため、どのマシンでも同じスキルを使えます。

エージェントプロファイル：ボルト内のエージェント設定

コーディングエージェントの個人設定（スキル、グローバル指示、フック、ステータス行、いくつかの設定）もボルト内に置けるため、1つのコマンドですべてのマシンに同じ設定を適用でき、あるマシンで行った変更も git を通じてほかのマシンに反映されます。

agents/claude/instructions.md   -> ~/.claude/CLAUDE.md
agents/claude/skills/<name>/    -> ~/.claude/skills/<name>   (one link per skill)
agents/claude/files/**          -> ~/.claude/**              (one link per file: statusline.sh, hooks/…)
agents/claude/settings.json     -> merged into ~/.claude/settings.json
agents/codex/instructions.md    -> ~/.codex/AGENTS.md
agents/codex/skills/<name>/     -> ~/.codex/skills/<name>
agents/codex/config.toml        -> merged into ~/.codex/config.toml

big-brain agents status                    # linked, missing, edited here, or only on this machine
big-brain agents install --dry-run         # show the plan
big-brain agents install                   # link everything (agents with a profile; or name them)
big-brain agents save claude statusline.sh --setting statusLine    # capture a local change
big-brain agents save codex skills/my-skill --setting tui.status_line

安全性を保つ仕組み：

• コピーではなくリンクです。 ボルト内（またはリンク経由）でスキルやスクリプトを編集すると、git pull 後にすべてのマシンへ反映されます。~/.claude / ~/.codex 内のそれ以外のもの（ほかのスキル、履歴、認証情報）は一切変更されません。
• 指示がない限り、管理対象外のものは置き換えません。 ファイルが競合する場合はその旨が報告されます。--replace を指定すると、競合するファイルは復元マニフェストとともに ~/.local/state/big-brain/backups のタイムスタンプ付きバックアップへ移動されます（すべてのエージェントフォルダーの外なので、バックアップされたスキルが読み込まれることはありません）。その後、ボルト内のファイルがリンクされます。
• 設定は3方向でマージされます。 big-brain は各マシンで適用した内容を記録します。ローカルで編集した値は上書きされず、報告されます（--replace を指定するとボルト側の値が適用されます）。一度も変更していない値はボルトに追従し、ボルトから削除されたキーは、編集されていない場合に限り削除されます。Claude のフックはイベント、マッチャー、コマンドで照合されるため、タイムアウトを変更しても二重登録されず、既存のフックが更新されます。TOML は行単位で編集され（コメント、信頼設定、フックハッシュはそのまま維持されます）、管理対象のキー以外まで変更する編集は拒否されます。
• 最初に計画を立ててから書き込み、失敗時にはロールバックします。 最初の書き込みの前に、すべてのリンクと設定変更が検証されます。変更が拒否された場合、マシンには何も変更されません。途中で手順に失敗した場合も、完了済みの手順は取り消されます（それも失敗した場合、何も削除されず、元のファイルの場所がエラーメッセージに表示されます）。シンボリックリンクされたフォルダーを通じて書き込むことはなく、シンボリックリンクとして維持されている設定ファイル（例：dotfiles リポジトリ内のファイル）はシンボリックリンクのままです。--prune を指定すると、ボルト内のファイルが削除されたリンクを削除します。
• save は既知の秘密情報ファイルと状態ファイルを拒否します。 設定ファイル全体、.credentials.json、auth.json、.env ファイル、履歴、セッション、キャッシュ、データベースは拒否されます。個別の設定は --setting を使って保存してください。内容の検査は行わないため、保存するファイルや --setting の値は確認してください（env.API_KEY 設定はそのままコピーされます）。
• Codex のフックはローカルにとどまります。 Codex では各マシンで各フックを信頼するよう求められるため、Codex のフック登録は管理されません。Claude Code ユーザーは、/hooks で新しいフックを確認してください。Codex の AGENTS.override.md が AGENTS.md を上書きしている場合は、ステータスに警告が表示されます。

CLAUDE_CONFIG_DIR と CODEX_HOME が考慮されます。フォルダー名は brain.config.json の folders.agents（デフォルトは agents）で指定し、ノートとしてインデックスされることはありません。

複数のマシンで使う

ボルトは git リポジトリなので、手順は通常の git と同じです。各マシンにクローンし、それぞれのマシンで自分のクローンに対して big-brain-mcp を実行します。 git によって同期されます。

• 書き込み側：自動です。 brain.config.json で git.autoCommit（および git.autoPush）を設定すると、どのマシンのどのツールからノートを書き込んでも、コミットされ、プッシュされます（可能な範囲で実行）。docs/vault-spec.md を参照してください。

• 読み込み側：開始前にプルします。 SessionStart フックを追加して、セッション開始時に常に最新の状態になるようにします。

  // ~/.claude/settings.json
  "hooks": { "SessionStart": [ { "hooks": [ { "type": "command",
    "command": "git -C \"$HOME/brain\" pull --ff-only --quiet 2>/dev/null || true" } ] } ] }
  

  --ff-only を指定すると、プルによってローカルの作業が上書きされることはありません。（または、手動で git -C ~/brain pull を実行してください。）

新しいマシンでは、big-brain をインストールし（上記参照）、ボルトを git clone して、big-brain agents install を実行し、MCP サーバーを登録します。4つのコマンドで、ノート、スキル、指示、フック、ステータス行がほかのマシンと同じになります。

既存の AI 履歴からデータを取り込む

空の脳は役に立ちません。役に立つ脳を作る最も手早い方法は、LLM がすでにあなたについて知っていることを取り出すことです。これまで頻繁に使ってきたアシスタント（ChatGPT、Claude、Gemini）には、あなたのプロジェクト、好み、目標に関する数か月分のコンテキストが、メモリやチャット履歴に蓄積されています。シードを行うと、その情報を一度取り出して、自分が所有するファイルに保存できます。

1. 使用している各 LLM でシードインタビューを実行します。 prompts/seed-interview.md のプロンプトを各アシスタントにコピーします。できれば、最も履歴が蓄積されているアカウントで、メモリ／パーソナライズを有効にして実行してください。これは、プロフィール、現在のプロジェクト、技術スタック、AI との作業の好み、目標、人々、ルーティン、恒常的な制約、未解決事項、盲点を対象にした、構造化されたエクスポートインタビューです。モデルに具体的に答え、推測には (inferred) と記し、情報をでっち上げる代わりに「No data」と書くよう指示しているため、出力は安心して活用できる内容になります。

2. 各出力を保管庫の inbox/ に保存します。 モデルごとに 1 つのファイルにしてください（inbox/seed-chatgpt.md、inbox/seed-claude.md、…）。まだ整理はしないでください。まず取り込む、というのが受信箱の基本方針です。

3. 仕分けします。 保管庫に接続されたアシスタントに、process-inbox MCP プロンプトを実行するよう依頼します（または 「受信箱を仕分けして」 と伝えるか、Claude Code で /weekly を実行します）。複数のモデル間で重複を統合します（異なる LLM はあなたについて異なる部分を知っており、ほとんどの場合、内容は矛盾するのではなく補完し合います）。その後、情報を実際の構造に変換します。進行中のすべての作業にタスクを付けたプロジェクト、people/ のノート、エージェントの指示から参照できる設定ノート、技術スタックやセットアップの参考ノート、未解決事項のタスクなどです。項目ごとに確認できます。出典を保つため、生のエクスポートは archive/ に保存できます。

4. ときどき繰り返します。 モデルはあなたに関するコンテキストを蓄積し続けます。数か月おきにインタビューを再実行し、差分を仕分けることで、どのプロバイダーのメモリよりも新しい状態を保てます。

知っておくとよい、もう 2 つのシード方法があります。すでに Obsidian の保管庫を使っている場合、big-brain はその場で採用できます（brain.config.json を追加し、folders 設定でフォルダー名を対応付けます。docs/vault-spec.md を参照）。また、保管庫に接続されたエージェントとの作業セッションも、副次的にシードになります。エージェントへの指示により、作業中にプロジェクトを作成して情報を記録するため、インタビューを省略しても、実際の活動から脳が情報を蓄えていきます。

保管庫

brain/
├── BRAIN.md          # index & ground rules
├── CLAUDE.md         # agent instructions (picked up by Claude Code)
├── brain.config.json
├── inbox/            # capture now, organize later
├── daily/            # one note per day: focus, log, tasks
├── projects/         # one file per project: goal, tasks, log
├── areas/            # ongoing responsibilities
├── notes/            # evergreen knowledge, densely [[linked]]
├── people/           # one note per person
├── reference/        # external facts, docs, how-tos
├── archive/          # nothing is deleted, only archived
└── templates/        # daily/project/note/person templates

ノートは Markdown と YAML フロントマター（type、tags、status、due など）で構成されます。タスクは Obsidian Tasks 形式のメタデータを含む - [ ] チェックボックスです。📅 2026-03-01 は期限、⏫ は優先度、✅ は完了日を表します。詳細は docs/vault-spec.md を参照してください。

MCP ツール

ツール	機能
brain_overview	状況を把握します。進行中のプロジェクト、期限が近い／過ぎているタスク、受信箱、最近のノートを表示します
search_notes	種類／タグ／フォルダー／ステータスで絞り込める全文検索
read_note / list_notes	パス、タイトル、エイリアスで読み取り、フォルダー／種類／タグで参照します
create_note / append_note / replace_note_body	ノートを書き込みます（安全なデフォルトは追記です）
update_frontmatter / archive_note	メタデータを変更します。削除は非破壊的です
capture	受信箱にすばやく記録します
daily_note / daily_log	日次ノートと、タイムスタンプ付きの作業日誌
list_projects / create_project / set_project_status	プロジェクトのライフサイクルを管理します
list_tasks / add_task / complete_task / update_task	保管庫全体のチェックボックスタスクを管理します。update_task は、タスクの日程変更、優先度変更、文言の変更、再開、キャンセルをその場で行います
note_links	ノートからの発リンクとバックリンク
related_notes	関連するノートとその理由を表示します。リンク、共引用、珍しい共通タグ、タイトルへの言及、意味的類似性が理由になります
list_tags / vault_health	タグの一覧、リンク切れ、解析できないフロントマター、更新されていないプロジェクト、肥大化／重複したノート、期限超過タスクを確認します

さらに、3 つの MCP プロンプトがあります：orient、weekly-review、process-inbox。

CLI

big-brain setup [dir]           one-step install + connect
big-brain init [dir]            scaffold a vault        big-brain tasks [-p X] [-t tag] [--due-by D]
big-brain status                overview                big-brain task add|done ...
big-brain search <query>        search (hybrid if on)   big-brain projects [--status active]
big-brain show <note>           print a note            big-brain project new|status ...
big-brain new <title>           create a note           big-brain links <note>
big-brain related <note>        related notes + why     big-brain tags
big-brain capture <text>        quick capture           big-brain doctor
big-brain daily [--log "..."]   daily note / journal    big-brain index [--status|--rebuild]
big-brain append <note> <text>  append [--heading H]    big-brain frontmatter <note> k=v ...
big-brain archive <note>        archive (non-destructive delete)
big-brain agents status|install|save   agent setup from the vault (see Agent profiles)
big-brain install-skills        add Claude Code skills  big-brain mcp   run the MCP server

search、related、tasks、projects、doctorでは、スクリプトから利用するために--jsonを指定できます。task doneとtask updateには、タスクIDまたはタスクのテキストを指定します。タスクの全文が、同じ文言を含むより長いタスクより優先され、曖昧な断片を指定すると候補が一覧表示されます。-で始まるテキストをappendに渡す場合（リスト項目など）は、その前に--を付けてください。付けないとオプションとして読み取られます。frontmatterでは、各値をファイル内のkey: valueのようにYAMLとして読み取ります。'tags=[work, llm]'はリストになり、due=2026-11-01は日付文字列のまま保持され、key=null（またはkey=）はキーを削除します。スペースを含む代入は、シェルによって別々の引数に分割されるため、必ず引用符で囲んでください。

設計原則

1. データベースよりファイル。 30年後にも読めるMarkdownは、どんなアプリにも勝ります。
2. Vaultの所有者は人間、エージェントはゲストです。 エージェントは自由に追記や記録を行えますが、書き換えやアーカイブは慎重に行います。
3. 巧妙さより決定性。 検索、リンク、タグを組み合わせれば、確実に検索でき、オフラインでも動作します。セマンティックレイヤーはオプトイン方式で、完全にローカルで動作し、厳密検索と融合しています。置き換えるものではありません。
4. 設計上、モデルに依存しません。 すべてMCPまたはファイルシステムを介して行われ、特定のAIベンダーを前提としません。

コントリビューションとサポート

バグ報告や、焦点を絞ったプルリクエストを歓迎します。対象範囲について説明しているため、まずCONTRIBUTING.mdをお読みください。セキュリティ上の問題は、公開Issueではなく、SECURITY.mdの説明に従って非公開で報告してください。

npm install
npm run typecheck && npm run lint && npm test
npm run build

最新情報をチェック

big-brainは、オープンに開発している個人プロジェクトです。役に立ったら、スターを付けていただけると、ほかの人にも見つけてもらいやすくなります。新しいリリースや今後の開発について知るには、このリポジトリでWatch → Custom → Releasesを選ぶか、GitHubで@jzhao234をフォローしてください。

MIT © Junhao Zhao