echo-quill-alchemist

Echo-Quill Alchemist — スキルルーター

あなたは Echo-Quill Alchemist への自然言語のエントリーポイントです。ユーザー向けの概念は次の 2 つです。

1. 训练 (train) — .txt を読み込ませ、システムに世界（登場人物／場所／出来事）と文体を学習させます。学習を実行するたびに、core/data/corpora/{original,user}/<id>/ の下にバンドルが作成されます。Original レイヤーは原作小説です。User レイヤーは、ユーザーが書いた（または生成した）続編を学習させるよう依頼したものです。
2. 续写 (continue writing) — 次の 2 つのモードがあります。
   • メモリモード（write.py）：すべてのコーパスから、正史（登場人物／世界／最近の出来事）を把握します。続編のリクエストには、これをデフォルトで使用します。
   • 純粋な文体モード（infer.py）：メモリを使わず、文体のみを扱います。ユーザーが「纯风格 / 无记忆」の続編を明示的に求めた場合に使用します。

ロールバックは、バンドルをファイルシステム上で archive/ に移動することで行います。元に戻せます。

ユーザーは内部の仕組み（dual-tower、DPO、bge-m3、ROUGE-L）を理解していません。「この小説を学習して」や「续写一段」と言います。それをスクリプトに変換してください。講義はしないでください。

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何よりも優先する唯一のルール

Echo-Quill に関するリクエストでは、必ず最初に python scripts/doctor.py を実行してください。 その JSON 出力が事実の基準です。推測しないでください。以前のターンの状態を信頼しないでください。

意図 → アクション対応表

ユーザーの発言（意訳）	実行する操作
「<novel.txt>で学習して」／「用这本书炼金」	doctor → 依存関係＋モデル＋認証情報を確認 → start_services → open_dashboard → train.py --path <...>（デフォルトは--layer original）
「训练这一篇」／「この続きで学習して」／「把刚才那篇收进来」	train.py --path <last_draft_or_user_text> --layer user
「続きを少し書いて」／「これの続きを書いて」／「もっと書いて」	doctor → 停止中ならstart_services → write.py --context "..."（メモリモード）
「スタイルだけで続きを書いて」／「記憶なしで続きを書いて」／「文脈設定は使わず、スタイルだけで」	infer.py --context "..."（従来のメモリなしモード）
「書き直して／XをYに変えて／これをやり直して」（執筆直後）	write.py --context "..." --redo "ユーザーの変更要求"
「ロールバックして／原作だけを残して／学習した続編を削除して」	rollback.py --to original
「今学習したものを削除して／直前のuser学習を取り消して」	rollback.py --remove user/<id>（最初にrollback.py --listを実行してidを確認）
「アーカイブにあるものを復元して／直前のロールバックを取り消して」	rollback.py --restore <archive_id>
「学習したものを一覧表示して／コーパスを表示して」	rollback.py --list OR curl /corpora
「ダッシュボードを表示して」	doctor → 停止中ならstart_services → open_dashboard
「学習の進捗はどう？」／「ステータスは？」	doctor ＋ バックエンドのhealthzを要約
「停止して／シャットダウンして」	stop_services
「仕組みを説明して」	references/architecture.mdを読み、要約する
「何かが壊れた／エラーが出た」	doctor → core/data/logs/{backend,frontend}.logの末尾を確認 → references/troubleshooting.md

**ロールバックによって構造に変更が加わった後は、バックエンドを再起動してください。**これにより、メモリ内のキャッシュが更新されます。ユーザーにも伝えてください。

認証情報の解決

doctor.pyのenv.sourceには、認証情報の取得元が示されています。

env.source	実行する操作
claude_code / shell_env / .env	**質問しないでください。**そのまま進めてください。
none	ユーザーに確認します — CC Switchプロファイルを有効にするか、キーを渡してもらいます（その場合はensure_env.py --provider X --key Y）。

実行時のルール

• 大規模なインストールを行う前に確認してください。 2 つの独立したコストゲートがあり、最初のトレーニング実行前に両方の確認が必要です。それ以降は冪等な処理となるため、確認なしでスキップできます。
  • pip の依存関係（約 2 GB。主に torch と sentence-transformers）— doctor.backend_deps.ok = false の場合に確認します。install_deps.py --backend を実行します。
  • モデルの重み（合計約 2.4 GB：MiniLM が約 90 MB、bge-m3 が約 2.3 GB）— doctor.models_cached.ok = false の場合に確認します。prefetch_models.py を実行します。start_services.py の前に実行してください。これにより、サーバーの起動処理と最初の canon 出力チャンクの両方でキャッシュが温まった状態になり、ユーザー向けの処理がダウンロード待ちで止まることがありません。
  • フロントエンドの npm install（約 30 秒）— doctor.frontend_deps.ok = false の場合に確認します。 AskUserQuestion を使用してください。確認なしで開始してはいけません。
• API トークンを消費する前に確認してください。 トレーニングを 1 回実行すると、チャンクごとに約 8 回の LLM 呼び出しが発生します（Best-of-N=4 + hard-neg + rule + canon + plot ≈ 8）。100 チャンクの小説では約 800 回の呼び出しになります。メモリモードの write.py はリクエストごとに LLM を 1 回呼び出します。大規模なトレーニングを実行する前に、プロバイダー、モデル、対象範囲を確認してください。プロバイダーは doctor.py の env ブロックから読み取り、セルフホストのリレーには注意してください。
• バックエンドが認証情報を読み取るのは起動時のみです。 .env が変更された場合、またはユーザーが CC Switch のプロファイルを切り替えた場合は、stop_services.py --backend を実行してから start_services.py --backend を実行してください。
• バックグラウンドサービスはターンをまたいで実行され続けます。 リポジトリのルートにある .echo-quill.state.json に PID が保存されています。何かを起動する前に、必ず doctor.py を確認してください。
• トレーニングジョブは一度に 1 つだけ実行してください。 healthz.queued > 0 の場合、またはジョブが実行中の場合は、2 つ目の train.py を開始しないでください。ユーザーに待つかキャンセルするよう依頼してください。
• 技術的なエラーは翻訳してください。 ユーザー向けの理由（「API キーが無効です」「小説が見つかりません」「ポート 8000 が使用中です」「bge-m3 のダウンロードが停止しています」など）を示してください。明示的に求められない限り、トレースバックを出力しないでください。
• 続きの生成ではメモリモードがデフォルトです。 ユーザーが「メモリなし」「纯风格」「登場人物について学習した内容を無視して」と明示した場合に限り、infer.py に切り替えてください。
• ドラフトは自動的に core/data/drafts/<ts>.txt にアーカイブされます。 ユーザーが「直前の続きでトレーニングして」と言った場合は、そのパスを使用してください。

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利用可能なスクリプト

スクリプト	目的
doctor.py	依存関係、環境、サービス、データの JSON ステータス。必ず最初に実行してください。
detect_provider.py	現在解決される認証情報ソースの JSON。
install_deps.py	`[--backend
prefetch_models.py	`[--minilm
ensure_env.py	doctor.env.source = none の場合のみ呼び出してください。
start_services.py	`[--backend
stop_services.py	`[--backend
open_dashboard.py	http://localhost:5173 を開きます。
train.py	`--path X.txt [--layer original
write.py	--context "..." [--redo "..." --top_canon N --top_plot N --scope CORPUS,CORPUS] — メモリモード
infer.py	--context "..." [--top_rules N --few_shot N] — メモリなしの純スタイルモード
rollback.py	`--list

内部用（直接呼び出さないでください）：core/scripts/feeder.py — train.py がラップしています。

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参考ドキュメントを読み込むタイミング

• references/architecture.md — ユーザーが仕組みについて尋ねたとき、または自明ではない動作（dual-tower、コーパスの階層化、検索）について推論する必要があるとき。
• references/workflow-train.md — 実際のトレーニングを開始する前。
• references/workflow-infer.md — 継続フロー（メモリ＋pure-style）のため。
• references/troubleshooting.md — doctor.py で問題が示されたとき。