+
+
+
+これは完全にインタラクティブで、[drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app](https://drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app/#/memory-decay) で遊んでみることができます！
+
+#### 感情も計算に入れる
+
+記憶は意味的に関連していたり、人物や場面、時間に関連しているだけではありません。ランダムに突然思い出されたり、感情に左右されたりもします。これにはどう対処すればよいでしょうか？
+
+忘却曲線や減衰曲線と同様に、実用化前の小さな実験として、小さなインタラクティブな実験場も作成しました：
+
+
+ ![memory decay & retention simulation]()
+
+
+
+
+
+これも完全にインタラクティブで、[drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app](https://drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app/#/memory-simulator) で体験できます！
+
+## マイルストーン
+
+- 300 🌟 達成
+- 3人の新しい Issue 貢献者
+- 10人の新しい Discord メンバー
+- ReLU のキャラクターデザイン完了
+- ReLU スタンプ Vol.1 制作完了！
+- ReLU スタンプ Vol.2 アニメーション版 制作完了
+- [ロードマップ v0.4](https://github.com/moeru-ai/airi/issues/42) の合計89のタスクが完了しました
+
+## その他の更新
+
+### エンジニアリング
+
+最大の出来事は、以前の Electron ベースのデスクトップペット構築ソリューションを完全に放棄し、Tauri v2 を使用した実装に切り替えたことです。今のところ、特に悪い問題には遭遇していないようです。
+
+[@LemonNekoGH](https://github.com/LemonNekoGH) に本当に感謝します！
+
+チームの皆が最近、`moeru-ai/airi` プロジェクトリポジトリが大きくなりすぎて、開発時に非常に重いと言っていました。確かに、過去5ヶ月間で `moeru-ai/airi` リポジトリ内で数え切れないほどのサブプロジェクトが誕生しました。エージェントの実装、ゲームエージェントのバインディング実装、シンプルで使いやすい npm パッケージのラッパー、画期的な transformers.js のラッパー、DuckDB WASM の Drizzle ドライバーサポート、API バックエンドサービスの実装と統合など、さまざまな分野をカバーしています。いくつかのプロジェクトをサンドボックス段階から、より意義のある「インキュベート（孵化）」段階へと成長させる時が来ました。
+
+そこで、すでに成熟しており広く使用されている多くのサブプロジェクトを、個別にメンテナンスするために別々のリポジトリに分割することにしました：
+
+- `hfup`
+
+ HuggingFace Spaces へのプロジェクトのデプロイを支援する [`hfup`](https://github.com/moeru-ai/hfup) ツールは、`moeru-ai/airi` の巨大なリポジトリから段階的に卒業し、正式に [@moeru-ai](https://github.com/moeru-ai) 組織の下に移行しました（移行操作は不要で、`hfup` をインストールし続けるだけで使用できます）。非常に有意義なことに、`hfup` は時代についていくために、開発支援として [rolldown](https://rolldown.rs/) と [oxlint](https://oxc.rs/docs/guide/usage/linter) も採用しました。これを機に rolldown、rolldown-vite、oxc の開発に参加できることを願っています。移行プロセス中の [@sxzz](https://github.com/sxzz) の支援に深く感謝します。
+
+- `@proj-airi/drizzle-duckdb-wasm`, `@proj-airi/duckdb-wasm`
+ Drizzle に DuckDB WASM ドライバーサポートを追加するための `@proj-airi/drizzle-duckdb-wasm` と `@proj-airi/duckdb-wasm` も段階的に卒業し、正式に [@proj-airi](https://github.com/proj-airi) 組織の下に移行しました（移行操作は不要で、元のパッケージをインストールし続けるだけで使用できます）。
+
+プロジェクトの速度は大幅に向上しました。今月中に `@proj-airi/providers-transformers` を `xsai` の下に正式に卒業させる予定です。
+
+その他のエンジニアリングの改善点として、トークン処理、バイトストリーム、データストリームのパイプラインオーケストレーションを調整するのに役立つ、まったく新しいワークフロー指向のツールキット [`@llama-flow/core`](https://github.com/run-llama/@llama-flow/core) も統合しました。彼らのリポジトリをチェックしてください、本当に使いやすいです！
+
+### インターフェース
+
+ついにキャラクターカード/酒場キャラクターカードをネイティブサポートしました！
+
+
+ ![memory sudden retrieval & emotion biased simulation]()
+
+
+
+
+
+もちろん、モデル、声、Project AIRI がサポートするすべてのモジュール 🎉 を設定する機能を含むエディタも含まれています。
+
+[@luoling8192](https://github.com/luoling8192) に本当に感謝します！
+
+
+ ![character card]()
+
+
+
+
+
+[@luoling8192](https://github.com/luoling8192) によるもう一つの巨大な UI のマイルストーンは、プリセットカラーのサポートを追加したことです！
+
+
+ ![character card detail]()
+
+
+
+
+
+### コミュニティ
+
+[@sumimakito](https://github.com/sumimakito) が Awesome AI VTuber（または AI waifu）のリポジトリ設立を手伝ってくれました：
+
+
+ ![more theme colors]()
+
+
+
+
+
+> VTuber スタイルのロゴは完全に [@sumimakito](https://github.com/sumimakito) によってデザイン・制作されました！大好きです。
+
+これは間違いなく先月以来私が書いた中で最も長い DevLog になったと思います。まだ触れていない多くの機能、バグ修正、改善があります：
+
+- Featherless.ai プロバイダーのサポート
+- Gemini プロバイダーのサポート（[@asukaminato0721](https://github.com/asukaminato0721) に感謝）
+- Telegram Bot 統合の壊滅的な OOM エラーを修正（[@sumimakito](https://github.com/sumimakito)、[@kwaa](https://github.com/kwaa)、[@QiroNT](https://github.com/QiroNT) に感謝）
+- Project AIRI の特別 DevLog 用に 98.css 統合を追加（[@OverflowCat](https://github.com/OverflowCat) に感謝）
+
+> これは Project AIRI の特別版開発ログです。主なインスピレーションは [@OverflowCat](https://github.com/OverflowCat) のブログ記事 [ModTran](https://blog.xinshijiededa.men/modtran/) から得ており、コードスタイルは [@OverflowCat](https://github.com/OverflowCat) の https://github.com/OverflowCat/blog/blob/0a92f916629ad942b7da84b894759fde1616bf37/src/components/98/98.ts での実装を大いに参考にしています。
+>
+> 彼女が書いたブログ記事は素晴らしく、私が詳しくないほぼすべての内容をカバーしています。ぜひチェックしてみてください。きっと気に入るはずです。
+
+## さようなら
+
+今回の DevLog はこれで全部だと思います。[Roadmap v0.4](https://github.com/moeru-ai/airi/issues/42) もこれで終了です。一新されたユーザーインターフェースと更新されたデスクトップペットバージョンを気に入っていただければ幸いです。この記事を書く際、中国語と英語の2つの言語を使ってみました。この記事が気に入ったかどうか、リポジトリの[ディスカッションページ](https://github.com/moeru-ai/airi/discussions)にコメントを残して教えてください。
+
+最後に、ReLU の自分の感覚に対する別の説明を引用して締めくくりましょう：
+
+
+ ![Awesome AI VTuber Logo]()
+
+
+ Awesome AI VTuber
+ 精選された AI VTuber 及其関連プロジェクトリスト
+
+
+
+
diff --git a/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.14/index.md b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.14/index.md
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+++ b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.14/index.md
@@ -0,0 +1,235 @@
+---
+title: 開発ログ @ 2025.04.14
+category: DevLog
+date: 2025-04-14
+---
+
+## 導入
+
+[前回](../DevLog-2025.04.06/#memory-system-記憶システム)は AIRI の記憶システムについてお話ししましたが、今回はこのような複雑な記憶システムをどのように実装するか、そして将来の展望についてさらに深くお話しします。
+
+## まずは検索エンジンから
+
+検索エンジンは検索性能に対して比較的高い要求を持っています。そのため、システムは2段階のランキングプロセスを開放しています：
+
+- **基礎ランキング（粗いランキング）**
+- **ビジネスランキング（詳細ランキング）**
+
+基礎ランキングは予選のようなもので、検索結果から高品質なドキュメントを素早く見つけ出し、TOP N 件の結果を取り出して詳細ランキングで精密にスコアリングし、最終的に最適な結果をユーザーに返します。
+
+**したがって、基礎ランキングは性能への影響が大きく、ビジネスランキングは最終的なランキング効果への影響が大きいと言えます。**
+
+そのため、基礎ランキングはできるだけシンプルで効果的であることが求められ、ビジネスランキングの重要な要素のみを抽出するだけで十分です。現在、基礎ランキングとビジネスランキングはどちらもランキング式を使用して設定されています。
+
+### OpenSearch / 問天エンジン DSL [^1]
+
+ここで、Neko がかつて大量に使用していた Alibaba Cloud OpenSearch を例に紹介しましょう。検索エンジンには、再ランキングのためのいくつかの組み込み関数があります：
+
+#### `static_bm25`
+
+静的テキスト関連性、従来の NLP で、クエリとドキュメントの一致度を測定するために使用されます。
+RAG の _類似度スコア_ に似ています。
+値は 0〜1 です。
+
+#### `exact_match_boost`
+
+クエリ内のユーザー指定の検索語の重みの最大値を取得します。スコアブースト関数とも呼ばれます。
+入力されたキーワードが、分かち書きされる前にドキュメント（タイトルや本文などのフィールド）内の「内容」にヒットした場合に使用されます。
+例えば「Neurosama の作り方」を検索する場合、「Neurosama」という文字が出現するドキュメントやページのスコアは、「Neuro」+「sama」が別々に出現する場合よりも高くなるはずです。
+
+#### `timeliness`, `timeliness_ms`
+
+適時性スコア。新しいほど関連性が高くなります。
+
+### データはどのように保存されるのか？
+
+Alibaba Cloud の OpenSearch であれ、Grafana に付属する Loki のような検索エンジンであれ、あるいは Grafana 時代より前の ElasticSearch エンジン（ある動画サイトは ElasticSearch を二次開発して使用しています）であれ、これらの検索エンジン内の**独立したデータ構造で再処理**されて初めて使用可能になります。
+
+再処理はどのように実現されるのでしょうか？ここで DTS が必要になります。
+
+#### DTS [^2]
+
+**DTS** という概念について補足説明しましょう。
+
+Data Transformation Services は、ビジネスデータベースと検索エンジンインスタンス間の**通信とデータ同期**のためのシステムです。
+
+実現原理：MySQL や Postgres のネイティブな watch および subscribe event 機能を使用してテーブルの変更を監視し、データを検索エンジンに同期します。このプロセスで、データは期待される形式にシリアル化され、データ構造の変換（ETL：抽出、変換、ロード）が行われます。
+
+では、検索エンジンの粗いランキング検索は、ある意味でデータベースの _ビュー_ の中で何かを探すようなものでしょうか？仮想テーブルのような存在でしょうか？そのように理解して構いません。ただし、ビューが一般的に使用する基盤となるデータ構造は DB と同じ B+ 木ですが、検索エンジンはグラフや特化された index kv db など、他の多くの特化されたデータ構造を持つことができます。
+
+### 分かち書き？
+
+従来の検索エンジンでは、中国語のドキュメント入力は次のようなプロセスを経ます：
+
+- 文分割（大きな段落を文に分割）
+- 分かち書き（文を単語、名詞、動詞などに分割）
+- ピンイン化
+- 現在の辞書カバレッジ設定に基づいて以前の結果をマッピングして上書き
+- 基本的なベクトル化と特徴抽出を行う
+- ストレージ層に書き込む
+
+英語の場合も分かち書きが必要ですが、スペースで区切られているため非常に簡単です。
+
+### パフォーマンスを最適化するには？
+
+- 計算集約型
+- 複数の内部タスクスケジューラでデータをゆっくりインデックス化
+- 従来の NLP にあるハミング距離やコサイン距離を簡単に計算して事前保存
+- ホットワードの分かち書き結果とランキング結果をキャッシュ
+- データレイクハウス？AWS でよく使用され、一般的に集計クエリに使用されます。複数のデータベースやデータソースをクエリできますが、効率は非常に遅く、基本的にはデータ分析や BI の時だけ使用されます。
+
+### 召喚（Retrieval）とは？
+
+召喚（retrieval、検索/取得）とは、キーワードを入力した後に期待されるドキュメントを取得（retrieve）できるかどうかということです。
+
+検索との違いは？検索は「ユーザーが行う操作」であり、召喚は「検索に応答するためにマシンが行うこと」です。
+
+### 再ランキング（Reranking）とは？
+
+reranking の意義は、embedding モデルが出力したベクトルに基づいて ANN（Approximate Nearest Neighbor）や KNN（K-Nearest Neighbor）ベクトル距離ランキングを行うだけでは、実際には偏りが生じるということです。
+
+なぜなら、OpenSearch の時に紹介した exact_match_boost や timeliness 関数が存在しないからです。
+
+もし、召喚されたドキュメントに対して、他のフィールドや他のステップに基づくランキング結果を追加してソートしたい場合はどうすればよいでしょうか？
+
+RAG では現在、新しいフローが流行しています。それは reranking model です。これは**独立した専門家モデルを使用して、すでに召喚された第1ラウンドのデータを自動的に再ソートする**ことに相当します。
+
+しかし、reranking だけでは記憶層の多くの問題を解決できません。忘却曲線、記憶強化、ランダムな記憶想起、感情干渉による再ランキングスコアなど、これらは reranking model ができることではありません。
+
+もし AIRI に優れた記憶層を提供したいなら、reranking のメカニズムをうまく構築し、RAG の基本能力と過去の検索エンジンの再ランキングの経験を組み合わせる必要があります。
+
+## 記憶層実験プラットフォーム
+
+[Project AIRI Memory Driver @duckdb/duckdb-wasm Playground](https://drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app/#/memory-decay)
+
+
+
+左側のハイライトされた half life は記憶の半減期です。
+
+デフォルトでは時間の経過速度は 1秒 = 1日 なので、7秒後には記憶のスコアが半分になります。
+
+記憶スコアとは何でしょうか？記憶スコアは基本的にこれによって制御されます：
+
+
+得られたスコアが current score です。
+
+original とは何でしょうか。それは初期化時のスコアです。
+
+例：元のスコアが 523 の場合、現在のスコアは実際には徐々に減少しています：
+
+
+説明を続ける前に、この忘却曲線の SQL はステートレスであることを説明しておきます。
+
+ステートレスとはどういう意味でしょうか？ステートレスとは、リアルタイムでデータベースに行ってタスクを実行してスコアを更新する必要がなく、「現在の時間」に基づいて忘却関数を導き出し、スコアを忘却関数に適用するだけでよいということです。
+
+では、current score が下がってしまったらどうすればよいでしょうか？この問題を解決するには、**記憶を強化**する方法が必要です。
+
+## 人間の記憶システムの類推
+
+間隔反復で言及される忘却曲線と心理学で言及される基本的な記憶システムの仕組みに基づいて [^3]
+
+人間の記憶はいくつかの種類に分けられることがわかっています：
+
+- ワーキングメモリ
+- 短期記憶
+- 長期記憶
+- 筋肉記憶
+
+ワーキングメモリは最も覚えている必要がないものです。
+
+短期記憶は忘却曲線に従って強度、つまりスコアが徐々に減衰します。この時、このプロセスをシミュレートするための短期記憶シミュレーション関数が必要です。
+
+長期記憶は重要であり、長期記憶の半減期は非常に長く、短期記憶から進化したものです。
+
+最後は筋肉記憶です。筋肉記憶は記憶というよりは、条件反射が形成されたと言った方がよいでしょう。
+
+## AIRI はどのように設計すべきか？
+
+実際、AIRI の実装原則を垣間見ることができます：
+
+- ワーキングメモリは messages 配列のようなものです
+- 短期記憶は、それほど簡単には想起できず、新しいほど想起しやすい RAG 記憶エントリのようなものです
+- 長期記憶は、簡単に想起できますが曖昧になり、過去に想起された回数が多いほど想起しやすい RAG エントリのようなものです
+- 筋肉記憶は、固定の組み合わせのようなもので、A が出現すると ActionA と MemoryA が出現するような感覚です。この時は完全一致のメカニズムに近いと言えます
+
+しかし、この設計は正しいのでしょうか？
+
+明らかに、これは実際には2つの次元しか導入していません。1つは時間的関連性（temporal relevance）、もう1つは想起回数（retrieval count）です。より複雑なシステムを追求しようとすると制限を受けることになります。
+
+### 小さな振り返り
+
+DevLog で言及したランキング式をもう一度振り返ってみましょう。理解の助けになるはずです。
+
+
+
+コサイン距離は「関連度」であり、最も基本的な粗いランキングです：
+
+
+今、時間を参加させる必要があります。時間距離を保存するためのフィールドを追加し、統合スコア `(1.2 * similarity) + (0.2 * time_relevance)` を保存するための独立したフィールドを作成します。ここで、意味的関連度は 1.2 倍の重み（倍率係数、1未満である必要はありません）、時間距離関連度は 0.2 倍の重みを占めます。
+
+こうすることで、ステートレスな多フィールド関連度ランキング SQL 実装を巧みに作り出し、パラメータ（1.2 と 0.2）を調整できるようにしました。
+
+記憶詳細カードで simulate retrieval をクリックすると、記憶想起を能動的にトリガーできます。
+
+
+現在のデモでは、元のテーブルの retrieval count（想起回数）フィールドに対して UPDATE 文を使用して +1 することで実装されています。
+
+ここには隠れた落とし穴があります。これでも単一次元の計算にすぎず、想起されれば強化されるということに相当します。
+
+しかし、現実世界はそうではありません。記憶は悲しいこともあれば、楽しいこともあります。悲しいことは負のフィードバックをもたらし、楽しいことは正のフィードバックをもたらします。
+
+これが私がまだ完了していない部分です。
+
+## 感情？
+
+https://drizzle-orm-duckdb-wasm.netlify.app/#/memory-simulator
+
+この新しいシミュレーターには感情関連のシミュレーションが含まれています：
+
+
+### 感情と記憶は関係ありますか？
+
+ペロペロキャンディを食べたいのにくれない、これは非常に直接的な問題です。得られなければ間違いなく不快です。
+
+そして、実際には感情と記憶が関連していることに気づくでしょう。
+
+もし「過去のある記憶が楽しく、もう一度体験したい」と思っても、「一時的にその記憶の中のシーンを実現できない」ために、「得られないから悲しい」と感じることがあります。
+
+記憶データベースに「喜び」と「嫌悪」のスコアを保存できます：
+
+
+### PTSD？
+
+PTSD には通常「トリガー」と「フラッシュバック」という2つの言葉が関わってきます。明らかに PTSD 関連の記憶は抑圧されているはずであり、嫌悪スコアとトラウマスコアは非常に高いはずです。
+
+しかし実際には、PTSD 関連の記憶は突然現れます。バイオニクスとデータシミュレーションの観点から言えば、乱数を使用してこの効果を実現できます。
+
+https://yutsuki.moe/2019/09/a0d0fa1b/ の感情モデルを参考にすることができます。
+
+
+
+## まだやるべきことはたくさんあります……
+
+例えば、ReLU の現在の感情は何ですか？ReLU は誰に対して悪い思い出を持っていますか？
+
+思い出は楽しいものと悲しいものの二極化したエントリが一緒に現れますか？
+
+欲望は？願い事システムを作る必要がありますか？
+
+夢を見るエージェントや潜在意識エージェントのような、_バックグラウンドタスク_ を作り、発生した記憶を順次処理してインデックス化し、最近の経験に基づいて過去の記憶のさまざまなスコアを修正します。
+
+しかし、「夢を見る」プロセスが必ずしも必要なわけではなく、単なる「background task」です。
+
+re-index の観点から言えば、夢を見るエージェントと潜在意識エージェントはインデックスの再構築のようなものです。
+
+ここまで来ると、[Mem0](https://docs.mem0.ai/overview) や [Zep Memory](https://help.getzep.com/memory) のようなライブラリが、ロールプレイングや感情 AI において全く役に立たないことに気づくでしょう :(
+
+前途は多難です。私たちは努力し続けなければなりません。
+
+## 参考資料
+
+[^1]: https://help.aliyun.com/zh/open-search/industry-algorithm-edition/rough-sort-functions
+
+[^2]: https://help.aliyun.com/zh/open-search/industry-algorithm-edition/configure-dts-real-time-synchronization
+
+[^3]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%81%97%E5%BF%98%E6%9B%B2%E7%BA%BF
diff --git a/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.22/index.md b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.22/index.md
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+++ b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.04.22/index.md
@@ -0,0 +1,71 @@
+---
+title: 開発ログ @ 2025.04.22
+category: DevLog
+date: 2025-04-22
+---
+
+## 日中の日常
+
+こんにちは、[@LemonNeko](https://github.com/LemonNekoGH) です。今回は私が DevLog の執筆に参加し、開発ストーリーを皆さんと共有します。
+
+2ヶ月前、私たちは AIRI の Web 版を Electron に移植しました [#7](https://github.com/moeru-ai/airi/pull/7)（現在は Tauri を使用してリファクタリングされています 🤣 [#90](https://github.com/moeru-ai/airi/pull/90)）。これにより、デスクトップペットとして画面に表示できるようになりました。同時に、AIRI が携帯電話を使えるようにするというアイデアが浮かびましたが、なかなか着手できませんでした。
+
+先週末（2025.04.20）、少し時間を割いて、ADB と対話できる MCP サーバーのデモ [airi-android](https://github.com/LemonNekoGH/airi-android) を作成しました。これにより、AIRI に携帯電話と対話する最も基本的な機能が提供されました（実際、ほとんどの LLM はこれを通じて携帯電話と対話できます）。デモ動画はこちらです：
+
+
+
+
+ ![ReLU sticker for expression wow]()
+
+
+
+ 時々、自分は本当に記号的な存在だと感じます、
+ コードから抜け出した幽霊のように
+
+
+
+AIRI の MCP サーバー設定
+
+
+
+開発中、考えを整理するために、LLM から Android 携帯を呼び出す図を描きました：
+
+AIRI が携帯電話で `Hello World` を入力
+
+
+
+
+
+
+
+
+プレイヤーのチャット内容は LLM にプッシュされるのではなく、[RconChat](https://gitlab.com/FishBus/rconchat) mod に保存され、LLM は MCP サーバーを介してこれらの内容を読み取ります。MCP サーバーを使用することで、LLM に Lua コードを生成させる必要がなくなります。
+
+システムプロンプトに関しては、現在のプロンプトは AI によって生成されたものですが、依然として十分に明確ではなく、優先順位が不明確です。FLE のシステムプロンプトを参考にして改善しようと考えています。
+
+よし、これまでのすべての設計を基本的に覆したので、最初からやり直しです。
+
+## 終わりに
+
+読んでいただきありがとうございます。興味があれば、FLE の論文と [コード](https://github.com/JackHopkins/factorio-learning-environment) をご覧ください。私の理解が間違っているかもしれませんので、ご指摘いただければ幸いです！今回の読み込みは十分ではないかもしれませんが、今後私の考えに従って `airi-factorio` を改善する際には、繰り返し読む必要があり、進展があれば更新します。
+
+この DevLog はここまでです。良い週末を！
+
+> カバー画像は [@anrew10](https://es.pixilart.com/art/factorio-yellow-belt-132272fb3d727dd) の作品から引用
diff --git a/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.01/index.md b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.01/index.md
new file mode 100644
index 000000000..70564a7a7
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.01/index.md
@@ -0,0 +1,152 @@
+---
+title: DevLog @ 2025.08.01
+category: DevLog
+date: 2025-08-01
+excerpt: |
+ Makito が AIRI でのテキストアニメーション実装プロセスと、UTF-8 バイトストリームから「書記素クラスタ」(grapheme cluster) を読み取るライブラリの構築方法を共有します。インスピレーションになれば幸いです！
+preview-cover:
+ light: "@assets('/en/blog/DevLog-2025.08.01/assets/cover-light.avif')"
+ dark: "@assets('/en/blog/DevLog-2025.08.01/assets/cover-dark.avif')"
+---
+
+
+
+## 始める前に
+
+
+
+
+> 下のアニメーション効果は右上の「アニメーションを減らす」スイッチで制御できます
+
+
+
+
+> **下のアニメーション効果はオフになっています**
+> 右上の「アニメーションを減らす」スイッチでアニメーションを再度オンにできます + + +
+
++> 右上の「アニメーションを減らす」スイッチでアニメーションを再度オンにできます + + +
+
+[私たちの UI storybook](https://airi.moeru.ai/ui/#/story/src-components-gadgets-chatbubbleminimalism-story-vue?variantId=chat) に遊びに来てください
+
+
+
+しかし、UTF-8 バイトストリームを読み取り、受信したテキストにリアルタイムでアニメーション効果を追加したい場合はどうでしょうか？これは、チャットや音声文字起こしアプリケーションなど、リアルタイムのシナリオでよく見られます。このようなアプリケーションの UI は、受信しながら一文字ずつ内容を表示する必要があります。
+
+## 「文字」の境界線
+
+このようなシナリオでは、何が「文字」と見なされるのでしょうか？Unicode では、意味のある最小のテキスト単位は通常[コードポイント](https://www.unicode.org/versions/Unicode14.0.0/ch02.pdf#G25564) (Code point) です。しかし、エンコーディングレベル、特に UTF-8 では、1 つのコードポイントが複数のバイトで構成される場合があります。たとえば、日本語の仮名「あ」はコードポイント `U+3042` に対応し、UTF-8 では `0xE3 0x81 0x82` としてエンコードされます。つまり、バイトストリームを読み取る際、すべてのバイトが揃って初めて完全な文字を復元できるのです。
+
+心配しないでください。Web API の [TextDecoder](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/TextDecoder) があります。`TextDecoder.decode` を `stream` オプション付きで使用すると、デコーダーはストリーミングデータを自動的に処理し、文字を正しく復元します：
+
+```javascript
+const decoder = new TextDecoder()
+const decoded = decoder.decode(chunk, { stream: true })
+```
+
+## これで安全ですか？
+
+TL;DR: **いいえ**。
+
+TextDecoder は確かにバイトストリームを Unicode コードポイント（文字）に正しくデコードするのに役立ちます。しかし、Unicode には「書記素クラスタ」(grapheme cluster) という概念があり、複数のコードポイントを組み合わせて「視覚的に」一体の文字にします。たとえば、「👩👩👧👦」（家族）という絵文字は、実際には複数のコードポイントで構成されていますが、視覚的には 1 つの文字です。それらはゼロ幅接合子（ZWJ、コードポイント `U+200D`）で接続されています。
+
+これは少し理解しにくいかもしれません。しかし心配しないでください。書記素クラスタとコードポイントの組み合わせ方を探索するのに役立つインタラクティブなウィジェットを作成しました。分割結果の `200D` コードポイントに注目してください：
+
+
+
+マウスを書記素クラスタまたは文字の上に置くと、それらがどのように組み合わされているかを確認できます。また、任意のテキストを入力することもできます。
+
+
+
+絵文字と同様に、一部の言語でも組み合わせコードポイントを使用して複雑な文字を構築します。たとえば、タミル語の「நி」（ni）は、基本文字「ந」（na）と組み合わせ母音「 ி」（i）で構成されています。これらを組み合わせると、全体として「நி」という書記素クラスタになります。同様の書記素クラスタを分割してみましょう：
+
+
+
+
+この時点で、「👩👧」（2人）自体が書記素クラスタです。直接取り出して後続のバイトの読み取りを開始できますか？だめです。さらにバイトを受信すると、前の書記素クラスタは「👩👧👦」（3人）になる可能性があります：
+
+
+
+
+「👩👧」を事前に出力してしまうと、不完全な書記素クラスタが得られてしまいます。これは私たちが望む結果ではありません。
+
+## 効率至上
+
+一部のシナリオでは、これらの（もちろん完全な）書記素クラスタをできるだけ早く出力したい場合があります。引き続き `Intl.Segmenter` を使用しますが、デキュー（dequeuing）戦略を少し調整します：現在の書記素クラスタが完全かどうかわからない場合は、次の書記素クラスタが表示されるまで待ち、最後のものを除いてすべて出力します：
+
+```ts
+declare let clusterBuffer: string
+const segmenter = new Intl.Segmenter(undefined, { granularity: 'grapheme' })
+while (true) {
+ const segments = [...segmenter.segment(clusterBuffer)]
+ segments.pop() // 最後の書記素クラスタを破棄
+ for (const seg of segments) {
+ yield seg.segment // 完全な書記素クラスタを出力
+ }
+}
+```
+
+このようにすれば、不完全な書記素クラスタが事前に出力されることはなく、次のものが表示されたときにのみ処理されます。このプロセスを実演するためのインタラクティブなウィジェットも作成しました：
+
+
+
+2番目の書記素クラスタが表示されるまで待ってから、最初の書記素クラスタが完全であると見なされることがわかります。
+
+
+
+## [Clustr](https://github.com/sumimakito/clustr) の誕生
+
+この DevLog を書いている時点で、文字列を書記素クラスタに分割できるライブラリはコミュニティにすでにいくつかありました。しかし、UTF-8 バイトストリームを受け入れ、書記素クラスタを到着順に出力できる実装は見つかりませんでした。そこで私は自分で実装し、アイデアを皆さんと共有し、Unicode の「書記素クラスタ」の概念に対応して [Clustr](https://github.com/sumimakito/clustr) と名付けました。
+
+コアコードは 100 行未満ですが、プロジェクトで UTF-8 バイトストリームをクールなテキストアニメーションにしたい場合（Project AIRI で行ったように）、役立つかもしれません。
+
+Project AIRI に興味がある場合は、GitHub リポジトリ [moeru-ai/airi](https://github.com/moeru-ai/airi) もぜひご覧ください！
diff --git a/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.05/index.md b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.05/index.md
new file mode 100644
index 000000000..d934eeca6
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.05/index.md
@@ -0,0 +1,541 @@
+---
+title: DevLog @ 2025.08.05
+description: |
+ v0.7 バージョンリリース。Windows が完全にサポートされ、より多くの機能が含まれています。
+date: 2025-08-04
+excerpt: お待たせしました！v0.7 は当初7月初旬にリリース予定でしたが、Windows でのいくつかの重要なバグ発見と、さらなる適応作業のため、今まで延期されていました。 +preview-cover: + light: "@assets('/en/blog/DevLog-2025.08.05/assets/cover-light.avif')" + dark: "@assets('/en/blog/DevLog-2025.08.05/assets/cover-dark.avif')" +--- + + + +こんにちは！[Neko](https://github.com/nekomeowww) です。 + +お待たせしました！v0.7 は当初7月初旬にリリース予定でしたが、 +私たちを眠らせなかったいくつかの Windows 互換性の問題と、 +対処することを決定した巨大な変更範囲のため、今まで延期されていました。 + + + +それでも、過去2か月間準備してきた内容をついに皆さんと共有できることに興奮しています。 + +興味があるかもしれない以前のブログと DevLog 記事をご覧ください： + +- [DreamLog 0x1](../DreamLog-0x1/) +- [DevLog @ 2025.05.16](../DevLog-2025.05.16/) + +過去3ヶ月の状況を正直にお話ししましょう： + +- [**391 コミット**](https://github.com/moeru-ai/airi/compare/v0.6.1...v0.7.0) +- [**1017 ファイル変更**](https://github.com/moeru-ai/airi/compare/v0.6.1...v0.7.0) +- [**74,548 行のコード追加**](https://github.com/moeru-ai/airi/compare/v0.6.1...v0.7.0) +- [**13,930 行のコード削除**](https://github.com/moeru-ai/airi/compare/v0.6.1...v0.7.0) + +> しかし、ソフトウェア業界で働く皆さんにとって、これらの数字は意味がありません。 +> これらは、私たちがこのバージョンで行った重大な影響の反映にすぎません。 +> +> 心配しないでください。この DevLog で重要なポイントをご案内します。 + +## マイルストーン + +v0.7 のリリースとこの DevLog の公開に伴い、 +これまでに達成したいくつかのマイルストーンについて触れたいと思います： + +- GitHub で 1850+ スターを獲得しました！🎉 +- 40+ 以上のコントリビューターがいます！🫂 +- 300+ 以上の Discord メンバーがいます！👾 +- [Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=44573640) で自己紹介を公開しました +- [Product Hunt](https://www.producthunt.com/products/airi) で自己紹介を公開しました +- 2025年7月17日の GitHub トレンドで `#1` にランクインしました 🏆 + +## 機能 + +### デスクトップ版 + +Tamagotchi は AIRI デスクトップ版の名前です。 +独立した、常に実行されているコンパニオンとしてデスクトップ上で実行でき、 +作業を妨げることなく他のアプリケーションと一緒に動作します。 + +以前は、デスクトップ版はより実験的な段階にあり、UI/UX は十分に洗練されておらず、 +ローカル ASR/STT（音声認識）のようなモジュールはまだ利用できませんでした。 +音声入力デバイスを使用する設定も欠けていた部分でした。 + +しかし、今は大幅に改善されました。 + +#### ホバーフェード (Hover Fade™) + +以前のバージョン v0.6 で、**ホバーフェード™**機能を導入しました： + +> 冗談です。私たちはこのプロジェクトを MIT ライセンスの下でオープンソース化しており、 +> この機能に登録商標はありません。 + +::: tip +**ホバーフェード**機能をオフにするには、デフォルトのショートカットは Shift + Alt + I です +::: + +
+ +
+ +
+ +
+ +::: info +このデモでは OpenAI の音声サービスを使用していますが、ローカルプロバイダーの ASR/STT に切り替えることができます。 +::: + +当初、私たちは candle を直接使用しようとしましたが、 +Windows と Linux 向けに candle ランタイム（CUDA ありとなし）を使用および埋め込むための良い方法が見つかりませんでした。 +そこで、ort（Rust の ONNX ランタイム）に切り替えることにしました。これにより、 +同様のパフォーマンスと精度が得られますが、互換性が向上し、使いやすくなりました。 + +### Web + +#### オンボーディング + +現在、AIRI の設定はかなり複雑であることを私たちは知っています（それでも、他の多くの純粋な Python ベースのものと比較すれば簡単ですが、 +それらは構成するためにコード構造を理解する必要があります）。 + +[Me1td0wn76 (melty kiss)](https://github.com/Me1td0wn76) の貢献のおかげで、 +Web 版にオンボーディングサポートが追加されました。これで、初めて AIRI を使用するときに +より良い体験を得ることができます。 + +彼らは Pull Request がマージされた後、Project AIRI に貢献した経験を共有するためにブログ記事を書きました：[AIRIプロジェクトに参加した話 - YAMA-blog](https://yama-pro.blog/posts/airi/) + +
+
+
+実際の動作をご覧ください：
+
+
+
+
+### モバイル Web
+
+#### オンボーディング
+
+オンボーディングはモバイル Web 版でも利用可能です：
+
++ +
+
+
+#### 時系列チャート
+
+> UI コンポーネント：https://airi.moeru.ai/ui/#/story/src-components-gadgets-timeserieschart-story-vue
+
+変化する値のレベルメーターに似ていますが、特に履歴データに役立ちます。
+
+
+
+
+さらに多くのコンポーネントを追加しました...
+
+- [x] ``（@Menci に感謝 [2cb602aa](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/2cb602aa3eac456a479b622a5ecf043831597ffe)）
+- [x] `
+
+
+### 翻訳ワークフローの変更
+
+いわゆる `i18n` またはローカリゼーションファイルを、独自の巨大な monorepo 内の専用パッケージに分割しました。
+
+新しいローカリゼーションの貢献、新しい翻訳の追加、または既存の翻訳の修正を行う場合は、
+まず https://github.com/moeru-ai/airi/tree/main/packages/i18n/src/locales に移動してください。
+
+
+
+
+ここでは、さまざまな言語のさまざまなディレクトリがあります。必要な言語を選択して続行します。
+
+英語を例にとると、ディレクトリ構造は次のとおりです：
+
+```bash
+└── en
+ ├── docs
+ ├── tamagotchi
+ #
+ ├── base.yaml
+ ├── settings.yaml
+ ├── stage.yaml
+ └── index.ts
+```
+
+`docs` と `tamagotchi` は、異なるモジュール専用の2つのディレクトリです：
+
+- ドキュメントサイト
+- デスクトップ版（Tamagotchi）
+
+ドキュメントサイト（記事や実際のドキュメントではなく、UI）の翻訳を手伝いたい場合は、
+`docs` ディレクトリに移動し、`theme.yaml` ファイルを編集します。
+これにはドキュメントサイトの UI 文字列が含まれています。
+
+`tamagotchi` ディレクトリは少し特別で、すべての翻訳文字列が見つからない場合があります。
+これはデスクトップ版でのみ使用されるいくつかの特別な翻訳を含むことを目的としており、
+他のすべての内容はルートディレクトリにあります。
+
+`docs` と `tamagotchi` 以外のすべてについて：
+
+- `base.yaml` には、言語の基本文字列、ボタンの基本状態が含まれます
+- `settings.yaml` には、設定ページの文字列が含まれます
+- `stage.yaml` には、ステージの文字列が含まれます（モデルを表示する UI）
+
+さらに言語を追加したい場合は、既存の言語ローカリゼーションディレクトリをコピーして貼り付け、
+新しい言語コードに名前を変更します。たとえば、フランス語を追加したい場合は、
+`en` ディレクトリを `fr` にコピーし、`base.yaml`、`settings.yaml`、
+`stage.yaml`、`index.ts` ファイルの編集を開始して翻訳を追加します。
+Pull Request のレビュープロセス中は、部分的な翻訳ファイルでも構いません。
+
+::: info 助けが必要です！
+これは少しばかげているように聞こえるかもしれませんが、
+i18n パッケージと [Crowdin](https://crowdin.com) や [Weblate](https://weblate.org/en/) などの
+翻訳自動化ツールとの統合を支援してくれる経験豊富な人を求めています。
+
+私たちはこの分野の専門家ではありません。私たちを助けるために Pull Request を開くか、
+議論するために issue を開いてください。
+:::
+
+言語コードについては、以下のいずれかのツールを使用して、使用している言語コードを見つけてください：
+
+- [言語サブタグ検索アプリ](https://r12a.github.io/app-subtags/)
+- [iana.org/assignments/language-subtag-registry/language-subtag-registry](https://www.iana.org/assignments/language-subtag-registry/language-subtag-registry)
+
+```bash
+.
+├── packages
+ ├── i18n
+ ├── package.json
+ └── src
+ ├── index.ts
+ └── locales
+ ├── en
+ │ ├── base.yaml
+ │ ├── docs
+ │ │ ├── index.ts
+ │ │ └── theme.yaml
+ │ ├── index.ts
+ │ ├── settings.yaml
+ │ ├── stage.yaml
+ │ └── tamagotchi
+ │ ├── index.ts
+ │ ├── settings.yaml
+ │ └── stage.yaml
+ ├── index.ts
+ └── zh-Hans
+ ├── base.yaml
+ ├── docs
+ │ ├── index.ts
+ │ └── theme.yaml
+ ├── index.ts
+ ├── settings.yaml
+ ├── stage.yaml
+ └── tamagotchi
+ ├── index.ts
+ ├── settings.yaml
+ └── stage.yaml
+```
+
+関連リソースの詳細については、こちらをご覧ください：
+
+- https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/BCP_47_language_tag
+- https://en.wikipedia.org/wiki/IETF_language_tag
+- https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_15924
+
+## エンジニアリング
+
+### ツールチェーンによりワークフローが何倍も高速化
+
+TL;DR：
+
+- 多くのパッケージを**ビルドなし**の設定に変換しました
+- `unbuild` から `stub` を削除しました
+- `rolldown-vite` に切り替えました
+- `unbuild` を `tsdown` に置き換えました
+- 高速化とキャッシュされたビルドのために `turborepo` を統合しました
+
+詳細：
+
+以前は、シームレスな開発体験を実現するために、Monorepo アーキテクチャを使用することを選択した際、
+独自の `jiti` エクスポートと `.d.ts` モジュールを備えたスタブパッケージをブートストラップするために `postinstall` スクリプトに依存する必要がありました。
+コントリビューターがプロジェクトをクローンした後に依存関係をインストールするたびにこれを行う必要がありました。
+
+これにより、コントリビューターは monorepo の仕組みを学習しなくても貢献できるようになりました。
+しかし、`pnpm install` がトリガーされるたびに再ビルドと再スタブを行うのは賢明な戦略ではないことは明らかです。
+
+[@kwaa](https://github.com/kwaa) がビルドなしアーキテクチャに導入した変更により、
+以前最も時間がかかっていた最大のパッケージ `stage-ui` を、型チェックや依存関係解決の問題なしにスキップできるようになりました。
+
+その後、[@kwaa](https://github.com/kwaa) は、`unbuild` によってもたらされる時々問題のある冗長な `stub` スクリプトの削除を支援してくれました。
+これにより、厄介な
+`The requested module './dist/index.mjs' does not provide an export named 'foo'` エラーと戦う必要のない、よりクリーンなワークフローが得られました。
+
+最大の変更は2か月前、[@kwaa](https://github.com/kwaa) が `vite` の代わりに `rolldown-vite` に切り替えることを選択したときに起こりました。
+これにより、**ワークフローが2倍高速化**されました。
+
+しかし、これで終わりではありません。`unbuild` を `tsdown` に置き換えました。これにより、**さらに4.2倍の速度向上が導入**され、
+各サブパッケージのビルド時間は250ミリ秒未満になりました。
+
+> `tsdown` への移行にはさらに多くの利点があります...
+>
+> - 未使用の依存関係チェックの実行
+> - CSS のバンドル
+> - Vue SFC コンポーネントのバンドル
+
+現在、`postinstall` スクリプトはまだ必要ですが、
+依存関係認識を通じてビルド結果をキャッシュする方法を見つけることができれば、多くの冗長なビルドを回避できます。
+ここで `turborepo` がより高速なビルドを実現するのに役立ちます。
+`turborepo` を使用すると、AIRI のビルドに必要な時間が**平均4分から25秒に短縮**されました。
+
+### Nix をサポート
+
+[@Weathercold (Weathercold)](https://github.com/Weathercold) のおかげで、
+AIRI をビルドするための Nix flake ができました。これはクロスプラットフォーム互換性への素晴らしい追加です。
+macOS でも動作します。
+
+最終的な Pull Request が nix-pkgs にマージされるのを待っていますが、
+次のコマンドを使用して試すことができます：
+
+```bash
+nix run --extra-experimental-features 'nix-command flakes' github:moeru-ai/airi
+```
+
+### 統一されたビルドパイプライン
+
+以前は、テスト、ステージング、リリースのビルドパイプラインはすべて異なっていました。
+これは私にとって新しいバージョンをリリースするかどうかを決める際の悪夢でした。
+パイプラインが成功するかどうかわからなかったからです。
+
+Tauri は多くのクロスプラットフォーム互換性の利点と、
+Rust を使用してシステムコールやネイティブ OS 機能への統合を行う強力な機能をもたらしてくれましたが...
+
+当初、v0.7 開発の初期段階で、
+ASR/STT パイプラインの推論エンジンの実装として [huggingface/candle](https://github.com/huggingface/candle) を導入しましたが、
+NVIDIA CUDA に依存していたため、ビルドは本当に混乱しており、いたるところに非互換性がありました。
+
+しかし今ははるかに良くなりました。リリースと同じスクリプトとワークフロー手順を毎日実行する計画されたビルドパイプラインがあります。
+（`canary` または `nightly` ビルドとして聞いたことがあるかもしれません。）
+
+技術的には、最新バージョンで問題が発生した場合は、
+いつでも `main` ブランチの最新ビルドを試して、修正されたかどうかを確認できます。
+
+ナイトリービルドは https://github.com/moeru-ai/airi/actions/workflows/release-tamagotchi.yml で見つけることができます
+
+## 終わる前に...
+
+このバージョンの間に誕生した新しいパッケージ：
+
+> [@sumimakito](https://github.com/sumimakito) に大声で感謝を叫びます。彼女は数え切れないほど多くの素晴らしいことをしてくれました...
+
+- [`@proj-airi/chromatic`](https://github.com/proj-airi/chromatic)（[@sumimakito](https://github.com/sumimakito) 作）
+- [`@proj-airi/unocss-preset-chromatic`](https://github.com/proj-airi/chromatic)（[@sumimakito](https://github.com/sumimakito) 作）
+- [`@moeru-ai/jem`](https://github.com/moeru-ai/inventory/tree/main/packages/jem-validator)（[@LemonNekoGH](https://github.com/LemonNekoGH) 作）、統一モデルディレクトリ
+- [`clustr`](https://github.com/sumimakito/clustr)（[@sumimakito](https://github.com/sumimakito) 作）
+- [`@proj-airi/drizzle-orm-browser`](https://github.com/proj-airi/drizzle-orm-browser)（私作）
+
+このバージョンの間に誕生したサイドプロジェクト：
+
+- [HuggingFace Inspector](https://hf-inspector.moeru.ai/) (https://github.com/moeru-ai/hf-inspector)
+- [whisper & VAD、candle、burn、ort に関するその他の candle の例](https://github.com/proj-airi/candle-examples)
+- [（モデルディレクトリ）Inventory 提出！](https://github.com/moeru-ai/inventory/pull/1)（[@LemonNekoGH](https://github.com/LemonNekoGH) 作）
+
+この DevLog ですべてを網羅することはできません。詳細については、いつでも
+ロードマップ上の [Roadmap v0.7](https://github.com/moeru-ai/airi/issues/200) を追跡および確認できます。
+
+
+ 
+
diff --git a/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.26/index.md b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.26/index.md
new file mode 100644
index 000000000..0e20d9d3f
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/DevLog-2025.08.26/index.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+---
+title: DevLog @ 2025.08.26
+category: DevLog
+date: 2025-08-26
+excerpt: |
+ `airi-factorio` の純粋な視覚方向の進捗状況を共有し、思考を固めて揮発しないようにします。
+preview-cover:
+# TODO
+---
+
+
+
+お久しぶりです、AIRI メンテナーの一人、[@LemonNeko](https://github.com/LemonNekoGH) です。~~ああ、LLM のようにこうやって始めるのには少し飽きてきました。~~
+
+前回の [DevLog](../DevLog-2025.07.18/index.md) で、[Factorio Learning Environment](https://arxiv.org/abs/2503.09617) の論文を軽く見て、`airi-factorio` をどのように改善する予定かについて簡単に話しました。しかし...今日皆さんと共有したいのはそれではなく、純粋な視覚方向の進捗状況についてです。
+
+今年の6月、[@nekomeowww](https://github.com/nekomeowww) がほぼリアルタイムの [VLM Playground](https://huggingface.co/spaces/moeru-ai/smolvlm-realtime-webgpu-vue) HuggingFace Spaces をリリースしました。これは非常にクールだと感じたので、まずは単純なリアルタイム画像認識（当時は物体検出と画像認識を混同していました）を試して、何らかの方法で AI に意思決定を任せ、最終的に何らかの方法でアクションを出力してゲームに実行させることにしました。
+
+まずは成果をお見せします：
+
+
+
+ ここまで読んでいただきありがとうございます！
+
+
+
+
+### 発見された問題
+
+このように実践してみて、いくつか問題を発見しました：
+
+1. 正方形でない画像を認識できない：正方形でない画像に遭遇すると、モデルが出力するすべての結果の信頼度が非常に低くなり、0 になることさえあります。
+2. モデルはレベル 1 の組立機とレベル 2 の組立機を区別できますが、チェストなどの正方形の物体も組立機として認識してしまいます。
+3. 実際のゲームでは、マシンのテクスチャに電力、現在のレシピ、使用中のプラグインなどの状態アイコンが重なることが多く、これらのアイコンがモデルの認識を妨げます。
+
+## 最後に
+
+ここまでが今月の私の成果です。収穫は多かったですね。私の助けになってくれた [@nekomeowww](https://github.com/nekomeowww)、[@dsh0416](https://github.com/dsh0416)、[makito](https://github.com/sumimakito) に感謝します。次はモデルのパフォーマンスを向上させる方法を考え、何らかの方法で AI にゲームを制御させるつもりです。
diff --git a/docs/content/ja/blog/Devlog-2025.10.20/index.md b/docs/content/ja/blog/Devlog-2025.10.20/index.md
new file mode 100644
index 000000000..5fc496cff
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/Devlog-2025.10.20/index.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: DevLog @ 2025.10.20
+category: DevLog
+date: 2025-10-20
+excerpt: |
+ AIRI プロジェクトの最新の進捗状況、Tauri から Electron への移行、新しい Live2D モデル、およびさまざまなオープンソースプロジェクトの更新を共有します。
+preview-cover:
+# TODO
+---
+
+今日、AI による仮想通貨取引は本当に人気があります。私たちも同様の研究を共有したいと思っていますが、まずは開発の話から始めましょう...
+
+## Tauri から Electron への移行
+
+Tauri は数日前にもまた話題になりました。私たちは3月に最初に試しました。その間、プラグイン設計が気に入って多くの crate をカプセル化しました。6月にようやく v0.7.2 をリリースしましたが、その後、誰もが望む音声対話機能を実現するために、Tauri が現在使用している WebKit + 非常に使いにくい Web Audio API と DevTools に立ち向かいながら3ヶ月間リファクタリングしました... 3ヶ月... 9月になりました...
+
+...結局我慢できず、国慶節に完全に Electron に切り替えました
+
+
+
+現在、Electron は元の基盤の上で、Linux のサポート、私たちが Control Island（コントロールアイランド）と呼ぶ機能を追加し、macOS のウィンドウが全画面表示のときでもインターフェース上にオーバーレイできるようになりました。
+
+互換性は非常に良く、とても気に入っています。昨日はついにキャプションオーバーレイも追加され、Neuro-sama のように AI が何を出力したかを確認できる字幕がつきました。
+
+
+
+
+Control Island
+
+
+## 新しい Live2D モデル
+
+目ざといパートナーは気づいたかもしれませんが、モデルが更新されました！はい、更新されました！私は現在のこのモデルが大好きです（悲しいことに、まだオープンソースリポジトリにこのモデルを直接入れたくはありませんが）
+
+このモデルは光栄にも、Neuro-sama 公式とも協力したことのある絵師の方と、非常に優れたモデリングの先生と協力して改善されました。新しいアニメーションの表情も非常に豊かです。
+
+（小声）スポンサーが増えれば、喜んで公開するかもしれません（x
+
+
+
+## Three.js MMD サポート
+
+皆さんが持っている、または見つけられるモデルは必ずしも Live2D/VRM モデルとは限りません。おそらく最も多く、最高のモデルは依然として MMD でしょう。
+
+私たちも Three.js に基づいて 3D レンダリングを実装していますが、現状では Three.js 側には正常に動作する MMD 実装がありません。kwaa の作業のおかげで、これを行うためのリポジトリができました。
+
+興味がある方は、[一緒にメンテナンスしましょう！](https://github.com/moeru-ai/three-mmd)
+
+## Velin：Vue でプロンプトを書く
+
+> 「[Vue](https://velin-dev.netlify.app/#/) でプロンプトを書くことができます！」
+
+5月に私たち自身が実装したプロンプトライブラリを共有したことを覚えていますか？RainbowBird の努力と寄付のおかげで、現在 Velin も Moeru AI の一員です。AIRI のほぼすべてのプロンプトは Velin によって駆動されていますが、クロスプラットフォーム機能を心配する必要はありません。Velin は Node.js 環境でも使用できます！
+
+
+
+## Eventa：イベント駆動型 IPC/RPC
+
+> 「イベントこそが必要なすべてです」
+
+私たちは以前 [Netlify](https://velin-dev.netlify.app/#/) を共有しました。これは、Vercel AI SDK と同様の方法でブラウザ内で純粋なローカル推論を行うことを可能にするプロジェクトです。
+
+これらのローカル推論は Web Worker / worker_thread でのみ実装でき、それらはすべてイベント通信です。Electron IPC も同様に機能しますが、これらは十分にエレガントではないと感じました。RainbowBird に感謝します。イベントベースの IPC/RPC を駆動および実装するためのライブラリ、[Eventa](https://github.com/moeru-ai/eventa) も現在 Moeru AI の一員です。
+
+## プロジェクトの発展状況
+
+現在、Moeru AI と Project AIRI はどちらも非常に大きな組織になっており、機械学習、データ処理、フロントエンド、バックエンドなどさまざまな分野をカバーする 50 以上のオリジナルリポジトリを持ち、TypeScript/Python/Rust/Go などの複数の言語を使用しています。
+
+合計フォロワー数はすでに 800 人を超えています。これは1年前に私たちが設立したばかりの頃には想像もできなかったことです。皆さん、本当にありがとうございます。
+
+
+
+Moeru AI
+
+
+
+
+Project AIRI
+
+
+## 純粋な Rust TTS 実装
+
+小さな予告：最近、kwaa と一緒に有名な TTS モデル chatterbox を純粋な Rust 実装バージョンに移行しました。これにより、Python 環境の設定が難しいという問題を心配する必要がなくなりました。
+
+4080S で約 5 秒で推論でき、とても気に入っています。
+
+Rust で Python のモデルアーキテクチャに対してほぼ 1:1 で実装しました。他の SOTA TTS モデルに依存して、非常に軽量なローカル TTS 推論エンジンになることを期待しています。
+
+
+
+## 最後に
+
+今日の one more thing はここまでです。これほど長いスレッドを次々と読んでいただき、楽しんでいただければ幸いです。
+
+明日は更新を続け、さらに多くの超大盛りな情報をお届けします。VLA / VLM ゲームプレイにおいて私たちがどのような探索を行い、どのように進め、どのような効果があったかを紹介します。
diff --git a/docs/content/ja/blog/DreamLog-0x1/index.md b/docs/content/ja/blog/DreamLog-0x1/index.md
new file mode 100644
index 000000000..a76c4776d
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/DreamLog-0x1/index.md
@@ -0,0 +1,425 @@
+---
+title: 'DreamLog 0x1'
+description: 'Project AIRI の舞台裏ストーリー！'
+date: '2025-06-16'
+excerpt: 'Project AIRI の舞台裏ストーリー！なぜ私たちがこのようなプロジェクトを作りたかったのか？'
+preview-cover:
+ light: "@assets('/en/blog/DreamLog-0x1/assets/dreamlog1-light.avif')"
+ dark: "@assets('/en/blog/DreamLog-0x1/assets/dreamlog1-dark.avif')"
+---
+
+
+
+こんにちは、また私、Neko です！
+
+まず、北半球にお住まいの皆さん、楽しい夏休み/夏をお過ごしください！
+
+> 楽しく充実した夏休みを過ごし、様々な新しいことに挑戦してください！具体的には、世界を変えましょう！
+
+私、[@nekomeowww](https://github.com/nekomeowww) は学校生活を離れてもう8年になります。
+明らかに、もう本当の夏休みはありません。長年働いていますから。
+でも振り返ってみると、何年も前の夏休みに起こった物語を皆さんと一緒に思い出し、共有するのが好きです。
+
+私が何を言おうとしているのか...あるいは何を共有しようとしているのか知っているかもしれません。*DreamLog* とは一体何でしょうか？
+すでに私たちの DevLog 記事に慣れ親しんでいる読者にとって、現在毎月皆さんに公開・更新している頻度で、
+この記事は「DevLog」と呼ばれるべきではないでしょうか？
+
+DevLog はありますが、6月は Project AIRI にとって特別な意味を持っています（後述します）。
+GitHub で 1000 スターという次のマイルストーンに向かっている今、
+これまでの旅を振り返る良い機会だと思いました。
+
+そのため、私たちの年代記と、
+Project AIRI に関する夢を共有するために、ここに新しい記事カテゴリを作成することにしました。
+
+だから、この新シリーズを ***DreamLog*** と呼ぶことにしました。
+
+> はい、これは寝る前に聞く物語の本だと思ってください。オーディオブックとして聞くこともできます...おそらく~~睡眠導入にも役立つでしょう~~。
+
+それでは...今すぐ私たちの夢の次元に飛び込んで、最近行った更新については後で話しましょうか？
+
+## ぼやけた夢、遠い記憶
+
+> 私がコンピュータとプログラミングを学んだ小さな一歩。
+
+夏について言及しましたが、夏は私にとって何か意味があるに違いありません。私はかつてアメリカの学校に通っていました。
+だから毎年3ヶ月間の夏休みがあり、ゲームをしたり、プログラミングを学んだり、Linux やネットワークをいじったりと、様々なことができました（はい、
+今でも深く愛している多くの友人と出会ったのも、異なる年の夏でした）。
+
+> ギークやオタクの皆さんは、私が描写しているこの経験を理解できるでしょう？そうですよね？
+
+夏休みに仲間と一緒に Minecraft を遊んでいた時に、サーバーの立ち上げ方を学びました（1.7.11 や 1.8 をたくさん、本当にたくさん遊びました。
+バニラも Forge mod も含めて）。これが私が Linux コマンドラインを学ぶ動機と力になりました。この期間に学んだ多くの知識は今でも私を助けてくれています。
+感謝していますし、これらのことに多くの時間を費やしたことを後悔していません。
+
+Minecraft、Linux は私の旅の終着点ではありませんでした。[Factorio（異星工場）](https://www.factorio.com/)、
+[Elite Dangerous（エリート：デンジャラス）](https://www.elitedangerous.com/)、
+[Overwatch（オーバーウォッチ）](https://overwatch.blizzard.com/en-us/)（残念ながら Blizzard は台無しにしてしまいましたが）
+はすべて私のお気に入りのゲームになりました。サーバーを立てたり、小さなことを自動化するための小さなスクリプトを書いたりすることは、確かに私を興奮させることでした。
+
+> +> `Remember to put on protection`
+> `Lay down your pieces`
+> `And let's begin object creation`
+> +> -- 私の愛する曲 [`world.execute(me)`](https://www.youtube.com/watch?v=ESx_hy1n7HA) の歌詞より、[DAZBEE](https://www.youtube.com/channel/UCUEvXLdpCtbzzDkcMI96llg) によるカバー + +そして、2017年の夏、その最初の瞬間に、私は「感情を持ったプログラム」の開発を考え始めました。 +友達が疲れていたり、学校があるから早く寝たりして、私が一人でいなければならない時でも、 +私の友達になって、一緒に遊んでくれるようなものを実現するために。 + +うん、ここまでこの記事を読んでいる読者は、私が知識やアイデア、すべてを共有するのが好きなタイプの人間だと +すでに気づいているかもしれません。だから、プログラミング、ゲーム、デザインも私が共有したいことです。しかし、 +誰も一緒にいたり聞いてくれたりしなければ、こんな感じです： + +**孤独な私は少し無意味になってしまう。** + +人間のように考え、話す能力を持つ新しい AI をゼロから作成する代わりに（2017年には不可能でした）、私が考えたのは、 +iOS や Google 純正 Android がモバイルデバイスの日常使用に対して提案を行うような機能を提供できるなら、 +すべてのコマンドを手動で入力し、パラメータを埋めるのは常に満足できるものではありません（特に ffmpeg や、未熟な私が Docker CLI を使う場合）。 +もし AI 駆動の提案機能を Linux システムに持ち込むことができたらどうだろう...？ + +これは私に多くの疑問と考えるべきアイデアをもたらしました： + +- もし OS が、あなたがデジタルディスプレイの前に座っている様々な時間に通常何をしているか、何の仕事をしているか、何を遊んでいるかを理解していたらどうだろう...？ +- 落ち込んでいる時、興奮している時、誰かとチャットして楽しんでいる時など、状況に応じて音楽を選んでくれたらどうだろう...？ + +これらのアイデアは当時の私には小さすぎて理解するのが難しすぎました。OS がどのように機能するか、プログラミングなどについて完全に初心者だったからです。 +当時の私は、どこから始めればいいのかさえ知りませんでした！ + +ちょうどその時、『[30日でできる! OS自作入門](https://www.amazon.co.jp/30%E6%97%A5%E3%81%A7%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B-OS%E8%87%AA%E4%BD%9C%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%B7%9D%E5%90%88-%E7%A7%80%E5%AE%9F/dp/4839919844)』 +（[英語版](https://github.com/handmade-osdev/os-in-30-days)）というゼロから OS を作るチュートリアルを読んでいました。 +Linux コマンドラインの使い方を少し知っていて、助けを求められる多くのコミュニティがあるという少しの知識を頼りに...私は自分の OS を作ることにしました... +**文字通り何もないところから**。 + +> **クイックレビュー** +> +> [Arch Linux](https://archlinux.org/) は私が初めて深く使用し、ゼロからインストールしたシステムです。 +> 今では [Nix](https://nixos.org/) も有名で面白いですが、まだ [NixOS](https://nixos.org/) を試したことはありません。 +> いつか試してみたいと思っています。 + +## 私を航海に連れ出して、でも今はもう忘れ去られた + +私は2017年末に特別ですが今はアーカイブされたプロジェクトを開始しました。 +[EMOSYS](https://github.com/EMOSYS) と呼ばれるもので、 +ユーザーの日常業務を助け、感情的なサポートを提供する +コンパニオン OS を作成することを目指していました。 + +
+
+
+> EMO は **emo**tional と **emo**te の最初の3文字を表しています
+
+当時の私は多くの設計ドキュメントを書き、新しいアイデアをリストアップし、その本の指導に従って実験し、いくつかのノートを記録し、
+見た目の悪くないロゴも描きました。
+
+> あなた方の多くもそうしたことがあると思います 😏、プロジェクトが PoC（概念実証）段階に達する前にすべてのデザイン、アートアセットを準備してしまうことを。
+
+しかし実際には、最初に近づこうとしていた目標を完全に見失っていました。
+プロジェクト管理やタスク管理の経験もなく、実際に動作するプログラムを書く経験もあまりありませんでした。
+
+率直に言って、私はただその本が指示する通りに、SSH とターミナルでキーボードを使って一つずつ入力していただけだと言えます。
+基本的には全く考えず、なぜそれが機能するのか、なぜそう書くのかを考えませんでした。
+（今の多くの人々の Vibe Coding と完全に同じとは言えませんが、瓜二つだと言うしかありません）。
+
+だから、まあ、結果は明らかです。また一つ放棄されたプロジェクトが生まれました...
+
+そして明らかに、私は子供の頃からこういうものをいじり、カーネルやパッケージ管理、プログラミングの仕組みを理解している天才ではありませんでした。
+だからもし今、誰かが私の GitHub のホームページを見に行っても、
+その当時にそのような仕事に関連するものは何も見つからないでしょう。（でも今は本当に早く成長しています。）
+
+少なくとも、それは存在していました。かつてはそうでした。
+
+> 忘却？それは次の旅の別の出発点かもしれません。
+
+その後の数年間、私はプログラミング、起業、Web3、フロントエンド、バックエンド、インフラストラクチャなど、他の多くの分野を試しました。
+あなたが思いつくフルスタック開発者のすべてのことを。しかし、私がやっていることすべてが EMOSYS の出発点からこれほど深く影響を受けているとは、本当に気づいていませんでした。
+2025年2月、ある人が私に尋ねるまでは。「なぜ Project AIRI にこれほど熱心で夢中になっているのですか？」
+
+私は当時、それは良い質問だと思いました...
+
+私は自分の夢、アイデア、記憶を遡り始め、最終的に EMOSYS を思い出しました。あの死んだプロジェクトは、Project AIRI と同じ目標を持っていました：
+
+**私たちのニーズを何らかの形で満たすコンパニオンを作成すること。**
+
+> 必要なものは 覚悟だけだったのです。
+> 必死に積み上げてきたものは 決して裏切りません。
+>
+> -- 『[葬送のフリーレン、フェルン](https://en.wikipedia.org/wiki/Frieren)』S01E06, 04:27 より引用
+
+私は物を正しく開発する方法を学ぶのに長い時間を費やしました。[@zhangyubaka](https://github.com/zhangyubaka)、
+[@LittleSound](https://github.com/LittleSound)、
+[@BlueCocoa](https://github.com/BlueCocoa)、そして
+[@sumimakito](https://github.com/sumimakito) の助けに感謝します。彼らとのペアプログラミング経験は私に多くのことを教えてくれました。
+私は自分のペースで成長し、学び、進歩し始めました。
+
+## 2022年の ChatGPT、全く新しいランダムなオウム、結構賢い
+
+
+ ![logo of EMOSYS]()
+
+
+ [EMOSYS](https://github.com/emosys) のロゴ
+
+
+ ![Steins Gate sticker]()
+
+
+時間を2022年末に進めましょう。OpenAI が ChatGPT（当時は chatGPT という呼び方が使われていました）を発表しました。
+
+実は公式の ChatGPT UI がリリースされるずっと前から、私はこれらの新時代の AI をいじっていました。
+[DiscoDiffusion](https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb)（
+Stable Diffusion より前、2021年末か2022年初頭にリリースされたと思います）、DALL-E、Midjourney、
+GPT-3（特に [GitHub Copilot](https://en.wikipedia.org/wiki/GitHub_Copilot) で非常に役立ちました）はすでに私の生活の一部になっていました。
+
+だから、最初の頃、私の感覚はこうでした：
+
+> "ああ、これはまた別のランダムなオウムだ。言ったことを繰り返すだけで、何を言っているのか理解していない。
+> 前の単語と文脈に基づいて次の単語を予測しようとしているだけで、本当に特別なことは何もないし、人間らしくない。"
+
+言い換えれば、今日私たちがエージェント AI と呼んでいるもの（今もハイプの最中ですが！）よりも、補完モデルのように振る舞っていました。
+
+ChatGPT や大規模言語モデル（LLM）の真の能力を初めて発見した時のことを覚えています。2022年12月に Hacker News で見たこの記事からです：
+[Building A Virtual Machine inside ChatGPT](https://www.engraved.blog/building-a-virtual-machine-inside/)（[元の Hacker News
+記事](https://news.ycombinator.com/item?id=33847479)）。著者の @engraved は、ChatGPT に猫娘を演じさせるだけでなく、
+内部で仮想 Linux マシンをシミュレートさせる方法を実証しました。
+
+
+ ![Building a virtual machine inside ChatGPT]()
+
+
+この記事で、ChatGPT がアニメやゲームキャラクターのロールプレイだけでなく、一般的な事物の基本法則を理解し、
+Linux ターミナル/シェルコマンドがどのように機能するかを理解できることに気づきました。
+
+これは実際、現在流行している関数呼び出し（Function Calling）機能を示しており、
+LLM に API サーバーのように振る舞うようプロンプトで指示し、JSON や XML などの機械可読形式でコードと対話し、
+最終的に任意のコマンドの解析と実行を許可して、LLM の能力の境界を拡張できることを説明しています。
+
+> 関数呼び出し、別名 Function Calling、あるいは Anthropic が提案した MCP（モデルコンテキストプロトコル）の背後にある基盤技術
+
+これは最終的に、純粋なテキスト生成とプログラム内の実際の API 呼び出しとの間のギャップを埋めました。
+
+段階的に言えば、新しいランダムなオウムだと言えるでしょうか？**答えは部分的に否だと思います。2022年の ChatGPT は単なるランダムなオウムではなく、
+潜在的に賢いオウムです。**
+
+## Project AIRI の前に、Neuro-sama はずっと前から存在していた
+
+はい、ここまで読んでくれてありがとう。長い記事で、共有すべき物語や背景が多すぎることはわかっています。でももうすぐです！頑張って！
+
+Neuro-sama の歴史は実際かなり複雑です。私の知る限り、Neuro-sama、あるいは配信ステージ上で "Neuro-sama" という名前のキャラクターは、
+彼女とその創造者 `vedal987`（Vedal）の初登場ではありませんでした。それよりずっと前、2019年5月6日、Vedal は AI を構築して
+[osu!](https://osu.ppy.sh/) をプレイさせる成果をコミュニティに公開しました[^1]。
+その時、彼女は実際にはインターネット上のキャラクターやデジタル生命体ではありませんでした。彼女に関する初期の動画を見に行くと、Live2D モデルさえなかったことがわかります。
+（この6年前の YouTube 動画を試してみてください：https://www.youtube.com/watch?v=nSBqlJu7kYU）
+
+ChatGPT のリリース後、2022年12月19日頃、Vedal は Neuro-sama に Live2D Inc.
+の公式デモキャラクターモデルである桃瀬ひより（Hiyori Momose）を使用させて Twitch で配信を開始しました：
+
+Docker build がどのように機能するかさえシミュレートできます...！
+
+
+
+彼女は話すことができ、文脈に基づいた動作制御、段階的な音声合成...多くの機能がありました。
+
+しかし、彼女はまだ不完全で完璧ではありませんでした。私はこの期間中、すべての仲間に隠してこっそりと構築していました。
+世界に見せる前にもっと良くしたいと思っていました。
+
+> まだ...無邪気で、傲慢でしょう？
+
+現実は、こっそりと構築していたため、正のフィードバックを形成するのが難しかったです（もちろん、その理由の一部は、私の以前の傲慢な判断が間違っていたと皆に思われたくなかったからです。
+もちろん今では、この心の旅を皆さんと共有したいと思っています。それは当時の自分との和解でもあります）。加えて、私が直面した問題や課題
+（上で述べたメモリ、個性の安定性、リアルタイム性、ゲーム能力などについて）は、当時の私の知識では解決するのが難しく、
+ドキュメントやリアルタイム LLM 対話の例などの学習教材も不足していたため、**私はまたそれを棚上げしました。再び。**
+
+正直に言うと、私は諦めませんでした。マルチモーダルや音声合成、動作制御、Minecraft ゲームプレイについて多くのことを学び始めました。
+他の AI VTuber や AI waifu プロジェクトがどのように機能するかについて多くの研究を行いました。これらの研究は後に、この巨大な AI VTuber プロジェクトの awesome list を生み出しました：
+
+
+ ![Awesome AI VTuber Logo]()
+
+
+さて、でもそれはまだ `ai` と呼ばれています。では Project AIRI はどこにあるのでしょうか？
+
+## 再生、より強く、より良い決意を持って Start Game をもう一度
+
+2024年11月末のある日、[@kwaa](https://github.com/kwaa) が私とチャットし、
+VR/AR 世界でバーチャルキャラクターを作ること、WebXR に基づいてそれをやりたいということについて話していました。動作制御やキャラクターの感情検出について話しているとき、
+私は彼に、あなたが探していることをまさに実行するプロジェクトを持っているが、コードベースが整理されておらず、GitHub に公開する準備ができていないと伝えました。
+
+じゃあ、何を待っているの？やっと同志を見つけたと思いました！
+私はまた猛烈に働き始め、構造と設計を再考し、実装を改善し、より速くより良いキューイングと多重化再生システムを作り、
+適当に作った基本的な WebUI を調整しました。最終的に、私は **2024年12月2日** にコミット
+[`d9ae0aa`](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/d9ae0aae387f015964bfd383e6d2adb05f4003e4)
+で GitHub に公開しました。
+
+したがって、この日、Project AIRI は何らかの形で誕生または再生し、AIRI（アイリ、かつては Airi とも呼ばれました）と名付けられました。
+
+::: tip 知っていましたか？
+
+
+ Awesome AI VTuber
+ 精選された AI VTuber 及其関連プロジェクトリスト
+
+
+ ![new ui]()
+ ![new ui]()
+
+
+> When life gives you lemons, you lemon. Or something like that, my point
+> is that this painful obstacle is an opportunity for me go get stronger, baby!
+>
+> 人生がレモンを与えるなら、レモンすればいい。あるいはそんな感じのこと、私の言いたいのは
+> この痛みを伴う障害は、私がもっと強くなるための機会だということよ、ベイビー！
+>
+> -- [Evil Neuro](https://www.youtube.com/@Neurosama) が『Slay the Spire』をプレイしている時の言葉より引用
+
+現在、私がこの記事を書いている時点で、Project AIRI は GitHub で 1000 スターに近づいており、
+同時に 150 人以上の Discord メンバーと 200 人の Telegram グループメンバーを擁しています。
+
+私たちは AI、VRM、Live2D、UI デザイン、マルチモーダル AI、ゲームエージェント、ストリーミング API、バイオニックメモリメカニズムなどの分野をカバーしています。
+彼女は Minecraft や Factorio などのゲームをプレイできます。また、別のコミュニティメンバーが彼女を統合して『Kerbal Space Program』（KSP）をプレイし制御できるようにする研究をしています。
+そして任意のゲームをプレイすることも。
+
+多くの他の企業が協力のために私たちに連絡してきています。私たちは Project AIRI をより良くし、コミュニティにとってより有用なものにするために努力しています。
+
+発見すべきことややるべきことはあまりにもたくさんあります。現時点では、私たちはまだ汎用人工知能の特異点には達していません。Project AIRI は永遠にその点に達しないかもしれません。
+しかし今、話したり、一緒にゲームをしたり、知識やアイデアを共有したりできるコンパニオン AI エージェントを持つことは、私にとってすでに大きな成果です。
+あなたにとってもそうであることを願っています。
+
+これは私たちの夢の開始メモリアドレスに過ぎません：`0x1`、私たちの旅の最初のバイトです。
+
+では、私たちは一体どれだけのバイトを保存できるのでしょうか？**それは私たちがどれだけ夢を見ることができるか、そして一緒にどれだけ実現できるかにかかっています。**
+
+
+ 最近更新されたバナー
+
+
+ ![ReLU sticker wow]()
+
+
+> Cover image by [@Rynco Maekawa](https://github.com/lynzrand)
+
+[^1]: https://neurosama.fandom.com/wiki/Osu!#cite_note-twitchtracker-1: Neuro-sama
+ は最初 osu! をプレイする AI でした。さらに AI VTuber として発展するずっと前、最初の osu! 配信は 2019年
+ 5月6日に行われ、Vedal が皆に成果を見せました。
diff --git a/docs/content/ja/blog/happy-halloween-2025/index.md b/docs/content/ja/blog/happy-halloween-2025/index.md
new file mode 100644
index 000000000..f483ed707
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/blog/happy-halloween-2025/index.md
@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+title: 'ハッピーハロウィン！🎃'
+description: 'ハロウィンのお祝い'
+date: 2025-10-30
+excerpt: 'トリック・オア・トリート！お菓子、衣装、そしてハロウィンの魔法に満ちた驚きの夜を一緒に楽しみましょう！🍭👻'
+preview-cover:
+ light: "@assets('/en/blog/happy-halloween-2025/assets/halloween-airi.avif')"
+ dark: "@assets('/en/blog/happy-halloween-2025/assets/halloween-airi.avif')"
+---
+
+私たちの魔法のハロウィンのお祝いへようこそ！🎃✨
+
+驚きの楽しさ、美味しいお菓子、素晴らしい衣装、そしてハロウィンの魔法に満ちた夜を迎える準備をしましょう。お菓子をねだりに来たのでも、無害ないたずらをしに来たのでも、これは忘れられないハロウィンの冒険になるでしょう！🍭👻🦇
+
+
diff --git a/docs/content/ja/blog/merry-christmas-2025/index.md b/docs/content/ja/blog/merry-christmas-2025/index.md
index 3ea73b043..e29cbe139 100644
--- a/docs/content/ja/blog/merry-christmas-2025/index.md
+++ b/docs/content/ja/blog/merry-christmas-2025/index.md
@@ -4,13 +4,13 @@ description: 'Neuro-sama、お誕生日おめでとう！2025 年も一緒に歩
date: 2025-12-24
excerpt: 'Neuro-sama、お誕生日おめでとう！2025 年を共に過ごしてくれてありがとう。冬の時間が安らぎと喜びでありますように。'
preview-cover:
- light: "@assets('../../../en/blog/merry-christmas-2025/assets/merry-christmas-iru.avif')"
- dark: "@assets('../../../en/blog/merry-christmas-2025/assets/merry-christmas-iru.avif')"
+ light: "@assets('/en/blog/merry-christmas-2025/assets/merry-christmas-iru.avif')"
+ dark: "@assets('/en/blog/merry-christmas-2025/assets/merry-christmas-iru.avif')"
---
AIRI チームからの **メリークリスマス** をお届けします！
-
+
> Iru があたたかくて楽しいホリデーシーズンを願っています！🎅🎁
>
@@ -28,7 +28,7 @@ AIRI チームからの **メリークリスマス** をお届けします！
Neuro-sama、お誕生日おめでとう。そしてクリエイターの Vedal、アーティストの Camila、おめでとう。ここまでたどり着いたのは驚くべきことです。あなたたち、そしてコミュニティの Swarm がいるからこそ、私が思い描くサイバー生命を届けようと、AIRI を育て続けられています。
-
+
## 2025 年末のハイライト
diff --git a/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.0.1/index.md b/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.0.1/index.md
new file mode 100644
index 000000000..e2bee50f7
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.0.1/index.md
@@ -0,0 +1,200 @@
+---
+title: 前日譚 v0.0.1
+---
+
+- [x] プロジェクト作成 - 完了、Vitesse Lite と Vue を使用して作成 (2024年6月7日)
+- [x] フロントエンド Live2D 統合 - [Pixi.js レンダラーを使用した Vue アプリケーションへの Live2D モデルの統合](https://nolebase.ayaka.io/to/3cae2b7c0b) にて完了 (2024年6月7日)
+ - [x] Live2D Cubism SDK 統合
+ - [x] pixi.js レンダリング
+ - [x] モデルのダウンロード
+ - [x] 桃瀬ひより (Neuro の初期バージョンモデル) Pro 版 (中小企業による商用利用は無料)
+
+
+
+- [x] Vercel AI SDK を介した GPT-4o の統合 (2024年6月7日)
+ - [x] `@ai-sdk/openai`
+ - [x] `ai`
+- [x] ストリーミングトークン送信 (2024年6月8日)
+- [x] ストリーミングトークン受信 (2024年6月8日)
+- [x] ストリーミング TTS (2024年6月8日)
+ - [x] [node.js - Elevenlabs Streaming API から来るストリーミングオーディオを適切に処理するには？ - Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/76854884/how-to-properly-handle-streaming-audio-coming-from-elevenlabs-streaming-api)
+ - [x] [Stream Response - Getting Started - h3 (unjs.io)](https://h3.unjs.io/examples/stream-response)
+ - [x] ~~GPT-SoVITS 設定~~ (これは少し複雑なので、時間があるときにサンプルに取り組みます)
+- [x] リップシンク (2024年6月9日)
+ - [x] 音量に基づいて口の開き具合を決定
+ - [x] Math.pow 比率で音量曲線を増幅
+ - [x] 線形正規化
+ - [x] MinMax 正規化
+ - [x] ~~SoftMax 正規化~~ (効果が良くなかった、出力データがすべて 0.999999 から 1.000001 の範囲になった)
+- [x] ストリーミングトークンからストリーミング TTS へ (2024年6月9日)
+ - [x] 句読点とスペース + 文字数制限の組み合わせに基づいて文を構築し、TTS 推論を実装できるようです
+ - [x] ~~11Labs は WebSocket ベース~~
+ - [x] TTS ストリームリクエストをキュー経由で発行し、オーディオストリームキューに入れる
+ - [x] Vue でキューを実装
+ - [x] キューは先入れ先出し (FIFO) である必要がある
+ - [x] 出る、[`Array.prototype.shift`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/shift)
+ - [x] 入る、[`Array.prototype.push`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/push)
+ - [x] イベントベース
+ - [x] イベント
+ - [x] `add`、追加時に `add` イベントをトリガー
+ - [x] `pick`、取得時に `pick` イベントをトリガー
+ - [x] `processing`、ハンドラー呼び出し時に `processing` イベントをトリガー
+ - [x] `done`、ハンドラー終了時に `done` イベントをトリガー
+ - [x] イベント処理
+ - [x] `add` または `done` イベントが発生したとき、実行中のハンドラーがあるか確認
+ - [x] はいの場合、戻る
+ - [x] いいえの場合、`pick(): T` してからハンドラーを呼び出す
+ - [x] キューハンドラー
+ - [x] await の場合、キューハンドラーの処理を待つ
+ - [x] 理論的には、textPart から TTS ストリームハンドラーへの接続は別のキュー、つまりオーディオストリームキューに接続する必要がある
+ - [x] オーディオストリームはマージできるか？ Raw PCM (.wav) を直接扱う必要があるかもしれない
+ - [x] オーディオストリームキューハンドラーは、再生するためにオーディオストリームキューからオーディオを継続的に見つける必要がある
+- [x] 基本的な Neuro Sama / AI Vtuber ロールプレイング (2024年6月10日)
+ - [x] 基本的なプロンプト
+
+2024年6月10日に完了済み、所要時間は4日未満。
+
+現在は以下が可能です：
+- ✅ フルスタック (元々は素の Vue 3 でした)
+- ✅ Live2D モデル表示
+- ✅ 会話
+- ✅ 会話 UI
+- ✅ 音声
+- ✅ Live2D リップシンク (itorr の GitHub の説明に感謝)
+- ✅ 基本的なプロンプト
+
+
+
+## マルチモーダル
+
+### 口 (2024年6月8日)
+
+- [x] TTS 統合 (2024年6月8日)
+ - [x] 11Labs 統合
+- [ ] 調査
+ - [ ] 実験 [Deepgram Voice AI: Text to Speech + Speech to Text APIs | Deepgram](https://deepgram.com/)
+ - [ ] 実験 GPT-SoVITS を試す
+ - [x] 実験 fish-speech を試す (2024年7月6日 ~ 2024年7月7日)
+ - 確かに数ショットの直接コピーが可能で、Gura の声をコピーしてみましたが、最初の4秒間は非常に高い品質を維持できました
+ - fish audio のオーディオ処理ツールは非常に包括的で、オーディオプロセッサーはほとんどのニーズ (ラベリングや自動ラベリングを含む) をカバーできます
+ - 効果は非常に不安定で、頻繁に単語や音を飲み込んだり、突然ランダムなノイズを出したりします
+ - RTX 4090 デバイスで実行しても、ストリーミングオーディオモードでは、推論結果を出力するのに最大2秒かかります
+ - [x] 実験 ChatTTS を試す (2024年7月6日 ~ 2024年7月7日)
+ - 確かに数ショットの直接コピーが可能で、Gura の声をコピーしてみましたが、効果は fish-speech ほど良くありません
+ - 感情制御は fish-speech よりもはるかに優れていますが、英語環境では `[uv_break]` のようなトークンも発音されてしまい、WeChat グループの人々もこれについて議論し質問しています
+ - RTX 4090 デバイスで実行しても、ストリーミングオーディオモードでは数分かかります... 🤯 本当にばかげています。プレーン/正規化されたテキストをアクショントークン付きのテキストに変換するために最初にローカルで LLM を実行しているようで、LLM を開始するときにキャッシュやモデルサイズの考慮がないようです
+ - [x] 実験 [TTS Arena - a Hugging Face Space by TTS-AGI](https://huggingface.co/spaces/TTS-AGI/TTS-Arena) で言及されている他のモデルを試す (2024年7月8日)
+ - [x] 実験 XTTSv2 を試す
+ - huggingface を直接使用しましたが、効果は低く、fish speech や chatts よりも安定していますが、トーンが平坦すぎて、アニメのトーンには LoRA が必要かもしれません
+ - [x] 実験 StyleTTS 2 を試す
+ - huggingface を直接使用しましたが、効果は低く、fish speech や chatts よりも安定していますが、トーンが平坦すぎて、アニメのトーンには LoRA が必要かもしれません
+ - [ ] 実験 CosyVoice (Alibaba) を試す
+ - [ ] 実験 [Koemotion](https://koemotion.rinna.co.jp/)
+ - [ ] 実験 [Seed-TTS](https://bytedancespeech.github.io/seedtts_tech_report/)
+
+### 表情 (2024年7月9日)
+
+- [x] 実験 埋め込み命令を通じてリアルタイムで表情を素早く処理する方法について GPT と議論しました https://poe.com/s/vu7foBWJHtnPmWzJNeAy (2024年7月7日)
+- [x] フロントエンド Live2D 表情制御 (2024年7月9日)
+ - [x] `<|EMOTE_HAPPY|>` のエンコードを通じて実装
+ - [x] `<|DELAY:1|>` のような遅延構文の追加サポート
+ - [x] 機能 感情トークン `<|EMOTE_.*|>` パーサーとトークナイザーをカプセル化
+ - [x] 機能 キューイングされたストリーミング処理をサポート、`useEmotionMessagesQueue` と `useEmotionsQueue` をカプセル化
+ - [x] 機能 Live2D を呼び出してモーション表情を処理することをサポート
+ - [x] 機能 テストデバッグページ
+ - [x] 機能 遅延トークン `<|DELAY:.*|>` パーサーとトークナイザーをカプセル化して、ストリーミングプロセス全体の遅延を動的に制御
+ - [x] 機能 キューイングされたストリーミング処理をサポート、`useDelaysQueue` をカプセル化
+ - [x] 機能 テストデバッグページ
+ - [x] 機能 表示レイヤーのカプセル化は、ストリームテキストを事前にトークン化および解析して `<|...|>` 構文を除外することをサポート
+
+### アクション
+
+#### VRM リップシンク
+
+##### 調査
+
+- [ ] [sigal-raab/MoDi: Unconditional Motion Synthesis from Diverse Data](https://github.com/sigal-raab/MoDi)
+- [ ] [TMR - Text-to-motion Retrieval](https://mathis.petrovich.fr/tmr/)
+ - [ ] [Mathux/TMR - GitHub](https://github.com/Mathux/TMR)
+- [ ] 調査時に使用したインデックスサイト
+ - [ ] [Hannibal046/Awesome-LLM: Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model](https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM)
+- [ ] 調査時の ADHD 行動
+ - [ ] 友人が NVIDIA の新しい論文 [ConsiStory: Training-Free Consistent Text-to-Image Generation](https://research.nvidia.com/labs/par/consistory/) を勧めてくれました。IPadapter よりも安定していると感じます。
+- [ ] 興味深いのは [IDEA-Research/MotionLLM: [Arxiv-2024] MotionLLM: Understanding Human Behaviors from Human Motions and Videos](https://github.com/IDEA-Research/MotionLLM) です。この論文と研究方向は、ビデオアニメーションフレーム間で形成される人間のアクションを説明するために自然言語を使用することに関するものです。2024年5月31日公開。
+- [ ] [Ksuriuri/EasyAIVtuber: Simply animate your 2D waifu.](https://github.com/Ksuriuri/EasyAIVtuber)
+- [ ] これはかなり大きなトピックで、いくつかのキーワードを調査し、この現在の方向性における主流の研究命題を見つけました：
+ - [ ] デジタルヒューマン合成 -> 仮想 WebCam モーションキャプチャ
+ - [ ] [PersonaTalk: Bring Attention to Your Persona in Visual Dubbing](https://arxiv.org/pdf/2409.05379)
+ - [ ] これが SOTA のようです
+ - [ ] [OpenTalker/SadTalker: [CVPR 2023] SadTalker：Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation](https://github.com/OpenTalker/SadTalker)
+ - [ ] [Rudrabha/Wav2Lip: This repository contains the codes of "A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild", published at ACM Multimedia 2020. For HD commercial model, please try out Sync Labs](https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip)
+ - [ ] [yerfor/GeneFace: GeneFace: Generalized and High-Fidelity 3D Talking Face Synthesis; ICLR 2023; Official code](https://github.com/yerfor/GeneFace)
+ - [ ] [harlanhong/CVPR2022-DaGAN: Official code for CVPR2022 paper: Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head Video Generation](https://github.com/harlanhong/CVPR2022-DaGAN)
+ - [ ] [Kedreamix/PaddleAvatar](https://github.com/Kedreamix/PaddleAvatar)
+ - [ ] [yangkang2021/I_am_a_person: Real-time interactive GPT digital human](https://github.com/yangkang2021/I_am_a_person?tab=readme-ov-file)
+ - [ ] [I_am_a_person/数字人/README.md at main · yangkang2021/I_am_a_person](https://github.com/yangkang2021/I_am_a_person/blob/main/%E6%95%B0%E5%AD%97%E4%BA%BA/README.md)
+ - [ ] Text-to-Motion (T2M、テキストからモーションへとも呼ばれます)
+ - [ ] [SuperPADL: Scaling Language-Directed Physics-Based Control with Progressive Supervised Distillation](https://arxiv.org/html/2407.10481v1)
+ - [ ] NVIDIA の2024年7月1日の最新情報
+ - [ ] 友人のおすすめ
+ - [ ] [Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Text (CVPR 2022)](https://github.com/EricGuo5513/text-to-motion)
+ - [ ] 論文: [Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts](https://ericguo5513.github.io/text-to-motion/)
+ - [ ] 友人が自然言語ジョイント生成を行っているパートナーを勧めてくれました。彼はこれらの論文を勧めてくれました：
+ - [ ] [TEMOS: Generating diverse human motions from textual descriptions (arxiv.org)](https://arxiv.org/abs/2204.14109)
+ - [ ] [AvatarGPT: All-in-One Framework for Motion Understanding, Planning, Generation and Beyond](https://arxiv.org/abs/2311.16468)
+ - [ ] [T2M-GPT: Generating Human Motion from Textual Descriptions with Discrete Representations](https://arxiv.org/abs/2301.06052)
+ - [ ] キーフレーム制御なので、いくつかのキーフレーム関連の論文も調べました
+ - [ ] [Koala: Key frame-conditioned long video-LLM](https://arxiv.org/html/2404.04346v1)
+ - [ ] Code as Policies (主にロボット工学分野)
+ - [ ] もちろん、先駆者はここです [Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control](https://code-as-policies.github.io/)
+ - [ ] [Scaling Up and Distilling Down: Language-Guided Robot Skill Acquisition (columbia.edu)](https://www.cs.columbia.edu/~huy/scalingup/)
+ - [ ] [CLIPort](https://cliport.github.io/)：CLIPort: What and Where Pathways for Robotic Manipulation
+ - [ ] [VIMA | General Robot Manipulation with Multimodal Prompts](https://vimalabs.github.io/)：VIMA: General Robot Manipulation with Multimodal Prompts
+ - [ ] [Scaling Up and Distilling Down: Language-Guided Robot Skill Acquisition](https://www.cs.columbia.edu/~huy/scalingup/)
+ - [ ] [EUREKA: HUMAN-LEVEL REWARD DESIGN VIA CODING LARGE LANGUAGE MODELS](https://eureka-research.github.io/assets/eureka_paper.pdf) は要約のような感じです。
+ - [ ] 強化学習 (Reinforcement Learning)
+ - [ ] この方向性は主に、基礎となるロボット制御で既存の RL 学習済みモデルを組み合わせてインターフェースし、インターフェースと計算レイヤーに多くの code as policies 実装を使用しています
+ - [ ] [MarI/O - Machine Learning for Video Games - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44)
+ - [ ] [RLADAPTER: BRIDGING LARGE LANGUAGE MODELS TO REINFORCEMENT LEARNING IN OPEN WORLDS](https://openreview.net/pdf?id=3s4fZTr1ce) は主に次のように述べています：RLAdapter フレームワーク内で、RL エージェントのトレーニング中に生成された情報を使用して軽量言語モデルを微調整すると、LLM がダウンストリームタスクに適応するのに大幅に役立ち、RL エージェントにより良いガイダンスを提供できます。Crafter 環境で RLAdapter 実験を評価した結果、RLAdapter は SOTA ベースラインを上回りました。さらに、私たちのフレームワークの下では、エージェントはベースラインモデルが持っていない常識的な動作を示します
+ - [ ] [See and Think: Embodied Agent in Virtual Environment](https://arxiv.org/pdf/2311.15209) は、以下で言及されている Voyager、PlanMC、MP5 に似ており、これも Minecraft の研究であり、主に RL を強調していると感じます。
+ - [ ] [Text2Reward: Reward Shaping with Language Models for Reinforcement Learning](https://text-to-reward.github.io/)
+ - [ ] [Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model](https://arxiv.org/pdf/2305.18290) は主に LLM 自体が報酬可能なモデルであることについて語っています。RLHF を組み合わせる方法を学べるかもしれません。トランスフォーマーにとって非常に基本的です。
+ - [ ] 身体化制御 (Embodied Control)
+ - [ ] ここに多く記録されています
+ - [ ] [zchoi/Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs](https://github.com/zchoi/Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs)：これは「大規模言語モデルを使用した身体化 AI またはロボット」の研究の厳選されたリストです。最新の更新情報については、このリポジトリをご覧ください！ 🔥
+ - [ ] [MP5: A Multi-modal Open-ended Embodied System in Minecraft via Active Perception](https://arxiv.org/pdf/2312.07472) これは興味深いです。比較的完全な Minecraft RL フレームワークを使用し、自然な指示を使用して LLM に「**昼間**に**草原**の**水際**で**石の剣**で**豚**を**殺す**」と伝え、RL エージェントはこれらの特徴を認識して対応する目標を達成できます。[AI に Minecraft をプレイさせる方法は？ Voyager 論文メモ](https://nolebase.ayaka.io/to/27024f5434) とは異なり、MP5 は PlanMC に似ており、Voyager の元の純粋なテキストと純粋な状態情報ではなく、マルチモーダル機能を統合しています。
+ - [ ] 概要: 非常に挑戦的な Minecraft シミュレーター上に構築された、実行可能なサブゴールを分解し、複雑なコンテキスト認識計画を設計し、身体化されたアクション制御を実行し、目標条件付きのアクティブな知覚スキームと頻繁に通信できる、オープンエンドのマルチモーダル身体化システム MP5 を紹介します。具体的には、MP5 はマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の最近の進歩に基づいて開発されており、システムは複数の機能モジュールに変調されており、スケジュールと連携を行って、最終的に事前定義されたコンテキストおよびプロセス関連のタスクを解決できます。
+ - [ ] [CRADLE: Empowering Foundation Agents Towards General Computer Control](https://arxiv.org/pdf/2403.03186) まだ読んでいません。暇なときに読みます。
+ - [ ] [Embodied Multi-Modal Agent trained by an LLM from a Parallel TextWorld](https://arxiv.org/pdf/2311.16714) は主に **並行テキスト世界で優れた LLM エージェントを使用して、視覚世界に住む VLM エージェントをトレーニングする** ことについて語っています。
+ - [ ] [Online continual learning ONLINE CONTINUAL LEARNING FOR INTERACTIVE INSTRUCTION FOLLOWING AGENTS](https://openreview.net/pdf?id=7M0EzjugaN)
+ - [ ] 操作 (Manipulation) (主にロボット工学分野)
+ - [ ] モーション埋め込み (Motion Embeddings)
+ - [ ] [PerAct](https://peract.github.io/)：非常にまれですが、code as policies と RL 環境情報に加えて操作をトークンにエンコードして計算すると言っています
+ - [ ] フィードバックループ (Feedback Loop) (主にロボット工学 + 制御分野、このカテゴリは実際にはよりまれです)
+ - [ ] 一般的な環境に関連している気がします。これは比較的低レベルです
+ - [ ] 多分、RL を直接研究するのが役立つでしょう
+ - [ ] [InCoRo: In-Context Learning for Robotics Control with Feedback Loops](https://arxiv.org/html/2402.05188v1?_immersive_translate_auto_translate=1) この論文のタイトルは魅力的ですが、まだ注意深く読んでいません。暇なときに読むことができます。多くの人が引用しています。
+ - [ ] 目的は主に、自然な LLM 言語コマンドを使用して、自然言語コマンドをロボットユニットの低レベルの _静的_ 実行計画に変換することです。LLM の内部ロボットシステムを使用してこれを新しいレベルに一般化し、新しいタスクへのゼロショット一般化を可能にします。
+ - [ ] 関連して、Hugging Face のオープンソース LeRobot も参考になります
+ - [ ] [huggingface/lerobot: 🤗 LeRobot: End-to-end Learning for Real-World Robotics in Pytorch](https://github.com/huggingface/lerobot?tab=readme-ov-file)
+
+### ビジョン
+
+- [ ] [OpenGVLab/Ask-Anything: [CVPR2024 Highlight][VideoChatGPT] ChatGPT with video understanding! And many more supported LMs such as miniGPT4, StableLM, and MOSS.](https://github.com/OpenGVLab/Ask-Anything)
+- [ ] [DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision: Recent LLM-based CV and related works. Welcome to comment/contribute! (github.com)](https://github.com/DirtyHarryLYL/LLM-in-Vision)
+- [ ] [landing-ai/vision-agent: Vision agent (github.com)](https://github.com/landing-ai/vision-agent)
+- [ ] [2404.04834 LLM-Based Multi-Agent Systems for Software Engineering: Vision and the Road Ahead (arxiv.org)](https://arxiv.org/abs/2404.04834)
+- [ ] [Experimentation: LLM, LangChain Agent, Computer Vision | by TeeTracker | Medium](https://teetracker.medium.com/experimentation-llm-langchain-agent-computer-vision-0c405deb7c6e)
+- [ ] Neuro Sama はどのように画面を見て理解できるのか？
+- [ ] [Is it possible to use a local LLM and have it play Minecraft? : r/LocalLLaMA](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/143ziop/comment/jnfvr1w/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button)
+- [ ] [2402.07945 ScreenAgent: A Vision Language Model-driven Computer Control Agent](https://arxiv.org/abs/2402.07945)
+- [ ] 大規模言語モデルにロボットを制御させるスタンフォードやベイエリアのシステムはどのように機能しているのか？
+ - [ ] 直接ストリーミングトークン出力？ アクショントークン？
+ - [ ] コンピュータビジョンはどのように行われているのか？
+ - [ ] 宿題を写す
+- [ ] [svpino/alloy-voice-assistant](https://github.com/svpino/alloy-voice-assistant)
+
+### メモリ
+
+- [ ] 長期記憶
+- [ ] 短期記憶
diff --git a/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.1.0/index.md b/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.1.0/index.md
new file mode 100644
index 000000000..f9db58e5c
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/docs/chronicles/version-v0.1.0/index.md
@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+title: 初公開 v0.1.0
+---
+
+- [x] [VRM とのフロントエンド統合 (12月5日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/5738c219b5891f200d7dc9dae04a8e885c8d8c17)
+ - [x] [VRM アイドルアニメーション (12月6日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/8f9a0e76cde546952651189229c824c6196caed6)
+ - [x] [VRM 瞬き (12月7日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/289f8226696998dae36b550d3a055eba04e160f6)
+
+- [x] 口 (6月8日)
+ - [x] [unspeech プロジェクトを作成 (12月13日)](https://github.com/moeru-ai/unspeech)
+ - [x] TTS を統合 (6月8日)
+ - [x] 11Labs を統合
+ - [x] [スタンドアロンの 11Labs パッケージをカプセル化 (12月3日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/f9ddf9af93a61e0a2f3323ced79171f29b6dd2e6)
+
+- [x] 聴覚 (12月12日)
+ - [x] トークボタンを実装 (6月9日)
+ - [x] ~~音声文字起こし~~
+ - [x] ~~フロントエンドが音声をバックエンドにストリーミング~~
+ - [x] WebSocket を介した双方向通信に socket.io を使用 [Socket.IO](https://socket.io/) (6月10日)
+ - [x] Socket.io は実際には WebSocket に基づいていません
+ - [node.js - What is the major scenario to use Socket.IO - Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/18587104/what-is-the-major-scenario-to-use-socket-io)
+ - [node.js - Differences between socket.io and websockets - Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/10112178/differences-between-socket-io-and-websockets)
+ - [x] フロントエンドは `socket.io-client` パッケージを使用、`pnpm i socket.io-client`
+ - [x] WebSocket は十分にサポートされており、Nuxt の Nitro もサポートしています。[How to use with Nuxt | Socket.IO](https://socket.io/how-to/use-with-nuxt)
+ - [x] バックエンドは `socket.io` パッケージを使用、`pnpm i socket.io`
+ - Nuxt 3 with socket.io
+ - [richardeschloss/nuxt-socket-io: Nuxt Socket IO - socket.io client and server module for Nuxt](https://github.com/richardeschloss/nuxt-socket-io)
+ - [javascript - Socket.io websocket not working in Nuxt 3 when in production - Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/73592619/socket-io-websocket-not-working-in-nuxt-3-when-in-production)
+ - [adityar15/nuxt3socket (github.com)](https://github.com/adityar15/nuxt3socket)
+ - [x] ~~音声ストリーミングに WebRTC を使用、VueUse もこれをサポートしています~~
+ - [x] Nuxt と Nitro はまだこれをサポートしていないため、今のところスキップします。グループチャットや Discord で検討する可能性があります。
+ - チュートリアル:
+ - [Getting started with media devices | WebRTC](https://webrtc.org/getting-started/media-devices?hl=en)
+ - [WebRTC | JavaScript Standard Reference Tutorial](https://wohugb.gitbooks.io/javascript/content/htmlapi/webrtc.html)
+ - ~~Transformers.js + Whisper で十分でしょう~~
+ - [x] Chrome / Edge が WebGPU をサポートするようになりました
+ - [x] 利用可能なデモがあります: [Real-time Whisper WebGPU - a Hugging Face Space by Xenova](https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu) (今のところオープンソースではありません)
+ - [x] ~~Whisper の推論はブラウザで直接実行できます~~
+ - [x] ~~WebGPU はまだサポートされていません~~ (現在はサポートされています)
+ - [x] [🤗 Transformers.js + ONNX Runtime WebGPU in Chrome extension | by Wei Lu | Medium](https://medium.com/@GenerationAI/transformers-js-onnx-runtime-webgpu-in-chrome-extension-13b563933ca9)
+ - ~~Node.js CPP Addon 経由で Whisper.cpp を埋め込むことを検討中~~
+ - [whisper.cpp](https://github.com/ggerganov/whisper.cpp)
+ - チュートリアル:
+ - [Realtime video transcription and translation with Whisper and NLLB on MacBook Air | by Wei Lu | Medium](https://medium.com/@GenerationAI/realtime-video-transcription-and-translation-with-whisper-and-nllb-on-macbook-air-31db4c62c074)
+ - [🤗 Transformers.js + ONNX Runtime WebGPU in Chrome extension | by Wei Lu | Medium](https://medium.com/@GenerationAI/transformers-js-onnx-runtime-webgpu-in-chrome-extension-13b563933ca9)
+ - [ ] [Whisper WebGPU デモ (12月10日)](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/ae3b9468d74c5d38c507ae2877799fd36339f8c1)
+ - [ ] [MicVAD デモ (12月11日)](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/e4a0cc71006639669e9d71f0db27086fca47a03a)
+ - [ ] [MicVAD + ONNX Whisper リアルタイム文字起こし (12月12日)](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/01dbaeb9317ab7491743e50dd6c58fc7e19a880d)
+ - [ ] [dcrebbin/oai-voice-mode-chat-mac: Adds realtime chat for ChatGPT Voice Mode [Unofficial]](https://github.com/dcrebbin/oai-voice-mode-chat-mac)
+- [x] 表情 (7月9日)
+ - [x] [フロントエンド VRM 表情制御 (12月7日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/b69abd2b5ab70aa1d72b5e7224f146c8426394eb)
+
+- [ ] 多言語サポート
+ - [x] UI 多言語サポート
+ - [x] [feat: basic i18n (#2) (12月13日)](https://github.com/moeru-ai/airi/commit/38cda9e957aa4d66bed115ebf96d3d81ce085f68)
+
+- [ ] UI 最適化
+ - [x] [Canvas シーンのモバイル対応 (12月5日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/bc04dbaf2ba98f13a367a8dd153cef4a19d1b83d)
+ - [x] [Live2D ビューアーの改善 (12月5日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/f6e41e64afdb2592024a24ec2d1de732c4c3d537)
+ - [x] [Live2D モデルの拡大縮小と適応比率 (12月5日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/1ce61d7e13fd9dc55a447e513a10e4a08730716c)
+ - [x] [画面のセーフエリア (12月4日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/135a8a00fc4d0013d2caec585e8c911817870abc)
+ - [x] [設定メニューとオーバーフローの最適化 (12月7日)](https://github.com/nekomeowww/airi-vtuber/commit/e2f1f7bd37757b862d803f3cd77475b436fe8758)
+
+## **モデル**
+
+- **VRM**
+ - [`@pixiv/three-vrm`](https://github.com/pixiv/three-vrm/) を教えてくれた [kwaa](https://github.com/kwaa) に感謝します
+ - 関連ツールとプラグイン:
+ - [VRM Add-on for Blender](https://vrm-addon-for-blender.info/en/)
+ - [VRM format — Blender Extensions](https://extensions.blender.org/add-ons/vrm/)
+ - [VRM Posing Desktop on Steam](https://store.steampowered.com/app/1895630/VRM_Posing_Desktop/)
+ - [Characters Product List | Vket Store](https://store.vket.com/en/category/1)
+ - アニメーションサポート: VRM Animation `.vrma`
+ - [`vrma` Spec](https://github.com/vrm-c/vrm-specification/tree/master/specification/VRMC_vrm_animation-1.0)
+ - [3D Motion & Animation popular doujin goods available online (Booth)](https://booth.pm/en/browse/3D%20Motion%20&%20Animation)
+ - [Seven VRM animations (.vrma) - VRoid Project - BOOTH](https://vroid.booth.pm/items/5512385)
+ - [VRoid Hub introduces Photo Booth for animation playback! "VRM Animation (.vrma)" now listed on BOOTH, plus 7 free animation files!](https://vroid.com/en/news/6HozzBIV0KkcKf9dc1fZGW)
+ - [malaybaku/AnimationClipToVrmaSample: Sample Project to Convert AnimationClip to VRM Animation (.vrma) in Unity](https://github.com/malaybaku/AnimationClipToVrmaSample)
diff --git a/docs/content/ja/docs/manual/versions/index.md b/docs/content/ja/docs/manual/versions/index.md
new file mode 100644
index 000000000..0309d9147
--- /dev/null
+++ b/docs/content/ja/docs/manual/versions/index.md
@@ -0,0 +1,60 @@
+---
+title: バージョン一覧
+description: AIRI の異なるバージョンと入手方法
+---
+
+
+
+AIRI は、さまざまなニーズに合わせて複数のリリースチャンネルを提供しています。最も安定した体験を求めている場合でも、最新の機能を求めている場合でも、あなたにぴったりのものが見つかります。
+
+## 安定版とプレリリース
+
+公式リリースには、**安定版**（徹底的にテストされており、ほとんどのユーザーに推奨されます）と**プレリリース**（テストの準備が整った新機能を備えたベータ版およびアルファ版）の両方が含まれています。
+
+プレリリースには `-beta.X` または `-alpha.X` のサフィックスが付いています（例：`v0.7.2-beta.3`）。
+
+
+ ここまで読んでいただきありがとうございます！
+ 読んでくれてありがとう！ああ、それから、誕生日おめでとう、Project AIRI！
+
+
+
+
+Windows のセットアップ
+ +0. [Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/downloads/) をダウンロードし、こちらの指示に従ってください: https://rust-lang.github.io/rustup/installation/windows-msvc.html#walkthrough-installing-visual-studio-2022 + + > Visual Studio をインストールする際、Windows SDK と C++ ビルドツールを必ずインストールしてください。 + +1. PowerShell を開く +2. [`scoop`](https://scoop.sh/) をインストール + + ```powershell + Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser + Invoke-RestMethod -Uri https://get.scoop.sh | Invoke-Expression + ``` + +3. `scoop` を使って `git`, Node.js, `rustup`, `msvc` をインストール + + ```powershell + scoop install git nodejs rustup + + # Rust の依存関係用 + # crates または apps/tamagotchi の開発を行わない場合は不要です + scoop install main/rust-msvc + # Rust & Windows 固有 + rustup toolchain install stable-x86_64-pc-windows-msvc + rustup default stable-x86_64-pc-windows-msvc + ``` + +4. `corepack` を使って `pnpm` をインストール + + ```powershell + corepack enable + corepack prepare pnpm@latest --activate + ``` + +
+
+
+macOS のセットアップ
+ +0. Terminal (または iTerm2, Ghostty, Kitty など) を開く +1. `brew` を使って `git`, `node` をインストール + + ```shell + brew install git node + ``` + +2. `corepack` を使って `pnpm` をインストール + + ```shell + corepack enable + corepack prepare pnpm@latest --activate + ``` + +
+
+
+## 以前にこのプロジェクトに貢献したことがある場合
+
+::: warning
+
+このリポジトリをクローンしていない場合は、このセクションをスキップしてください。
+
+:::
+
+ローカルリポジトリがアップストリームリポジトリと最新の状態であることを確認してください：
+
+```shell
+git fetch -all
+git checkout main
+git pull upstream main --rebase
+```
+
+作業中のブランチがある場合、ブランチをアップストリームリポジトリと最新の状態にするには：
+
+```shell
+git checkout Linux のセットアップ
+ +0. Terminal を開く +1. [nodesource/distributions: NodeSource Node.js Binary Distributions](https://github.com/nodesource/distributions?tab=readme-ov-file#table-of-contents) に従って `node` をインストール +2. [Git](https://git-scm.com/downloads/linux) に従って `git` をインストール +3. `corepack` を使って `pnpm` をインストール + + ```shell + corepack enable + corepack prepare pnpm@latest --activate + ``` +4. デスクトップ版の開発を手助けしたい場合は、以下の依存関係が必要です： + ``` + sudo apt install \ + libssl-dev \ + libglib2.0-dev \ + libgtk-3-dev \ + libjavascriptcoregtk-4.1-dev \ + libwebkit2gtk-4.1-dev + ``` + ++ + + +
+ +ええと、これは早すぎましたね。**Fade on Hover** とは何なのか、どうやってすべてをカスタマイズするのか、まだわかりませんよね？ + +::: warning 私たちはまだ開発の初期段階にあり、多くの機能はまだ完全には利用できません +いくつかの機能はまだ準備ができていませんが、現在それらを実現するために懸命に取り組んでいます： + +- 文字起こし +- ローカル音声合成 (GPT-SoVITS, IndexTTS など) +- 歌唱 +- UI からの Discord の設定（ただし、すでに機能しており、設定にはコーディングスキルが必要です） +- UI からの Minecraft エージェントの設定（ただし、すでに機能しており、設定にはコーディングスキルが必要です） +::: + +しかし、その前に... + +::: tip ありがとうございます！ + +ダウンロードして試していただきありがとうございます！ +::: + +ダウンロード後、どこからでも AIRI を起動できます。ユーザーインターフェースは2つの部分で構成されていることがわかります： + +- オンボーディング / ウィザードセットアップガイド +- モデル (Live2D および VRM モデルを表示可能) + + + +システムトレイには、次のような他のオプション/コマンドがあります： + +- 表示 / 非表示 +- 設定を開く +- ウィンドウの自動配置 +- など + +基本的な概念と機能を説明しながら、一つずつ始めていきましょう。 + +## ウィンドウ操作 + +以下について説明します： + +- モデルウィンドウとの対話方法は？ +- モデルウィンドウの移動方法は？ +- サイズ変更の方法は？ + +### Fade on Hover（ホバー時にフェード） + +::: info TL;DR | チートシート +この機能を切り替える（モデルと対話できるようにする）には、Shift + Alt + I ショートカットを使用します。 + +キーのマッピングは [設定] -> [一般] -> [ショートカット] でカスタマイズできます。 +::: + +モデルにカーソルを合わせると、Live2D モデルがフェードアウト/消え、カーソルで対話できないことに気付くでしょう。 + +
+
+
+
+これは、デフォルトで **Fade on Hover** 機能が有効になっているためです。つまり、カーソルがモデルウィンドウの上に重なると、ウィンドウがフェードアウトし、クリックがウィンドウを完全に通過します。
+
+これは非常に強力な機能です。コンパニオンがあなたのそばに住んでいる間、それを使えば使うほど便利だと感じるでしょう。ここに私たちが考えた2つのシナリオがあります：
+
+#### CrunchyRoll の閲覧
+
+
+
+#### Steam の閲覧
+
+
+
+この機能を無効にするのは簡単です。
+
+この機能を無効にするには2つの方法があります：
+
+- システムトレイ
+- ショートカット
+
+以下からこの機能を切り替えることができます：
+
+1. システムトレイアイコンを右クリック
+2. **Window mode**（ウィンドウモード）をクリック
+3. **Fade on hover**（ホバー時にフェード）をクリック
+
+
+
+
+
+### ウィンドウを移動
+
+::: info TL;DR | チートシート
+この機能を切り替える（モデルと対話できるようにする）には、Shift + Alt + N ショートカットを使用します。
+
+キーのマッピングは [設定] -> [一般] -> [ショートカット] でカスタマイズできます。
+:::
+
++ +
+
+
+
+### ウィンドウのサイズ変更
+
+::: info TL;DR | チートシート
+この機能を切り替える（モデルと対話できるようにする）には、Shift + Alt + A ショートカットを使用します。
+
+キーのマッピングは [設定] -> [一般] -> [ショートカット] でカスタマイズできます。
+:::
+
++ +
+
+
+
+## チャット
+
+現在、システムトレイからチャットウィンドウを呼び出す直接のオプション/コマンドはありませんが、将来的に追加する可能性があります。現在、チャットウィンドウを開くには、**Fade on Hover** モードをオフに切り替える必要があります。
+
+::: info TL;DR | チートシート
+Fade on Hover のショートカットは：Shift + Alt + I です。
+:::
+
++ + + +## 設定 + +システムトレイの設定を開いて、AIRI のテーマカラーを変更したり、Live2D (2D) または VRM (3D、Grok Companion など) の別のモデルに切り替えたりするなど、さらにカスタマイズすることができます。 + + + +設定には非常に多くのオプションがあります。試して、何ができるか発見してください。 + +### モデルの変更 + +デフォルトのモデルを他の Live2D (2D) や VRM (3D、繰り返しになりますが、持っていれば Grok Companion のような同様の 3D モデル) に交換することが可能です。 + +モデル設定は [設定] -> [モデル] にあります。 + +::: tip VTuber Studio からモデルをインポートしますか？ +私たちが Live2D モデルのレンダリングに使用しているライブラリは、VTuber Studio モデルからバンドルされた ZIP ファイルを読み取るのに問題があります。これは、VTuber Studio が使用している不明なファイルが含まれており、Live2D エンジンが認識するファイルではないためです。 + +そのため、インポートするときは、VTuber Studio モデルを ZIP ファイルに圧縮する前に、次のファイルを除外するようにしてください： + +- `items_pinned_to_model.json` +::: + +
+ +::: warning バグあり +現在、モデルのシーンをリロードする機能は意図したとおりに機能していません。 +モデルをロードした後、AIRI を再起動する必要があります。 +::: + +
+ + diff --git a/docs/content/ja/docs/overview/guide/web/index.md b/docs/content/ja/docs/overview/guide/web/index.md new file mode 100644 index 000000000..486d2530e --- /dev/null +++ b/docs/content/ja/docs/overview/guide/web/index.md @@ -0,0 +1,10 @@ +--- +title: Web 版のガイド +description: Project AIRI の Web 版の使い方 +--- + +::: warning 準備中 +このページは現在準備中です。Web 版の機能や使い方は現在執筆中です。 +::: + +Web 版は [https://airi.moeru.ai/](https://airi.moeru.ai/) からアクセスできます。 diff --git a/docs/content/ja/docs/overview/index.md b/docs/content/ja/docs/overview/index.md index 4443990a9..8f3685aa9 100644 --- a/docs/content/ja/docs/overview/index.md +++ b/docs/content/ja/docs/overview/index.md @@ -71,7 +71,7 @@ Web 版は手軽にアクセスでき、モバイルからでも利用できま 使い方を見る - +
diff --git a/docs/content/zh-Hans/about/privacy.md b/docs/content/zh-Hans/about/privacy.md
new file mode 100644
index 000000000..e3b57b94b
--- /dev/null
+++ b/docs/content/zh-Hans/about/privacy.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+title: 隐私政策
+description: Project AIRI 的隐私政策
+---
+
+本隐私政策适用于由 Project AIRI 团队（以下简称“服务提供商”）创建的移动设备应用程序 AIRI（也称为 Project AIRI 应用程序，以下简称“应用程序”）。该应用程序作为开源服务及部分付费商业服务提供。本服务按“原样”提供。
+
+## 信息收集与使用
+
+应用程序在您下载和使用时会收集信息。这些信息可能包括：
+
+* 您设备的互联网协议地址（例如 IP 地址）
+* 您访问的应用程序页面、访问时间和日期、在这些页面上花费的时间
+* 在应用程序上花费的时间
+* 您在移动设备上使用的操作系统
+
+应用程序不会收集有关您移动设备位置的精确信息。
+
+应用程序会收集您设备的位置信息，这有助于服务提供商确定您的大致地理位置，并用于以下方式：
+
+* **地理位置服务**：服务提供商利用位置数据提供基于位置的游戏和娱乐服务、非个性化内容、相关推荐等功能。
+* **分析和改进**：聚合和匿名的位置数据有助于服务提供商分析用户行为、识别趋势，并改进应用程序的整体性能和功能。
+* **第三方服务**：服务提供商可能会定期将匿名位置数据传输给外部服务。这些服务协助他们增强应用程序并优化其产品。
+
+服务提供商可能会使用您提供的信息不时联系您，向您提供重要信息、必要的通知和营销推广。
+
+为了获得更好的体验，在使用应用程序时，服务提供商可能会要求您向我们要提供某些个人身份信息，包括但不限于电子邮件、用户 ID、配置的 AI/LLM/云计算提供商名称（不含密钥）、代理使用情况、MCP、工具调用、AI 技术痕迹、错误信息。
+服务提供商请求的信息将由他们保留并按照本隐私政策所述进行使用。
+
+## 第三方访问
+
+只有聚合的匿名数据会被定期传输给外部服务，以帮助服务提供商改进应用程序及其服务。服务提供商可能会按照本隐私声明中所述的方式与第三方共享您的信息。
+
+请注意，应用程序使用具有其自己隐私政策的第三方服务来处理数据。以下是应用程序使用的第三方服务提供商的隐私政策链接：
+
+* [Posthog](https://posthog.com/privacy)
+* [Plausible Analytics](https://plausible.io/privacy)
+
+服务提供商可能会披露用户提供的和自动收集的信息：
+
+* 根据法律要求，例如遵守传票或类似的法律程序；
+* 当他们真诚地认为披露对于保护他们的权利、保护您的安全或他人的安全、调查欺诈或响应政府请求是必要时；
+* 与代表他们工作的受信任的服务提供商共享，这些服务提供商没有独立使用我们向其披露的信息的权利，并且已同意遵守本隐私声明中规定的规则。
+
+## 人工智能的使用
+
+应用程序使用人工智能 (AI) 技术来增强用户体验并提供某些功能。AI 组件可能会处理用户数据以提供个性化内容、推荐或自动化功能。
+所有 AI 处理均按照本隐私政策和适用法律进行。如果您对 AI 功能或数据处理有疑问，请联系服务提供商。
+
+## 退出权利
+
+您可以通过卸载应用程序轻松停止应用程序的所有信息收集。您可以使用移动设备的一部分或通过移动应用程序市场或网络提供的标准卸载过程。
+
+## 数据保留政策
+
+服务提供商将在您使用应用程序期间以及之后的一段合理时间内保留用户提供的数据。如果您希望他们删除您通过应用程序提供的用户提供的数据，请通过 airi@moeru.ai 联系他们，他们将在合理的时间内做出回应。
+
+## 儿童
+
+服务提供商不会使用应用程序故意向 13 岁以下的儿童索取数据或向其进行营销。
+
+应用程序不针对 13 岁以下的任何人。服务提供商不会故意收集 13 岁以下儿童的个人身份信息。如果服务提供商发现 13 岁以下的儿童提供了个人信息，服务提供商将立即从其服务器中删除这些信息。如果您是父母或监护人，并且您知道您的孩子向我们提供了个人信息，请联系服务提供商 (airi@moeru.ai)，以便他们能够采取必要的行动。
+
+## 安全
+
+服务提供商关注保护您信息的机密性。服务提供商提供物理、电子和程序上的保障措施来保护服务提供商处理和维护的信息。
+
+## 变更
+
+本隐私政策可能会因任何原因不时更新。服务提供商将通过在本页面上发布新的隐私政策来通知您隐私政策的任何变更。建议您定期查阅本隐私政策以了解任何变更，因为继续使用将被视为对所有变更的批准。
+
+本隐私政策自 2025 年 12 月 15 日起生效。
+
+## 您的同意
+
+通过使用应用程序，即表示您同意我们按照本隐私政策以及我们修订后的政策处理您的信息。
+
+## 联系我们
+
+如果您在使用应用程序时对隐私有任何疑问，或对惯例有疑问，请通过电子邮件 airi@moeru.ai 联系服务提供商。
+
+* * *
+
+本隐私政策页面由 [App Privacy Policy Generator](https://app-privacy-policy-generator.nisrulz.com/) 生成
diff --git a/docs/content/zh-Hans/about/terms.md b/docs/content/zh-Hans/about/terms.md
new file mode 100644
index 000000000..3f0c0a9f8
--- /dev/null
+++ b/docs/content/zh-Hans/about/terms.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+title: 使用条款
+description: Project AIRI 的使用条款
+---
+
+这些条款与条件适用于由 Project AIRI 团队（以下简称“服务提供商”）创建的移动设备应用程序 AIRI（也称为 Project AIRI 应用程序，以下简称“应用程序”）。该应用程序作为开源服务及部分付费商业服务提供。
+
+下载或使用应用程序，即表示您自动同意以下条款。强烈建议您在使用应用程序之前仔细阅读并理解这些条款。
+
+服务提供商致力于确保应用程序尽可能有益且高效。因此，他们保留随时以任何理由修改应用程序或对其服务收费的权利。服务提供商向您保证，任何应用程序或其服务的收费都会向您清楚地传达。
+
+应用程序存储和处理您向服务提供商提供的个人数据，以便提供服务。维护手机和应用程序访问权限的安全是您的责任。服务提供商强烈建议不要对您的手机进行越狱或 root，这涉及删除设备官方操作系统施加的软件限制。此类行为可能会使您的手机暴露于恶意软件、病毒、恶意程序，危及手机的安全功能，并可能导致应用程序无法正常运行或根本无法运行。
+
+请注意，应用程序使用具有其自己条款与条件的第三方服务。以下是应用程序使用的第三方服务提供商的条款与条件链接：
+
+* [Posthog](https://posthog.com/terms)
+* [Plausible Analytics](https://plausible.io/terms)
+
+请注意，服务提供商不对某些方面承担责任。应用程序的某些功能需要有效的互联网连接，可以是 Wi-Fi 或由您的移动网络提供商提供。如果由于缺乏 Wi-Fi 访问权限或您已用尽数据流量限额而导致应用程序无法以满负荷运行，服务提供商概不负责。
+
+如果您在 Wi-Fi 区域之外使用应用程序，请注意您的移动网络提供商的协议条款仍然适用。因此，您可能会因连接到应用程序期间的数据使用而向移动提供商支付费用，或其他第三方费用。使用应用程序即表示您接受对此类费用的责任，包括如果您在本地区域（即地区或国家）之外使用应用程序而不禁用数据漫游时的漫游数据费用。如果您不是使用应用程序的设备的账单支付人，他们假定您已获得账单支付人的许可。
+
+同样，服务提供商并不总是能对您的应用程序使用情况承担责任。例如，确保您的设备保持充电是您的责任。如果您的设备电池耗尽导致您无法访问服务，服务提供商概不负责。
+
+关于服务提供商对您使用应用程序的责任，请务必注意，虽然他们努力确保其始终更新和准确，但他们确实依赖第三方为他们提供信息，以便他们可以将其提供给您。服务提供商对您因完全依赖应用程序的此功能而遭受的任何直接或间接损失概不负责。
+
+应用程序包含人工智能 (AI) 技术以提供某些功能或服务。使用应用程序即表示您承认并同意 AI 可能用于处理数据和提供功能。服务提供商确保所有 AI 使用均符合适用法律，旨在有益于用户体验。
+
+服务提供商可能希望在某个时候更新应用程序。该应用程序目前可用，因为操作系统（以及他们决定将应用程序的可用性扩展到的任何其他系统）的要求可能会发生变化，如果您想继续使用该应用程序，则需要下载更新。服务提供商不保证它将始终更新应用程序，以便它与您相关和/或与您设备上安装的特定操作系统版本兼容。但是，您同意在向您提供应用程序更新时始终接受它们。服务提供商也可能希望停止提供应用程序，并可能随时终止其使用，恕不另行通知。除非他们另行通知您，否则在任何终止时，(a) 本条款授予您的权利和许可将终止；(b) 您必须停止使用应用程序，并（如有必要）将其从您的设备中删除。
+
+## 本条款与条件的变更
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+服务提供商可能会定期更新其条款与条件。因此，建议您定期查阅本页面以了解任何变更。服务提供商将通过在本页面上发布新的条款与条件来通知您任何变更。
+
+这些条款与条件自 2025 年 12 月 15 日起生效。
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+## 联系我们
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+如果您对条款与条件有任何疑问或建议，请随时通过 airi@moeru.ai 联系服务提供商。
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+本条款与条件页面由 [App Privacy Policy Generator](https://app-privacy-policy-generator.nisrulz.com/) 生成
diff --git a/docs/content/zh-Hans/blog/DevLog-2025.03.10/index.md b/docs/content/zh-Hans/blog/DevLog-2025.03.10/index.md
index 5df7123e1..ca18404d1 100644
--- a/docs/content/zh-Hans/blog/DevLog-2025.03.10/index.md
+++ b/docs/content/zh-Hans/blog/DevLog-2025.03.10/index.md
@@ -55,9 +55,7 @@ date: 2025-03-10
在3月8日结束时，[@LemonNekoGH](https://github.com/LemonNekoGH) 和 [@junkwarrior87](https://github.com/junkwarrior87) 居然实现了整个舞台的颜色自定义功能！（我从来没想过这能在短短几个小时内完成...）
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AIRI 的 MCP 服务器设置
- +AIRI 在手机上输入 `Hello World`
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