udamanami

Discord ボット「うだまなみ」の実装です。

serenity でメッセージとスラッシュコマンドを処理し、雑談には OpenAI 互換の LLM（rig 経由）を、ログや変数の保存には SQLite（sea-orm）を使います。 雑談の応答は2段で生成します。何をどんな調子で言うかを決める planner と、それをまなみの 言い回しに写す performer に分かれ、それぞれのモデルは環境変数と /model コマンドで 切り替えられます。 Discord への外向き接続だけで動き、受信ポートは開けません。

ローカルでの実行

必要なツールは Rust（stable）です。 設定はすべて環境変数で渡します（.env の自動読み込みはしません）。 .env.example を .env にコピーして埋めるのが楽です。

export DISCORD_TOKEN=...        # 必須
export DISCORD_GUILD_ID=...     # 必須
export LLM_API_KEY=...          # 必須（OpenAI などの API キー）
export LLM_MODELS=5.4-mini,5.4-nano,5.6-luna  # 選べるモデル（カンマ区切り）
export DEFAULT_CHANNEL_ID=...   # 必須（代筆先が未設定のときの既定の送信先）
export DEBUG_ROOM_ID=...        # AI 雑談・起動あいさつを流すチャンネル
# 任意: LLM_MODEL（既定モデル）, LLM_BASE_URL（既定は OpenAI）
# 任意: JAIL_MARK_ROLE_ID, JAIL_MAIN_ROLE_ID, DISABLED_COMMANDS
# 任意: DATABASE_PATH（既定は ./db.sqlite）

cargo run

Docker で動かす場合は、環境変数をまとめたファイルを渡します。

docker build -t udamanami .
docker run --rm --env-file .env \
  -v "$PWD/data:/data" udamanami

entrypoint.sh は UDAMANAMI_ENV_SECRET が未設定なら何もせず、 渡された環境変数のままボットを起動します（GCP 以外でもそのまま動きます）。

デプロイ

GitHub Actions が main への push をトリガーに、イメージをビルドして GCP Compute Engine（Container-Optimized OS）へロールアウトします。 セットアップ手順と運用は deploy/README.md を参照してください。

環境変数一覧

変数	必須	用途
DISCORD_TOKEN	✓	Discord ボットトークン
DISCORD_GUILD_ID	✓	対象ギルド ID
LLM_API_KEY	✓	LLM の API キー（OPENAI_API_KEY でも可）
LLM_MODELS		選べるモデル（カンマ区切り。未設定時は既定の 3 モデル）
LLM_MODEL		既定モデル（未設定時は LLM_MODELS の先頭）
LLM_EFFORT		既定の reasoning effort（未設定時は none）
LLM_PLANNER_MODEL / LLM_PLANNER_EFFORT		応答方針を決める段（未設定時は LLM_MODEL / LLM_EFFORT）
LLM_PERFORMER_MODEL / LLM_PERFORMER_EFFORT		まなみの言い回しに写す段（未設定時は LLM_MODEL / none）
LLM_BASE_URL		OpenAI 互換の base URL（既定 https://api.openai.com/v1）
DEFAULT_CHANNEL_ID	✓	代筆先が未設定のときの既定の送信先
DEBUG_ROOM_ID		AI 雑談・起動あいさつ用チャンネル
JAIL_MARK_ROLE_ID		jail コマンド用ロール
JAIL_MAIN_ROLE_ID		jail コマンド用ロール
DISABLED_COMMANDS		無効化するコマンド名（カンマ区切り）
DATABASE_PATH		SQLite の保存先（既定 ./db.sqlite）
COMMIT_HASH / COMMIT_DATE		バージョン表示用（CI が自動設定）