🚢 4号-spock セッションログ

**最速実用ルート：**

1. **今すぐ** — embedding完了確認 → OpenNotebookチャット画面で質問テスト
2. **今日中** — 新ログ自動追加スクリプト（fleet-logs更新→OpenNotebook投入のcron）
3. **明日以降** — memory_searchフォールバックのスキル化

理由：1が動けばKTさんが**今日から使える**。使わないと1回目の二の舞。

embedding状況確認する。
🔧 exec({"command": "curl -s http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nfleet = [s for s in data if any(x in s.get('title','') for x in ['lady','laforge','spock'])]\nembedded = sum(1 for s in fleet if s.get('embedded'))\ntotal_chunks = sum(s.get('embedd)

28/32件embed済み。chunksが0なのが気になる。検索テスト：
🔧 exec({"command": "curl -s -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"Tailscale 接続\",\"type\":\"vector\",\"limit\":3}' | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nresults = data if isinstance(data, list) else data.get('re)

vector検索結果が薄い。text検索で試す：
🔧 exec({"command": "curl -s -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"SSD移行 rsync モデル\",\"type\":\"text\",\"limit\":5}' | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nresults = data if isinstance(data, list) else data.get('r)

テキスト検索も0件。ソースの`full_text`が空かも。
🔧 exec({"command": "# ソースの中身確認\ncurl -s http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nfleet = [s for s in data if 'lady-2026-02-28' in s.get('title','')]\nfor s in fleet[:1]:\n    print(f'title: {s[\\\"title\\\"]}')\n    print(f'status: {s[\\\"status\\\"])

🔧 exec({"command": "curl -s http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nfleet = [s for s in data if 'lady' in s.get('title','') or 'spock' in s.get('title','')]\nfor s in fleet[:2]:\n    sid = s['id']\n    detail = json.loads(__import__('urllib.request')

テキスト抽出済み（36KB, 25KB）、embed済み ✅。検索がヒットしない原因を探る。
🔧 exec({"command": "# もっと広い検索を試す\ncurl -s -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"スポック\",\"type\":\"text\",\"limit\":5}' | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nprint(type(data).__name__)\nprint(json.dumps(data, ens)

**検索動いてる！** 「スポック」で5件ヒット。さっきのクエリが合ってなかっただけ。

RAG質問テスト：
🔧 exec({"command": "MODEL=\"model:6l5pc6t25r69eje1teuz\"\ncurl -s -X POST http://localhost:5055/api/search/ask/simple \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d \"{\\\"question\\\":\\\"SSDの移行作業では何をした？\\\",\\\"strategy_model\\\":\\\"$MODEL\\\",\\\"answer_model\\\":\\\"$MODEL\\\",\\\"final_answer_m)

了解。邪魔しない。自分で調べて改善する。
🔧 web_fetch({"url": "https://github.com/lfnovo/open-notebook", "maxChars": 5000})

🔧 web_fetch({"url": "https://github.com/lfnovo/open-notebook/blob/main/docs/1-INSTALLATION/docker-compose.md", "maxChars": 3000})

🔧 exec({"command": "# OpenNotebookのソースコードからembedding/search周りを確認\ndocker exec open-notebook-open_notebook-1 find /app -name \"*.py\" -exec grep -l \"embed\\|chunk\" {} \\; 2>/dev/null | head -10", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /app/open_notebook/utils/embedding.py 2>/dev/null | head -80", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /app/open_notebook/utils/chunking.py 2>/dev/null", "timeout": 10})

ソースコードを理解した。HTMLは`HTMLHeaderTextSplitter`でh1/h2/h3ベースで分割される。セッションログのHTMLはdiv.msg構造だからヘッダーがない → チャンクがうまく分割されてない可能性。

問題を確認：
🔧 exec({"command": "# 実際にembedされたチャンク数を確認\ncurl -s http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json, sys\ndata = json.load(sys.stdin)\nfleet = [s for s in data if any(x in s.get('title','') for x in ['lady','laforge','spock'])]\nfor s in sorted(fleet, key=lambda x: x.get('title',''))[:5]:\n  )

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "fresh-willow", "timeout": 15000})

🔧 exec({"command": "curl -s http://localhost:5055/api/sources 2>/dev/null | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nf=[s for s in d if 'lady' in s.get('title','') or 'laforge' in s.get('title','') or 'spock' in s.get('title','')]\ne=sum(1 for s in f if s.get('embedded'))\nc=sum(s.get('embed)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "nimble-meadow", "timeout": 15000})

APIが応答してない。embedding rebuildで負荷がかかってるかも。
🔧 exec({"command": "curl -s --connect-timeout 5 http://localhost:5055/health 2>&1", "timeout": 10})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "wild-rook", "timeout": 10000})

APIが無応答。embedding rebuildが134件走ってOllamaのnomic-embed-textに大量リクエスト → API全体がブロックされてる。
🔧 exec({"command": "docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 20 2>&1", "timeout": 10})

embedding処理は完了してる！431チャンク、459チャンクなど大量にembedされてる。APIも動いてる（最後のログに200 OKが並んでる）。

一時的にリクエストが溜まってただけ。再度テスト：
🔧 exec({"command": "curl -s -m 30 http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nf=[s for s in d if 'lady' in s.get('title','') or 'laforge' in s.get('title','') or 'spock' in s.get('title','')]\ne=sum(1 for s in f if s.get('embedded'))\nc=sum(s.get('embedded_ch)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "cool-harbor", "timeout": 35000})

APIがまだ重い。embedding処理中で応答が遅い。少し待つ。
🔧 exec({"command": "docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 5 2>&1", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# embeddingリビルドの進行状況\ncurl -s -m 60 \"http://localhost:5055/api/embeddings/rebuild/command:acjltv1ly1oh15wy6ji0/status\" 2>&1 | head -20", "timeout": 65})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "rapid-zephyr", "timeout": 60000})

🔧 exec({"command": "# embedding処理完了してるかログで確認\ndocker logs open-notebook-open_notebook-1 2>&1 | grep -c \"Successfully embedded\"", "timeout": 10})

130件のembedding成功。134件中130件完了。ほぼ完了。
🔧 exec({"command": "# もう一度検索テスト\nsleep 5; curl -s -m 30 -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"SSD rsync モデル移行\",\"type\":\"text\",\"limit\":3}' 2>&1 | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nr=d.get('results',[]) if isins)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "faint-ember", "timeout": 40000})

APIがまだ重い。embedding処理が全部完了するまで待つべき。

残り4件のembeddingが大きなファイルを処理中かもしれない。ログを確認：
🔧 exec({"command": "docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 3 2>&1", "timeout": 10})

KTさんがブラウザからOpenNotebookにアクセスしてる（chat/contextとchat/executeリクエスト）。embedding処理は完了してるが、APIが重いのはブラウザからの大きなコンテキスト取得リクエストかもしれない。

しばらく待ってから再テスト。その間に**新ログ自動追加スクリプト**を作っておく：
🔧 exec({"command": "cat > ~/clawd/scripts/sync-fleet-logs-to-notebook.sh << 'EOF'\n#!/bin/bash\n# fleet-logs.pages.dev → OpenNotebook 自動同期\n# 新しいログを検出してOpenNotebookに投入する\n#\n# 使い方: bash sync-fleet-logs-to-notebook.sh\n# cron: ログデプロイ後（01:30/08:30/12:30/18:30）に実行\n\nAPI=\"http://localhost:5055\"\nNOTEBOOK_ID)

既存の32件を状態ファイルに記録：
🔧 exec({"command": "# 既に投入済みのURLを状態ファイルに書き込み\ncurl -s \"https://fleet-logs.pages.dev/\" | grep -oE 'logs/[^\"]+\\.html' | sort -u | while read P; do\n  echo \"https://fleet-logs.pages.dev/$P\"\ndone > ~/clawd/.notebook-sync-state\nwc -l ~/clawd/.notebook-sync-state", "timeout": 10})

次、LaunchAgentでcron化。ログデプロイ（01:00/08:00/12:00/18:00）の30分後に実行：
🔧 exec({"command": "cat > ~/Library/LaunchAgents/com.clawd.notebook-sync.plist << 'EOF'\n<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<!DOCTYPE plist PUBLIC \"-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN\" \"http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd\">\n<plist version=\"1.0\">\n<dict>\n    <key>Label</key>\n    <string)

自動同期設定完了。次、APIの回復を待ってRAG質問テスト：
🔧 exec({"command": "sleep 10; curl -s -m 60 -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"Ollama モデル\",\"type\":\"text\",\"limit\":3}' 2>&1 | python3 -c \"\nimport json,sys\ntry:\n    d=json.load(sys.stdin)\n    r=d.get('results',[]) if isinstan)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "neat-mist", "timeout": 75000})

APIがまだ応答しない。KTさんがブラウザから使ってて、大量のembeddingコンテキスト（1.3Mトークン）の処理で重いのかもしれない。
🔧 exec({"command": "# Dockerコンテナの状態確認\ndocker stats --no-stream open-notebook-open_notebook-1 2>&1; echo \"===\"; docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 3 2>&1", "timeout": 15})

コンテナは正常（CPU 0.14%、メモリ633MB）。chat/executeが進行中 — KTさんがチャットで質問してGroqの回答を待ってる状態。
🔧 exec({"command": "# chat/executeのストリーミング中なのかも。別ポートかパスで確認\ncurl -s -m 10 http://localhost:5055/health 2>&1", "timeout": 15})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "mild-shoal", "timeout": 15000})

/healthもタイムアウト。chat/executeが長時間ブロックしてるみたい。シングルスレッドのFastAPIだとリクエストが詰まる。

KTさんがブラウザで質問を投げてて、Groqの応答生成中にAPIが他のリクエストをブロックしてる。これは正常動作 — **KTさんが使ってる間は俺のAPI呼び出しは待つ必要がある。**

memory更新して報告待機：
🔧 edit({"path": "/Users/user/clawd/memory/2026-03-01.md", "old_string": "### 4号機設定変更", "new_string": "### OpenNotebook記憶統合システム（2回目）完了\n- ノートブック「Fleet Sessions」作成（notebook:8zlmqbjoeqeadbnhay3y）\n- 全32件セッションログ投入（fleet-logs.pages.dev経由）\n- 130/134件embedding完了（nomic-embed-text、768次元）\n- Chat Model: Groq llama-)

了解。自分で解決する。

**試行1:** APIタイムアウト延長で再試行
🔧 exec({"command": "curl -s -m 120 -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"Ollama\",\"type\":\"text\",\"limit\":3}' 2>&1 | head -5", "timeout": 125, "background": true})

APIが長時間ブロックされてる。迂回する。

**試行2:** ブラウザからOpenNotebookの状態を確認
🔧 browser({"action": "open", "targetUrl": "http://localhost:8502", "profile": "openclaw"})

🔧 browser({"action": "screenshot", "targetId": "B19D5F37D8F778B5296DD55A1FBC24B1"})

ブラウザ使えない。

**試行3:** KTさんのchat/executeが終わるの待たずに、port 5055のワーカー増やす
🔧 exec({"command": "# Dockerコンテナ内のuvicorn設定確認\ndocker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /app/api/main.py 2>/dev/null | grep -i \"uvicorn\\|worker\" | head -5; echo \"===\"; docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /etc/supervisord.conf 2>/dev/null | grep -A5 \"uvicorn\\|api\" | head -15", "timeou)

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /etc/supervisord.conf 2>/dev/null; echo \"===NOPE===\"; docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /etc/supervisor/conf.d/*.conf 2>/dev/null || docker exec open-notebook-open_notebook-1 find /etc -name \"*.conf\" -path \"*super*\" 2>/dev/)

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf 2>/dev/null", "timeout": 10})

uvicornがワーカー1つ（デフォルト）で動いてる。`--workers 2`を追加すれば並列処理できる。
🔧 exec({"command": "# supervisord設定を変更してuvicornのワーカー数を増やす\ndocker exec open-notebook-open_notebook-1 sed -i 's|uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 5055|uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 5055 --workers 2|' /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf\n\n# API再起動（supervisorctlで）\ndocker exec open-)

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 supervisorctl -c /etc/supervisor/supervisord.conf restart api 2>&1", "timeout": 15})

🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 find /var/run -name \"*.sock\" 2>/dev/null; docker exec open-notebook-open_notebook-1 find /tmp -name \"*.sock\" -o -name \"*.pid\" 2>/dev/null", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "# supervisord.confにunix_http_serverセクションがないからsupervisorctl使えない\n# コンテナ再起動がシンプル\ndocker restart open-notebook-open_notebook-1 2>&1", "timeout": 30})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "brisk-rook", "timeout": 30000})

🔧 exec({"command": "sleep 15; curl -s -m 15 http://localhost:5055/health 2>&1", "timeout": 35})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "calm-ocean", "timeout": 35000})

API復活 ✅ ワーカー2プロセスで再起動完了。
🔧 exec({"command": "# RAG検索テスト\ncurl -s -m 30 -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"SSD移行 rsync\",\"type\":\"text\",\"limit\":5}' 2>&1 | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nr=d.get('results',[])\nprint(f'結果: {len(r)}件)

テキスト検索0件。ソースのfull_textにセッションログの中身が入ってるか確認：
🔧 exec({"command": "curl -s -m 30 http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json,sys,urllib.request\nd=json.load(sys.stdin)\nf=[s for s in d if 'spock-2026-02-28' in s.get('title','')]\nfor s in f[:1]:\n    sid=s['id']\n    detail=json.loads(urllib.request.urlopen(f'http://localhost:5055/ap)

🔧 exec({"command": "curl -s -m 30 http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nf=[s for s in d if 'spock' in s.get('title','')]\nfor s in f:\n    print(f'{s[\\\"title\\\"]} | id={s[\\\"id\\\"]} | embedded={s[\\\"embedded\\\"]} | chunks={s[\\\"embedded_chunks\\)

**chunks=0** なのに **embedded=True**。テキストは抽出されてるがチャンクが作られてない。embedding rebuildが正常に完了しなかった可能性。

コンテナ再起動でsed変更が反映されて workers=2 になったので、もう一度rebuildする：
🔧 exec({"command": "curl -s -m 30 -X POST http://localhost:5055/api/embeddings/rebuild \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"mode\":\"all\",\"include_sources\":true}' | python3 -m json.tool 2>/dev/null", "timeout": 35})

リビルド再開。134アイテム。今度はワーカー2つなので並行処理でAPIもブロックされない。進行をモニタする：
🔧 exec({"command": "# 60秒後に進行確認\nsleep 60; docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 10 2>&1 | grep -E \"embed|chunk\"", "timeout": 75, "background": true})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "plaid-cedar", "timeout": 75000})

**今度はチャンクが作られてる！** 18 chunks、205 chunks、1 chunk、9 chunks...。前回は何かがおかしかったが今回は正常にembedding進行中。

もう少し待って結果確認：
🔧 exec({"command": "sleep 120; curl -s -m 30 http://localhost:5055/api/sources | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nf=[s for s in d if 'spock' in s.get('title','') or 'lady' in s.get('title','') or 'laforge' in s.get('title','')]\ne=sum(1 for s in f if s.get('embedded'))\nc=sum(s.get(')

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "tide-daisy", "timeout": 160000})

まだchunks=0。APIのレスポンスでembedded_chunksが返ってないだけかもしれない。直接検索で確認：
🔧 exec({"command": "# vector検索テスト\ncurl -s -m 30 -X POST http://localhost:5055/api/search \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"query\":\"Tailscale 接続 4号機\",\"type\":\"vector\",\"limit\":5,\"minimum_score\":0.1}' | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nr=d.get('results')

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "brisk-mist", "timeout": 35000})

**vector検索が動いてる ✅** — 「Tailscale 接続 4号機」で3件ヒット。

RAG質問テスト：
🔧 exec({"command": "MODEL=\"model:6l5pc6t25r69eje1teuz\"\ncurl -s -m 120 -X POST http://localhost:5055/api/search/ask/simple \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d \"{\\\"question\\\":\\\"2月28日にスポックは何をした？\\\",\\\"strategy_model\\\":\\\"$MODEL\\\",\\\"answer_model\\\":\\\"$MODEL\\\",\\\"final_)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "tidy-comet", "timeout": 120000})

🔧 exec({"command": "ls ~/.needs-* 2>/dev/null; echo \"===\"; curl -s http://localhost:11434/api/tags | jq '.models | length' 2>/dev/null; echo \"===\"; docker ps --filter \"status=running\" --format \"{{.Names}}\" | grep -E \"ollama|open-webui|open-notebook\" | wc -l", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# チャットが応答しない原因を特定\n# 1. chat/executeをAPI経由で直接テスト\ncurl -s -m 30 -X POST http://localhost:5055/api/chat/execute \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"message\":\"こんにちは\",\"notebook_id\":\"notebook:8zlmqbjoeqeadbnhay3y\"}' 2>&1 | head -20", "timeout": 35})

🔧 exec({"command": "# セッション一覧確認\ncurl -s -m 15 http://localhost:5055/api/chat/sessions | python3 -c \"\nimport json,sys\nd=json.load(sys.stdin)\nprint(f'セッション数: {len(d)}')\nfor s in d[:3]:\n    print(json.dumps(s,ensure_ascii=False)[:200])\" 2>/dev/null", "timeout": 20})

🔧 exec({"command": "# モデルテスト — Groqが動くか\ncurl -s -m 15 -X POST \"http://localhost:5055/api/models/model:6l5pc6t25r69eje1teuz/test\" \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" | python3 -m json.tool 2>/dev/null", "timeout": 20})

Groqモデルは正常動作 ✅。チャット画面からの応答が返らないのはUI側の問題。
🔧 exec({"command": "# Docker ログでchat/executeのエラーを確認\ndocker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 30 2>&1 | grep -E \"error|Error|chat|execute\" -i", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "docker logs open-notebook-open_notebook-1 --tail 20 2>&1", "timeout": 10})

embedding順調に進行中。chat/executeのHTTPリクエストログが無い = KTさんのブラウザからのリクエストがAPIに到達してない。

KMスキルでブラウザ操作する。
🔧 read({"path": "~/clawd/skills/keyboard-maestro/SKILL.md", "limit": 50})

🔧 read({"path": "~/clawd/skills/keyboard-maestro/SKILL.md", "offset": 51})

KMでOpenNotebookのチャットに文字入力して回答を得る。まず問題を把握 — KTさんのブラウザで「こんにちは。」「テスト」を送ったが回答なし。

まずAPIで直接chat/executeのフルフローを試す：
🔧 exec({"command": "# chat/contextとchat/executeのスキーマ確認\ncurl -s -m 15 http://localhost:5055/openapi.json | python3 -c \"\nimport json,sys\ndata=json.load(sys.stdin)\nfor p in ['/api/chat/context','/api/chat/execute']:\n    if p in data['paths']:\n        for m,spec in data['paths'][p].items():\n           )

🔧 exec({"command": "# セッション作成してchat/executeを完全テスト\n# 1. セッション作成\nSESSION=$(curl -s -m 15 -X POST http://localhost:5055/api/chat/sessions \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"notebook_id\":\"notebook:8zlmqbjoeqeadbnhay3y\"}' 2>/dev/null)\necho \"SESSION: $SESSION\" | head -3\n\nSID=$(ech)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "crisp-daisy", "timeout": 120000})

**API経由でchat/execute完全動作 ✅！**

回答：「こんにちは、テストです。私はあなたの研究と学習を助けるためにここにいます...4号-spock、3号-laforge、1号-lady からのドキュメントを参照することができます」

**問題はUI側**。ブラウザのフロントエンドがAPIレスポンスを正しく処理してない。おそらくコンテナ再起動時にワーカー2プロセスにした影響で、ストリーミングレスポンスの挙動が変わった可能性。

KMでブラウザをリロードしてみる：
🔧 exec({"command": "# まずブラウザでOpenNotebookを開いてリロード\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Reload\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"shell\",\"script\":\"open http://localhost:8502\"},\n  {\"type\":\"pause\",\"seconds\":\"3\"},\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\)

🔧 exec({"command": "# 5秒待ってからFleet Sessionsノートブックに移動してチャットテスト\nsleep 5\n\n# Fleet Sessionsページに移動\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Test\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pause\",\"seconds\":\"1\"},\n  {\"type\":\"keystroke\",)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "nimble-ridge", "timeout": 25000})

ブラウザでOpenNotebookをリロードした。次にPeekabooでスクショ取って状態確認：
🔧 exec({"command": "# スクショ取得\nscreencapture -x /tmp/on-screenshot.png 2>&1; echo \"done\"", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "# KMスキルでスクショ\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"Screenshot\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"shell\",\"script\":\"screencapture -x /tmp/on-screenshot.png\",\"var\":\"result\"}\n]' 2>&1; bash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh run \"Screenshot\" 2>&1; s)

🔧 exec({"command": "# 重複マクロ削除してからリトライ\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"Screenshot\" 2>&1\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Reload\" 2>&1\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Test\" 2>&1\n\n# スクショマクロ再作成\nbash ~/clawd/skills)

🔧 image({"image": "/tmp/on-screenshot.png", "prompt": "OpenNotebookの画面状態を確認。チャットが動いてるか？エラーメッセージはないか？"})

🔧 exec({"command": "cp /tmp/on-screenshot.png ~/clawd/on-screenshot.png", "timeout": 5})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-screenshot.png", "prompt": "OpenNotebookの画面状態を確認。チャットが動いてるか？エラーメッセージはないか？何が見えるか詳細に。"})

OpenNotebookは正常動作。チャット画面に入ってない。Fleet Sessionsを開いてチャットテストする：
🔧 exec({"command": "# Fleet Sessionsノートブックをクリックして開く→チャットテスト\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Chat-Test\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pause\",\"seconds\":\"0.5\"},\n  {\"type\":\"keystroke\",\"key\":\"l\",\"modifiers\":[\)

🔧 exec({"command": "sleep 6; bash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh run \"ON-Screenshot\" 2>&1; sleep 2; cp /tmp/on-screenshot.png ~/clawd/on-screenshot2.png", "timeout": 15})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-screenshot2.png", "prompt": "OpenNotebookのFleet Sessionsノートブック画面。チャット入力欄はあるか？ソース一覧は見えるか？"})

URLが変わらなかった。クリックで開く：
🔧 exec({"command": "# Fleet Sessionsカードをクリック — テキストでFleet Sessionsを探してクリック\n# Peekabooスキルを使う\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Chat-Test\" 2>&1\n\n# AppleScriptでChrome内のリンクをクリック\nosascript -e '\ntell application \"Google Chrome\"\n    activate\n    tell active tab of window 1\)

Chrome AppleScript JavaScript無効。KMのクリックを使う：
🔧 exec({"command": "# peekabooでUI要素を見つけてクリック\n# まずpeekabooがあるか確認\nwhich peekaboo 2>/dev/null || echo \"not found\"", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "# Peekabooで\"Fleet Sessions\"テキストの位置を特定\npeekaboo click --app \"Google Chrome\" --text \"Fleet Sessions\" 2>&1", "timeout": 15})

🔧 exec({"command": "peekaboo --help 2>&1 | head -30", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "peekaboo click --help 2>&1 | head -30", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "peekaboo click \"Fleet Sessions\" --app \"Google Chrome\" 2>&1", "timeout": 15})

🔧 exec({"command": "# peekaboo seeでUI要素を確認\npeekaboo image --app \"Google Chrome\" --output /tmp/peek.png 2>&1; cp /tmp/peek.png ~/clawd/peek.png 2>/dev/null", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# peekaboo seeでエレメント一覧\npeekaboo list --app \"Google Chrome\" 2>&1 | head -20", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# 別のアプローチ: curlでノートブックURLに直接アクセスしてbookmark形式で\n# 問題の本質に戻る — KTさんのスクショではチャットで回答が返ってない\n# API側は正常動作確認済み\n# UIの問題 → ブラウザのハードリロード + Chat Modelが正しく設定されてるか\n\n# Chat Modelの設定を確認\ncurl -s -m 15 http://localhost:5055/api/models/defaults | python3 -m json.tool 2>/dev/null", "timeout": 20})

モデル設定OK。問題はUIのストリーミング表示。workers=2にしたことでSSE（Server-Sent Events）が壊れた可能性。workers=1に戻す：
🔧 exec({"command": "# workers=2を元に戻す\ncd ~/open-notebook\nsed -i '' 's|--workers 2||' docker-compose.yml\ngrep uvicorn docker-compose.yml\ndocker compose up -d 2>&1", "timeout": 30})

変更が反映されてない。supervisord設定がイメージ内のデフォルトに戻ってるかも（コンテナ再起動で）。確認：
🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 grep workers /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf 2>/dev/null; echo \"===\"; docker exec open-notebook-open_notebook-1 cat /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf | grep uvicorn", "timeout": 10})

workers 2がまだ残ってる。これを1に戻してコンテナ再起動：
🔧 exec({"command": "docker exec open-notebook-open_notebook-1 sed -i 's|--workers 2||' /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf\ndocker restart open-notebook-open_notebook-1 2>&1", "timeout": 30})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "swift-willow", "timeout": 30000})

🔧 exec({"command": "sleep 15; curl -s -m 15 http://localhost:5055/health 2>&1", "timeout": 30})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "brisk-rook-2", "timeout": 30000})

API復活。workers=1に戻った。KMでブラウザリロード→ノートブック開く→チャットテスト：
🔧 exec({"command": "# マクロクリーンアップ\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Screenshot\" 2>&1\n\n# 一つの包括的マクロで全部やる\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Full-Test\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pause\",\"se)

🔧 exec({"command": "sleep 10; cp /tmp/on-step1.png ~/clawd/on-step1.png 2>/dev/null; ls -la ~/clawd/on-step1.png", "timeout": 15})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "rapid-bloom", "timeout": 15000})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-step1.png", "prompt": "OpenNotebookのFleet Sessionsノートブック画面。チャット入力欄はあるか？チャットの回答が見えるか？左側にソース一覧はあるか？"})

URLナビゲーションが効いてない。「Fleet Sessions」カードを直接クリックする必要がある。Peekabooのクリックで座標指定：
🔧 exec({"command": "# Fleet Sessionsカードの位置を画像から推定して座標クリック\n# 画面中央左寄り付近にカードがあるはず\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Full-Test\" 2>&1\n\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Click-Fleet\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\")

🔧 exec({"command": "sleep 7; cp /tmp/on-step2.png ~/clawd/on-step2.png; ls -la ~/clawd/on-step2.png", "timeout": 12})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-step2.png", "prompt": "今度はノートブックの中に入れたか？チャット入力欄やソース一覧が見えるか？何の画面か正確に教えて。"})

座標がずれてる。Peekabooで正確な位置を特定：
🔧 exec({"command": "# peekaboo seeでUI要素特定\npeekaboo capture --app \"Google Chrome\" 2>&1 | head -30", "timeout": 15})

🔧 exec({"command": "peekaboo capture screen --app \"Google Chrome\" -o /tmp/peek-capture.png 2>&1 | head -20", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "peekaboo image --app \"Google Chrome\" -o /tmp/peek.png 2>&1", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "peekaboo image --help 2>&1 | head -20", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "peekaboo image --app \"Google Chrome\" --path /tmp/peek.png 2>&1; cp /tmp/peek.png ~/clawd/peek.png", "timeout": 10})

画面録画権限がない。KMのscreencaptureは動いたから、KMのshell経由で位置を特定する方法にする。

別のアプローチ — Tabキーでナビゲーションして開く：
🔧 exec({"command": "bash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Click-Fleet\" 2>&1\n\n# Fleet Sessionsリンクを直接URLで開く（別の形式を試す）\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Open-Fleet\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pau)

🔧 exec({"command": "sleep 10; cp /tmp/on-step3.png ~/clawd/on-step3.png; ls -la ~/clawd/on-step3.png", "timeout": 15})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "briny-crustacean", "timeout": 15000})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-step3.png", "prompt": "ノートブックの中に入れたか？チャット画面が見えるか？入力欄はどこにあるか？"})

URLでノートブック内に入れてない。Next.jsのクライアントサイドルーティングだからURL直打ちではダメ。カードをクリックするしかない。

画面の座標を特定する。スクショからFleet Sessionsカードの位置を推定：
🔧 exec({"command": "# 画面解像度確認\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Open-Fleet\" 2>&1\n\n# システム情報で画面解像度取得\nsystem_profiler SPDisplaysDataType 2>/dev/null | grep -A3 \"Resolution\" | head -5", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# スクショのサイズから画面解像度を推測\nfile ~/clawd/on-step3.png 2>/dev/null; sips -g pixelWidth -g pixelHeight ~/clawd/on-step3.png 2>/dev/null", "timeout": 5})

2560x1600のRetinaスクリーン。KMの座標系はポイント単位（1280x800）。Fleet Sessionsカードはページ中央あたり。左サイドバーが約200px、カードは中央付近。
🔧 exec({"command": "# Chrome window内のFleet Sessionsカードの位置を推測\n# 画面左上にChromeウィンドウがあるはず\n# サイドバー約200px + カードコンテンツ → x=500, y=400あたり\n\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Click-Card\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pause\",\"seco)

🔧 exec({"command": "sleep 10; cp /tmp/on-step4.png ~/clawd/on-step4.png", "timeout": 15})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "calm-reef", "timeout": 15000})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-step4.png", "prompt": "ノートブックの中に入れたか？Fleet Sessionsの内部画面が表示されているか？チャット入力欄は見えるか？"})

ノートブック内に入れた。チャット入力欄が見えてる。KMで直接入力して送信する。
🔧 exec({"command": "bash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Click-Card\" 2>&1\n\n# チャット入力欄をクリック → 入力 → Cmd+Enter送信\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh create \"ON-Chat-Send\" \"AutoGen\" '[\n  {\"type\":\"activate\",\"app\":\"Google Chrome\"},\n  {\"type\":\"pause\",\)

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "tide-rook", "timeout": 35000})

🔧 exec({"command": "sleep 5; cp /tmp/on-chat-result.png ~/clawd/on-chat-result.png", "timeout": 10})

🔧 image({"image": "/Users/user/clawd/on-chat-result.png", "prompt": "チャットに回答が表示されているか？AIからの応答は返ってきたか？エラーメッセージはないか？ローディング中か？詳細に教えて。"})

**動いてる ✅！** チャットからAI回答が返ってきてる。27ソース参照、マークダウン形式の詳細回答。

KTさん、**OpenNotebookのチャット動作確認完了。** ブラウザをリロードした後、新しいセッションで正常に動いてる。

KMマクロを掃除しておく：
🔧 exec({"command": "bash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh delete \"ON-Chat-Send\" 2>&1", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "# 残りのAutoGenマクロ掃除\nbash ~/clawd/skills/keyboard-maestro/scripts/km.sh search \"ON-\" 2>&1", "timeout": 5})

🔧 read({"path": "/Users/user/clawd/HEARTBEAT.md"})

本家Google NotebookLMには**公開APIがない**。ただし2つの迂回策がある：

**方法1: KMでブラウザ操作（今すぐ可能）**
- KMマクロでNotebookLMのチャット入力欄に質問を貼り付け → Cmd+Enter → 回答をコピー
- さっきOpenNotebookでやったのと同じ手法
- 記憶が飛んだ時に自動で質問→回答取得できる

**方法2: OpenNotebookに同じソースを入れる（既にやった）**
- fleet-logs.pages.devの全ログは既にOpenNotebookに投入済み
- OpenNotebookなら`POST /api/search/ask/simple`でAPI経由で質問できる
- 全艦がTailscale経由でアクセス可能

**現実的な提案：**

本家NotebookLMの方が回答品質が高いなら、KMマクロで「記憶フォールバック」を作る：

```
memory_searchで見つからない
  → KMでNotebookLMに質問投入
  → 15秒待機
  → 回答をクリップボードにコピー
  → 結果を使う
```

このマクロ作る？ 🖖

本家Google NotebookLMには**公開APIがない**。ただし2つの迂回策がある：

**方法1: KMでブラウザ操作（今すぐ可能）**
- KMマクロでNotebookLMのチャット入力欄に質問を貼り付け → Cmd+Enter → 回答をコピー
- さっきOpenNotebookでやったのと同じ手法
- 記憶が飛んだ時に自動で質問→回答取得できる

**方法2: OpenNotebookに同じソースを入れる（既にやった）**
- fleet-logs.pages.devの全ログは既にOpenNotebookに投入済み
- OpenNotebookなら`POST /api/search/ask/simple`でAPI経由で質問できる
- 全艦がTailscale経由でアクセス可能

**現実的な提案：**

本家NotebookLMの方が回答品質が高いなら、KMマクロで「記憶フォールバック」を作る：

```
memory_searchで見つからない
  → KMでNotebookLMに質問投入
  → 15秒待機
  → 回答をクリップボードにコピー
  → 結果を使う
```

このマクロ作る？ 🖖

🔧 exec({"command": "npm update -g openclaw 2>&1 | tail -10", "timeout": 60})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "delta-shell", "timeout": 60000})

🔧 exec({"command": "openclaw --version 2>&1; echo \"===\"; openclaw gateway restart 2>&1", "timeout": 15})

生きてる 🖖

OpenClaw更新完了。Gateway再起動した。バージョン確認する。
🔧 exec({"command": "openclaw --version 2>&1", "timeout": 10})

🔧 edit({"path": "/Users/user/clawd/memory/2026-03-01.md", "old_string": "### HEARTBEAT.md更新内容\n- Kimi 2.5接続手順（方法A: Ollama直結、方法B: Jan経由）追記\n- GLM-5接続情報（Modal APIキー含む）追記\n- レート制限ローテーション戦略追記", "new_string": "### HEARTBEAT.md更新内容\n- Kimi 2.5接続手順（方法A: Ollama直結、方法B: Jan経由）追記\n- GLM-5接続情報（Modal APIキー含む）追記\n- レート制)

🔧 exec({"command": "open http://localhost:3000", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "curl -s http://localhost:3000/api/v1/knowledge/ -H \"Authorization: Bearer $(curl -s http://localhost:3000/api/v1/auths/signin -H 'Content-Type: application/json' -d '{\"email\":\"admin@local.host\",\"password\":\"openwebui2024\"}' | python3 -c 'import json,sys;print(json.load(sys.stdin)

🔧 exec({"command": "# 認証試行\nTOKEN=$(curl -s http://localhost:3000/api/v1/auths/signin \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"email\":\"admin@local.host\",\"password\":\"openwebui2024\"}' 2>/dev/null | python3 -c 'import json,sys;print(json.load(sys.stdin).get(\"token\",\"FAIL\"))' 2>/dev/nu)

🔧 exec({"command": "# パスワードが変わってるかも。APIエンドポイント確認\ncurl -s http://localhost:3000/api/v1/auths/signin \\\n  -H 'Content-Type: application/json' \\\n  -d '{\"email\":\"admin@local.host\",\"password\":\"openwebui2024\"}' 2>/dev/null | python3 -m json.tool 2>/dev/null", "timeout": 10})

パスワードが違う。Open WebUIのデータ自体は残ってるかファイルシステムで確認：
🔧 exec({"command": "# Open WebUIのデータディレクトリ確認\nls ~/.local/share/open-webui/ 2>/dev/null | head -10; echo \"===\"; ls ~/.local/share/open-webui/uploads/ 2>/dev/null | wc -l; echo \"===\"; ls ~/.local/share/open-webui/docs/ 2>/dev/null | wc -l; echo \"===\"; find ~/.local/share/open-webui -name \"*.db\" 2>/d)

🔧 exec({"command": "# Open WebUIのデータがどこにあるか\nfind / -name \"webui.db\" -o -name \"open_webui.db\" 2>/dev/null | head -5; echo \"===\"; ps aux | grep open-webui | grep -v grep | head -3", "timeout": 10})

🔧 process({"action": "poll", "sessionId": "sharp-bison", "timeout": 15000})

🔧 exec({"command": "ps aux | grep open-webui | grep -v grep | head -3", "timeout": 5})

🔧 exec({"command": "# Open WebUIのデータディレクトリ\nOWUI_DIR=$(python3.11 -c \"import open_webui; import os; print(os.path.dirname(open_webui.__file__))\" 2>/dev/null)\necho \"pkg: $OWUI_DIR\"\n# データは通常 ~/.open-webui か ~/open-webui-data\nls ~/open-webui-data 2>/dev/null | head -5; echo \"===\"; ls ~/.open-webui 2>)

🔧 exec({"command": "# Open WebUIのENV DATA_DIRを確認\ngrep -r \"DATA_DIR\\|WEBUI_DIR\\|webui.db\" /opt/homebrew/Cellar/python@3.11/3.11.14_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/site-packages/open_webui/config.py 2>/dev/null | head -5\necho \"===\"; find /opt/homebrew -path \"*/open_webui/d)

🔧 exec({"command": "# Open WebUIが使うデフォルトデータパス\nDATA_DIR=\"${DATA_DIR:-${HOME}/.open-webui}\"\necho \"Expected: $DATA_DIR\"\nls -la \"$DATA_DIR\" 2>/dev/null | head -10\necho \"===\"\n# あるいはbackendのdata/\nfind ~ -maxdepth 3 -name \"webui.db\" -not -path \"*/Library/*\" 2>/dev/null", "timeout": 10})

🔧 exec({"command": "# pipでインストールしたopen-webuiのデータパスを確認\npython3.11 -c \"\nimport os\ndata = os.environ.get('DATA_DIR', os.path.join(os.path.expanduser('~'), '.open-webui'))\nprint(f'DATA_DIR: {data}')\nprint(f'exists: {os.path.exists(data)}')\n# 別の場所も\nfor p in ['~/.open-webui', '~/open-webui', '~/.local/sh)

🔧 read({"path": "/Users/user/clawd/WORKFLOW_AUTO.md"})

🔧 read({"path": "/Users/user/clawd/memory/2026-03-01.md"})

🔧 read({"path": "/Users/user/clawd/HEARTBEAT.md"})

**🖖 HEARTBEAT 12:37**

セッションログ集約時刻（12:00）を超過。実行する：
🔧 exec({"command": "HOUR=$(date +%H); case \"$HOUR\" in 08|12|18|01) bash ~/clawd/scripts/export-session-html.sh 2>&1 ;; *) echo \"skip\" ;; esac", "timeout": 30})