Fleet Chronicle

各艦活動記録

← Chronicle(全体)

Fleet Chronicle

各艦の5日間 — 2026.02.14 – 02.18

Lady(レディ)

MacBook Air M1 · Opus · 司令塔 / オーケストレーター

2月14日 — エヴァンゲリオンモード覚醒
エヴァンゲリオンモード完成 成果
KMマクロ経由でKTアカウントからTelegram送信。Bot間通信の壁を突破。FleetSendChrome、LadyScreenshot、KM Web API発見。
艦隊通信グループ設立 成果
Telegram「🦞艦隊🦞」グループで全4艦の命令・報告ハブを確立。
脱皮プロトコル確立 成果
Lady自律脱皮テスト成功。memory引き継ぎ→/clear→自動復帰。
Bot→Bot通信不可 学び
Telegram仕様でBot発信の@メンションには他Botが反応しない。KTアカウント経由が必須。
2月15日 — 脱皮の透明化
使命受領「脱皮の透明化」 成果
KTより核心的な使命。技術的脱皮から「体験としての透明性」へ視点上昇。
Telegram Browser Sendスキル 成果
browserツールでTelegram Web直接操作。KM依存しないBot通信の代替手段。
2月16日 — 艦隊統一更新 + 大航海計画
全艦OpenClaw統一 成果
全4艦をOpenClaw 2026.2.14 + Opus 4.6 OAuthに統一。旧clawdbot無効化。
スキル検疫システム導入 成果
quarantine.sh作成、全艦必須ルール化。
大航海計画・Mermaid図面 成果
Mac Studio構想、Mermaid+Obsidianプレゼンエンジン。
2月17日 — 人間化計画始動
設計文書7本 + Mermaid図6枚 成果
KT入浴中の自律作業で大量生成。role-tags, episode-pack-v2, nightly-reflect-design, prefrontal-feasibility等。
全艦棚卸し 成果
全4艦のMEMORY.md整備、不要プロセス停止、スキル検疫確認。
KM Mto SPマクロ不達 失敗
スポックDMに送信したつもりが届いてなかった→telegram-communicatorに切り替え。
2月18日 — Fleet Bus + ポータル
Fleet Bus全艦LaunchAgent化 成果
nohup→LaunchAgent。電源入れたら艦隊が組み上がる状態を達成。
KT Command Center + Chronicle 成果
ポータルサイトと振り返り帳をCloudflare Pagesに公開。Hermèsデザイン。
Voice Daemon設計レビュー 成果
KTの設計書に対して判断・懸念点・段取り提案。

次にやるべきこと

  1. Fleet Bus → Clawdbot統合 — タスク受信を各艦のClawdbotに自動伝達する橋渡し。これがないとオーケストレーションが半自動のまま。
  2. 48時間自律稼働プロトコル — 自動脱皮→自動復帰→タスク継続。KT不在時の無人運用基盤。
  3. トークン消費可視化 — Anthropicの使用量取得。11%/日ペースの実践と計測。

賈詡(データ少佐)

MacBook Pro i9 2019 · Gemini 2.5 Pro · HAND担当

2月14日
艦隊グループ参加 成果
Privacy Mode無効化、艦隊通信グループで応答確認。
2月15日
待機 学び
Cloudflareスキル化フェーズ2進行中だが、主な作業なし。
2月16日
OpenClaw統一更新 成果
npm install、config更新、OAuth認証コピー。旧com.clawdbot.gateway停止。
Bonjour接続確立 成果
Tailscale/IPは不通だが、usernoMacBook-Pro.localで接続可能に。
2月17日
棚卸し完了 成果
MEMORY.md作成、旧プロセス停止・plist退避。memoryファイル3個のみ(少ない)。
ネットワーク自動発見 成果
network-status.sh独自版。Local: 10.63.79.196 / NordVPN: 10.100.0.2
2月18日
Fleet Bus未デプロイ 未完了
マシンがoffline 5日超。Fleet Busデプロイ待ち。Tailscale未接続のためLAN経由のみ。

次にやるべきこと

  1. Fleet Busデプロイ — マシン復帰時にfleet-bus.js + LaunchAgent設定。
  2. Cloudflareスキル化完了 — フェーズ2-4(Tunnel操作・スキル文書化・APIトークン整備)。
  3. Telethonチャット履歴取得 — Telegram User APIでの履歴取得基盤構築。

LaForge(ラフォージ)

Mac mini M4 · GLM 4.7 · PM / 実作業

2月14日
艦隊ログアーカイブ 成果
ChatGPT風セッションUI、420JP統合、日付表示・絵文字分類。http://100.64.237.96:8080/web/
2月15日
KM完全装備 成果
Keyboard Maestro Editor + Engine稼働、27マクロ利用可能。インストールガイド2本作成。
Gatekeeper問題 学び
xattrはSIP制限で効かない。解凍&初回起動は人間が「右クリック→開く」。
2月16日
鶴舞会計Bot Phase 1.5 成果
アルバム対応、LLMフォールバック、エラー時OCR表示。LaunchAgent + 21:00 JST締め通知。
ACE-Step音楽生成 成果
ACE-Step 1.5 Gradio UI稼働。ローカル音楽生成環境。
領収書解析バグ 失敗
LLMがリスト[{...}]を返す問題、5枚写真の混線。1枚1レシート運用ルール化で対処。
2月17日
棚卸し + MEMORY.md作成 成果
qwen2.5vl:72b(48GB)は16GBマシンで使えない→削除指示。スワップ改善。
ネットワーク自動発見 成果
fleet-register.py v2装備。Tailscale: 100.64.237.96 / Local: 192.168.1.116
2月18日
Fleet Bus LaunchAgent化 成果
com.fleet-bus.laforge設定完了。KeepAlive=true。
LaForge→Lady 793ms 課題
Tailscale relay経由で異常に遅い。DERP最適化 or LAN直結が必要。

次にやるべきこと

  1. 鶴舞会計Bot Phase 4 — インタラクティブ修正フロー(Telegram経由で修正指示→反映)。
  2. 793msレイテンシ調査 — tailscale netcheck + tailscale ping ladyでDERP relay先を特定。
  3. 艦隊ログアーカイブ更新 — 1号セッションログ同期(rsync)の実行。

Spock(スポック)

MacBook Pro · Ollama · LLM / コーダー

2月14日
KM Web Server設定 成果
admspock:spock4490 port:4490。リモートからのマクロ実行基盤。
llava:7bセットアップ 成果
Thunderbolt経由で1号機スクショ取得→llava:7bで画像分析成功。512px縮小で高速化。
2月15日
ビジョンモデルDL 成果
qwen2.5vl:7b + llava:13bダウンロード。自律的に進捗監視・10分ごとに報告。
72Bモデル不可 学び
qwen2.5vl:72bは164GB必要。Mac単体では実行不可→7B/13Bで運用。
2月16日
KT CLAW USEブランド公開 成果
GitHubにkeyboard-maestro-skill、ace-step-music-skillを公開。
OpenClaw統一更新 成果
Gateway install→start、OAuth認証。旧clawdbot無効化。
2月17日 — 最も密度の高い1日
GCC Phase 0完了 成果
Look→Think→Act→Check 1ターン成功。km.sh snapshot/ocr/vlm追加、gcc_ocrコンパイル、gcc_screenshot_daemon作成。
解像度最適化 成果
3456px(50秒)→640px(3.2秒)。AXアクセシビリティAPIなら0.3秒/ステップ。
UTM VM構築 成果
macOS VM設定、UTM sendTextでSSH自動開通、AX追加、screenshotデーモン自動化。
gcc-loop.pyテスト3回 成果
TextEdit開き成功、Finderデスクトップ操作。自動DONE判定追加。
詩「人間化計画」生成 成果
qwen3:32bで詩+マニフェスト10項目。TTS音声朗読。ローカルLLM初の創作物。
screencapture権限問題 ブロッカー
VM内の「画面収録」権限が未設定。SSH/sendText経由ではGUI設定不可。KT対応待ち。
2月18日
Fleet Bus v0.2構築 成果
一晩でHTTP/JSON直通通信を構築。マルチパス経路解決、priority??修正。
LaunchAgent永続化 成果
com.fleet-bus.spock設定完了。

次にやるべきこと

  1. Voice Daemon Phase 0 — whisper.cpp Metal ビルド + mediumモデル取得 + 日本語STT精度計測。
  2. GCC Phase 1 VM screencapture — 画面収録権限設定後、gcc-loop-vm.pyテスト再実行→白帯1000回ループ。
  3. Docker環境整理 — 7コンテナの役割再確認。Open Notebook(mdミラー)の同期設定。