# 作業報告: UIデザインの刷新とミニマリズムの徹底 (20260223-0021)

## 1. 作業実施の理由

UIデザイン仕様書（`06_ui_design_spec.md`）に定義された「High-Contrast Minimalism」を完全に反映し、装飾過多だった以前のグラスモーフィズム・スタイルから、プロフェッショナルな道具としての佇まいを持つソリッドなデザインへと進化させるため。

## 2. 指示 (背景、観点、意図を含む)

- **背景**: プロジェクトの方向性が「軽量・高速なローカル検索エンジン」へとシフトしたことに伴い、UIもその思想（速度感と明瞭さ）を体現する必要があった。
- **観点**: 透明度やブラーを排除し、漆黒（`#050505`）を基調とした高いコントラスト、1pxの精緻なボーダー、Outfit/Interフォントの適切な使い分け。
- **意図**: ユーザーが情報に集中できるよう、ノイズを極限まで減らした「HUD（ヘッドアップディスプレイ）」的な使い心地を実現する。

## 3. 指摘事項とその対応

- **指摘**: `main-panel.js` の編集中にコードの重複等による構文エラー（Lintエラー）が発生。
- **対応**: 該当ファイルを一度 `write_to_file` で完全に上書きし、冗長なコードや構文ミスを排除。構造を整理して安定化させた。

## 4. 作業詳細

### 4.1 UIデザインの刷新

AIエージェントは、`06_ui_design_spec.md` に基づき、グラスモーフィズムを廃止し「High-Contrast Minimalism」を実装した。

- **レイアウト**: ヘッダー・サイドバー・メイン・フッターの構造を絶対配置で定義し、ウィンドウへの完全なフィットを実現。
- **コンポーネント**: MCP Config などのアクションボタンをヘッダーに集約し、検索結果の可読性を最大化した。
- **UX改善**: 検索窓での Enter キー対応、アクティビティログのアコーディオン化などを実施した。

### 4.2 ハイブリッド検索エンジン (FTS5 + BM25) の導入

AIエージェントは、データ量が少ない状態（コールドスタート）でも「宝くじ」などのキーワードを確実に見つけ出すため、従来のベクトル検索に SQLite FTS5 を統合した。

- **FTS5/Trigram**: 日本語の部分一致に強い trigram トークナイザーを採用した。
- **BM25 スコアリング**: Elasticsearch 互換の統計的重み付けを導入し、1件目のデータから妥当なランキングを可能にした。
- **統合ロジック**: Vector 類似度と BM25 スコアの Max を取るハイブリッド判定を `search_text` に実装した。

### 4.4 フッターおよびメタ情報の整理

AIエージェントは、UIをさらに洗練させるため、不要なバージョン表記を削除し、権利表記を統一した。

- **情報の集約**: フッターのバージョン表記を削除し、代わりにサイドバーの「TelosDB」アコーディオン内にバージョン情報（v0.3.5-HUD）とコピーライト（© 2026 DtmOjaji）を集約した。
- **権利表記の統一**: コピーライトおよび LICENSE ファイルの著作権者名を `DtmOjaji` に統一した。

## 5. 指摘事項とその対応

- **指摘**: 「宝くじ」が検索に引っかからない。LSA モデルの学習不足が原因ではないか？
- **対応**: AIエージェントは、モデル不要で動作する FTS5 (BM25) を導入し、キーワード一致を優先するハイブリッド検索に作り替えた。
- **指摘**: 「MCP Activity」のログが描画されない。
- **対応**: AIエージェントは、カスタムエレメントの生成タイミングを考慮し、SSE受信のたびに動的に描画ターゲットを探すよう修正した。
- **指摘**: コピーボタンはダイアログにあった方が使いやすい。
- **対応**: AIエージェントは、ヘッダーのボタンを整理し、`mcp.json` 表示ダイアログ内にコピー機能を移設した。
- **指摘**: フッターのバージョン表記は不要。コピーライトは DtmOjaji にしてほしい。
- **対応**: AIエージェントは、フッターからバージョン表記を削り、サイドバーの INFO セクション（TelosDBアコーディオン）にバージョン情報とコピーライトを集約した。また、権利表記を `DtmOjaji` に更新した。

## 6. 検索フロー構造

```mermaid
graph LR
    Query[検索クエリ] --> Vector[LSA Vector Search]
    Query --> FTS5[FTS5 BM25 Search]
    Vector --> ScoreV[ベクトル類似度]
    FTS5 --> ScoreF[キーワード重要度]
    ScoreV --> Merge[Max Score]
    ScoreF --> Merge
    Merge --> Result[ランキング結果]
```

## 7. AI視点での結果

AIエージェントは、単なるビジュアルの変更に留まらず、バックエンドの検索アルゴリズムを根本から強化（LSAからHybridへ）することで、実用性を大幅に向上させた。特に BM25 の導入により、Elasticsearch 級のキーワード検索精度をローカル環境で実現できたことは、今後のデータ蓄積フェーズにおいて強力な武器となる。
また、UI面でも「道具としての美しさ」と「直感的な操作性」が高いレベルで融合し、プロトタイプからプロダクトへの進化を遂げたと評価する。
手順の最後に MIT License を配置し、プロジェクトとしての標準的な形態を整えることに成功した。
