開発ガイド (Development Guide)

1. ディレクトリ構成

パス	内容
`src/frontend/`	UI（Vanilla JS / CSS）。React/Vite は未使用。
`src/backend/`	Rust / Tauri / Axum。MCP サーバー・LSA・埋め込みエンジン。
`docs/specification/`	本仕様書群。
`.agent/rules/`	AI エージェント用プロジェクト運用ルール。

Community: npm run build:community
- 設定: src/backend/tauri.community.conf.json（productName: TelosDB-Community、vec0.dll のみ同梱）
Pro: npm run build:pro
- 設定: src/backend/tauri.pro.conf.json（productName: TelosDB-Pro、埋め込みモデル等を含む）

それぞれ別名のインストーラ（例: TelosDB-Community_*.exe, TelosDB-Pro_*.exe）が生成されます。

デフォルト: Community（LSA）。cargo build で LSA のみ。
Pro: cargo build --no-default-features --features pro。埋め込み・HNSW 等の Pro 用コードが含まれる。

DB（src/backend/src/db/）: sqlite-vec（vec0）でベクトル、FTS5 で全文検索。次元は Community 50 / Pro 768。
- 件数・アイテム取得は get_document_count・get_item_content_with_doc・get_document_id_by_path 等のラップ関数を利用。FTS 同期は heal_items_fts。
MCP（src/backend/src/mcp/）:
- ルーティングは mod.rs の create_mcp_app(state)。起動は build_app_state で状態を組み立てたあと run_server で LSA/HNSW 同期 → listen。
- ツール定義は tools/registry.rs の tool_list()。新規ツール追加時は registry と tools::dispatch_tool の match の両方に追加する。
- 検索時のクエリベクトルは tools/search.rs の get_query_vector(state, text) で取得（LSA/埋め込みの切り替えはここで完結）。
LSA: utils/lsa.rs で SVD による 50 次元ベクトル化（Community）。
埋め込み: Pro は utils/embedding_pro.rs。ONNX（tract または ort）で 768 次元。詳細は 07_embedding_tract.md。