feat: Add local LLM support (v1.1)

Merge branch 'feature/local-llm-support'

Switch all LLM calls from Claude CLI to local LLM (OpenAI-compatible API)
for information security — meeting minutes and Slack messages are no longer
sent to external services.

Key changes:
- cli_utils.py: call_claude() routes to call_local_llm() when OPENAI_API_BASE
  is set; includes strip_think_blocks(), load_claude_md_context()
- generate_minutes_local.py: copied from Minutes repo; high-quality meeting
  minutes generation with streaming, CoT stripping, multi-stage processing
- pm_from_recording.sh: rewritten for local execution (no SLURM); new pipeline:
  generate_minutes_local.py → pm_minutes_import.py --no-llm → pm_minutes_to_pm.py
- pm_minutes_import.py: table-format action items parser, project context in prompt
- pm_from_slack.sh: OPENAI_* env vars added
- pm_extractor.py, pm_report.py: NULL content guards

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

Author: hikaru-inoue-cyber

CLAUDE.md

@@ -56,7 +56,7 @@ Slackの日常的なやり取りと会議議事録を統合し、決定事項・
                               （LLM不使用）      （担当者・期限を直接転記）
 ```
 
-`pm_from_recording.sh --meeting-name` は `pm_minutes_import.py` → `pm_minutes_to_pm.py` の順で呼び出す。
+`pm_from_recording.sh --meeting-name` は `generate_minutes_local.py`（ローカルLLMで高品質議事録生成）→ `pm_minutes_import.py --no-llm`（DB保存）→ `pm_minutes_to_pm.py`（pm.db転記）の順で呼び出す。
 
 **各DBの役割分担**:
 - `{channel_id}.db` — Slackデータ専用。チャンネルごとに独立。
@@ -83,9 +83,10 @@ slack/
 │   ├── pm_goals_import.py           # goals.yaml → pm.db 完全同期
 │   ├── canvas_utils.py              # Slack Canvas 操作の共通ユーティリティ（sanitize_for_canvas・post_to_canvas・セクション削除ロジック）
 │   ├── db_utils.py                  # DB接続の一元管理・平文DB暗号化変換（SQLCipher対応）。open_pm_db・fetch_milestone_progress・fetch_assignee_workload も提供
-│   ├── cli_utils.py                 # 共通CLIユーティリティ（argparse ヘルパー・make_logger・load_claude_md・call_claude）
+│   ├── cli_utils.py                 # 共通CLIユーティリティ（argparse ヘルパー・make_logger・load_claude_md・call_claude）。OPENAI_API_BASE が設定されている場合はローカルLLMを使用（call_local_llm 経由）
+│   ├── generate_minutes_local.py    # ローカルLLMを使って文字起こしから高品質議事録を生成。マルチステージ処理・CoT除去・ストリーミング対応。../Minutes/scripts/ からコピー
 │   ├── pm_from_recording_auto.sh    # data/*.m4a を検出して pm_from_recording.sh を自動投入。-c CHANNEL_ID でSlack投稿も自動化
-│   ├── pm_from_recording.sh         # 会議録音をテキスト化するSlurmジョブスクリプト。文字起こし後 pm_minutes_import.py → pm_minutes_to_pm.py を自動実行
+│   ├── pm_from_recording.sh         # 会議録音をローカルで処理するスクリプト。文字起こし後 generate_minutes_local.py → pm_minutes_import.py --no-llm → pm_minutes_to_pm.py を自動実行
 │   ├── pm_from_slack.sh             # Slack取得・要約 → pm.db抽出を連続実行（slack_pipeline.py + pm_extractor.py）
 │   ├── canvas_report.sh             # Canvas同期 → PMレポート生成・Canvas投稿（pm_sync_canvas.py + pm_report.py）
 │   ├── slack_post_minutes.sh        # 議事録DBの内容をSlackチャンネルに投稿（pm_minutes_import.py --post-to-slack）
@@ -119,16 +120,21 @@ python3 scripts/slack_pipeline.py ...
 
 ローカルLLM（OpenAI互換API）を使う場合:
 ```sh
-export OPENAI_API_BASE="http://..."
-export OPENAI_API_KEY="..."
-export OPENAI_MODEL="..."
+export OPENAI_API_BASE="http://localhost:8000/v1"   # vLLM エンドポイント
+export OPENAI_API_KEY="dummy"                        # 認証不要のローカルサーバは "dummy" で可
+export OPENAI_MODEL="google/gemma-4-26B-A4B-it"     # サーバに読み込まれているモデル名
+export OPENAI_MAX_TOKENS="8192"                      # Slack 要約用（pm_extractor・slack_pipeline）
 ```
 
+`OPENAI_API_BASE` が設定されている場合、`call_claude()` は Claude CLI の代わりにローカルLLMを呼び出す（`cli_utils.py` の `call_local_llm()` 経由）。会議録音処理（`pm_from_recording.sh`）はこれらの変数をスクリプト内でハードコードしているため、別途設定は不要。
+
+`OPENAI_MAX_TOKENS` は Slack 要約・抽出（`pm_extractor.py`・`slack_pipeline.py`）の最大出力トークン数。会議録音処理では `generate_minutes_local.py` の `--max-tokens 16384` が使われるため本変数は影響しない。
+
 ---
 
 ## 注意事項
 
-- `claude -p` はClaude Codeセッション内からは実行不可（ネストセッション制限）。各スクリプトはClaude Codeの外のターミナルから実行すること。
+- `claude -p` はClaude Codeセッション内からは実行不可（ネストセッション制限）。各スクリプトはClaude Codeの外のターミナルから実行すること。ローカルLLM（`OPENAI_API_BASE` 設定時）はこの制限を受けない。
 - `call_claude()` 内で `CLAUDECODE` 環境変数を子プロセスから除外する処理を実装済み。
 - `slack-mcp-server` は不要（`slack_pipeline.py` が Slack SDK に移行済み）。
 - Python仮想環境は `~/.venv_x86_64` を使用。`~/.venv_x86_64/bin/python3 scripts/xxx.py` で実行する。

README.md

@@ -44,7 +44,7 @@ LLMは「情報処理の自動化」に使い、「何を目指すか」「ど
 
 ## 概要
 
-会議議事録（Whisper文字起こし）とSlackチャンネルの投稿から、LLM（Claude）を使って決定事項とアクションアイテムを自動抽出し、SQLiteデータベース（pm.db）に蓄積する。蓄積した情報を週次進捗レポートとしてSlack Canvasに投稿し、Canvas上で対応状況を記入することでDBを更新するワークフローを提供する。
+会議議事録（Whisper文字起こし）とSlackチャンネルの投稿から、**ローカルLLM**（OpenAI互換API経由）を使って決定事項とアクションアイテムを自動抽出し、SQLiteデータベース（pm.db）に蓄積する。情報セキュリティ上の理由から、議事録・Slackメッセージ等の機密情報は外部サービスに送出せず、R-CCS内で稼働するローカルLLM（vLLMサーバ）で処理する。`OPENAI_API_BASE` 未設定時は Claude CLI（`claude -p`）にフォールバックする。蓄積した情報を週次進捗レポートとしてSlack Canvasに投稿し、Canvas上で対応状況を記入することでDBを更新するワークフローを提供する。
 
 ---
 
@@ -60,7 +60,7 @@ LLMは「情報処理の自動化」に使い、「何を目指すか」「ど
 |---|---|
 | `pm_from_slack.sh` | Slack Channel から投稿を取得、スレッド単位で要約し pm.db へ登録 |
 | `pm_from_recording_auto.sh` | 会議録音データ(m4aフォーマット)から文字起こしを行い、議事録を作成し pm.db へ登録 |
-| `pm_from_recording.sh` | 会議録音データ(m4aフォーマット)から文字起こしを実施 |
+| `pm_from_recording.sh` | 会議録音データ(m4aフォーマット)から文字起こしを実施し、ローカルLLMで議事録を生成して pm.db へ登録 |
 | `canvas_report.sh` | Canvas同期 → PMレポート生成・Canvas投稿（上書き事故防止のため同期が先に実行される） |
 | `slack_post_minutes.sh` | 議事録DBの内容をSlackチャンネルに投稿 |
 | `pm_goals_import.py` | `goals.yaml` を pm.db に完全同期（ゴール・マイルストーン管理） |
@@ -75,7 +75,8 @@ LLMは「情報処理の自動化」に使い、「何を目指すか」「ど
 | `pm_relink.py` | アクションアイテムの各フィールド（担当者・期限・内容・マイルストーン・status）をCSV経由で一括編集（LLM不使用）。`note`列は参照用として出力 |
 | `canvas_utils.py` | Slack Canvas 操作の共通ユーティリティ（`sanitize_for_canvas`・`post_to_canvas`・セクション削除ロジック）。各スクリプトから内部利用 |
 | `db_utils.py` | DB接続の一元管理・平文DBの暗号化変換（SQLCipher対応）。`open_pm_db`・`fetch_milestone_progress`・`fetch_assignee_workload`・`normalize_assignee` も提供 |
-| `cli_utils.py` | 共通CLIユーティリティ（argparse ヘルパー・`make_logger`・`call_claude`）。各スクリプトから内部利用 |
+| `generate_minutes_local.py` | ローカルLLMを使った高品質議事録生成（ストリーミング・CoT除去・多段階処理対応）。`pm_from_recording.sh` から呼び出される |
+| `cli_utils.py` | 共通CLIユーティリティ（argparse ヘルパー・`make_logger`・`call_claude`）。`OPENAI_API_BASE` が設定されている場合はローカルLLMにルーティング。各スクリプトから内部利用 |
 
 ---
 
@@ -154,7 +155,8 @@ bash scripts/pm_from_recording.sh file1.m4a [file2.mp4 ...] [--meeting-name NAME
 ```
 
 注意事項:
-- `--meeting-name` を指定すると文字起こし後に `pm_minutes_import.py`（議事録DB保存）→ `pm_minutes_to_pm.py`（pm.db転記）の順で自動実行し、.md ファイルを削除する（平文ファイルがディスクに残らない）。
+- `--meeting-name` を指定すると文字起こし後に `generate_minutes_local.py`（ローカルLLMで議事録生成）→ `pm_minutes_import.py --no-llm`（議事録DB保存）→ `pm_minutes_to_pm.py`（pm.db転記）の順で自動実行し、.md ファイルを削除する（平文ファイルがディスクに残らない）。
+- ローカルLLMのエンドポイントは環境変数 `OPENAI_API_BASE`・`OPENAI_API_KEY`・`OPENAI_MODEL` で指定（`~/.secrets/slack_tokens.sh` に記載推奨）。
 - 推奨: 議事録DBとpm.dbの両方に保存（.md は削除）
 ```sh
 bash scripts/pm_from_recording.sh GMT20260302-032528_Recording.mp4 --meeting-name Leader_Meeting
@@ -165,7 +167,7 @@ bash scripts/pm_from_recording.sh GMT20260302-032528_Recording.mp4 --meeting-nam
 ```
 - 冒頭スキップ
 ```sh
-sbatch scripts/pm_from_recording.sh GMT20260302-032528_Recording.mp4 --skip 30 --meeting-name Leader_Meeting
+bash scripts/pm_from_recording.sh GMT20260302-032528_Recording.mp4 --skip 30 --meeting-name Leader_Meeting
 ```
 - インポート後の確認・削除:
 ```sh
@@ -381,7 +383,8 @@ python3 scripts/db_utils.py --audit-log --output audit.txt  # ファイルにも
 ### 動作要件
 
 - Python 3.10 以上
-- Claude Code（`claude` コマンド）: [インストール手順](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code)
+- **ローカルLLM（推奨）**: OpenAI互換APIサーバ（vLLM等）を `http://localhost:8000/v1` 等で起動し、環境変数 `OPENAI_API_BASE`・`OPENAI_API_KEY`・`OPENAI_MODEL` を設定する。機密情報を外部送信しないために必須。
+- **Claude CLI（フォールバック）**: `OPENAI_API_BASE` 未設定時のみ使用。Claude Code（`claude` コマンド）が必要: [インストール手順](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code)
 - 文字起こし機能（`whisper_vad.py`）を使用する場合: GPU環境（NVIDIA L40S / GH200 等）および Singularity コンテナ
 
 ### Python環境
@@ -430,11 +433,19 @@ Slack の「Settings & administration」→「Manage apps」または [api.slack
 mkdir -p ~/.secrets && chmod 700 ~/.secrets
 cat > ~/.secrets/slack_tokens.sh << 'EOF'
 export SLACK_USER_TOKEN="xoxp-..."   # 全スクリプト共通（xoxp- ユーザートークン）
+
+# ローカルLLM設定（OPENAI_API_BASE を設定するとローカルLLMを使用）
+export OPENAI_API_BASE="http://localhost:8000/v1"
+export OPENAI_API_KEY="dummy"
+export OPENAI_MODEL="google/gemma-4-26B-A4B-it"
 EOF
 chmod 600 ~/.secrets/slack_tokens.sh
 ```
 
 - `SLACK_USER_TOKEN`: 全スクリプト共通（Canvas投稿・Slack取得・ファイルアップロード）。xoxp- ユーザートークンを使用する。
+- `OPENAI_API_BASE`: ローカルLLMのエンドポイント。設定するとすべての LLM 呼び出しがローカルLLMにルーティングされる（未設定時は Claude CLI フォールバック）。
+- `OPENAI_API_KEY`: ローカルLLMのAPIキー（vLLMは認証不要なため `dummy` で可）。
+- `OPENAI_MODEL`: 使用するモデル名（vLLM の場合はモデルのパスまたは HuggingFace モデルID）。
 
 ---
 
@@ -468,7 +479,7 @@ python3 scripts/db_utils.py --migrate data/pm.db --no-backup
 
 ## 注意事項
 
-- `claude -p` はClaude Codeセッション内からは実行不可（ネストセッション制限）。`pm_minutes_import.py`・`pm_extractor.py`・`pm_report.py` は**Claude Codeの外のターミナル**から実行すること。
+- ローカルLLMモード（`OPENAI_API_BASE` 設定時）は Claude Code セッション内からも実行可能。Claude CLI フォールバックモード（`OPENAI_API_BASE` 未設定時）は `claude -p` を使うためネストセッション制限があり、`pm_minutes_import.py`・`pm_extractor.py`・`pm_report.py` は**Claude Codeの外のターミナル**から実行すること。
 - Slack Canvasは表示できない文字（特殊Unicode）を含むとAPIエラーになる。スクリプト内で`sanitize_for_canvas()`による除去処理を実施済み。
 - `pm_report.py` および `slack_pipeline.py --canvas-id` は実行のたびにCanvasを全置換する（`url_private` のHTMLからセクションIDを全件取得→全削除→新規挿入）。手動での事前削除は不要。
 - Slack DBはチャンネルごとに独立（`data/{channel_id}.db`）。pm.dbは複数チャンネル・複数会議を横断して統合する。