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運用ドキュメント

概要

ぷよぷよゲームプロジェクトの運用・保守・監視に関するドキュメント群です。開発環境から本番環境まで、包括的な運用手順と設定情報を提供します。

ドキュメント一覧

環境構築・設定

運用環境

Phase 2実装済み運用基盤（完了）✅

イテレーション1運用実績✅

  • テスト自動化: 176件テスト自動実行、成功率99.4%
  • E2E自動化: 5ブラウザクロステスト完全自動化
  • 品質ゲート: リント・フォーマット・ビルド自動チェック
  • 継続的デプロイ: プッシュ時の自動デプロイメント確認済み

イテレーション2運用実績✅

  • テスト品質向上: 403件テスト実行、テストカバレッジ91.18%達成
  • 関数型導入: lodash/fp統合による設計品質向上
  • アーキテクチャ改善: stores配置最適化、未使用コード除去

イテレーション3運用実績✅

  • AI機能統合: TensorFlow.js v4.22.0統合、Web Workers実装
  • テスト継続: 489件テスト実行（100%通過）、E2E 65件（100%通過）
  • パフォーマンス: AI処理非ブロッキング化、メインスレッド保護
  • 品質維持: カバレッジ80.57%、全品質ゲート通過
  • 関数型リファクタリング: EvaluationService純粋関数化（17テスト追加）

イテレーション4運用実績✅

  • AI分析・戦略機能: PerformanceAnalysisService、StrategyService拡張実装
  • データ可視化: Recharts統合、チャートコンポーネント実装
  • 品質維持: 602件テスト成功（97.6%）、受け入れ基準100%達成
  • mayah AI設計: 4要素評価システム設計拡張、76 SP計画策定

イテレーション5運用実績✅

  • mayah AI評価システム: 3つの評価サービス実装（2,372行）
  • 高度技術パターン: 関数型プログラミング、システム統合設計、パターンマッチング実証
  • 品質実績: TypeScript型カバレッジ94%、平均評価時間85ms
  • 技術成果: mayah AI 4要素評価システム完成、39 SP完了（100%）

イテレーション6運用実績✅

  • AI学習システム統合: 11コンポーネント完全実装（TensorFlowTrainer、LearningService等）
  • テスト品質向上: 単体テストエラー4件→0件完全解決、体系的修正プロセス確立
  • 品質実績: テストカバレッジ80.57%維持、テスト成功率98.3%（1,034/1,052件通過）
  • 技術成果: AI学習基盤完成、21 SP完了（100%）、テスト品質向上プロセス確立

uml diagram

技術スタック

カテゴリ 技術 バージョン 用途
ドキュメンテーション MkDocs + Material latest プロジェクトドキュメント
アプリケーション React + TypeScript 19.1.1 / 5.8.3 ゲームアプリケーション
ビルド Vite 7.1.2 開発・ビルドツール
テスト Vitest + Playwright 3.2.4 / 1.54.2 単体・E2Eテスト
品質管理 ESLint + Prettier latest コード品質
機械学習 TensorFlow.js 4.22.0 AI思考エンジン
非同期処理 Web Workers - AI処理並列実行
CI/CD GitHub Actions - 継続的統合・デプロイ
ホスティング Vercel - アプリケーション配信
監視 Codecov - テストカバレッジ監視

開発・運用フロー

開発フロー

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品質ゲート

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環境別設定

Local Development

  • 起動コマンド: npm run dev
  • ポート: 3000
  • Hot Reload: 有効
  • テスト: npm run test

CI Environment (GitHub Actions)

  • Node.js バージョン: 20.x, 22.x (マトリックステスト)
  • 実行OS: Ubuntu Latest
  • キャッシュ: npm cache有効
  • 並列実行: 複数Node.jsバージョン同時実行

Production (Vercel)

  • デプロイトリガー: develop branchへのpush
  • ビルドコマンド: npm run build
  • 出力ディレクトリ: dist
  • CDN: グローバル配信

監視・ログ

テストカバレッジ監視

  • サービス: Codecov
  • レポート: プルリクエスト時自動コメント
  • しきい値: 80%目標（現在80.57%達成済み）

品質メトリクス

  • サイクロマティック複雑度: 最大7
  • 型安全性: TypeScript strict mode
  • アーキテクチャ違反: dependency-cruiser自動検出

運用手順

緊急対応

  1. 問題検知: GitHub Actions失敗通知、Vercelデプロイエラー
  2. 影響範囲確認: テスト結果、ビルドログ確認
  3. 修正対応: ローカル環境で再現・修正
  4. 検証: 品質ゲート通過確認
  5. デプロイ: 修正版のリリース

定期メンテナンス

  • 依存関係更新: セキュリティパッチ適用
  • ドキュメント更新: 設定変更の記録
  • パフォーマンス監視: ビルド時間・テスト実行時間

Phase 3運用準備

イテレーション運用

  • ブランチ戦略: feature -> develop -> main
  • レビュープロセス: プルリクエストレビュー
  • デプロイ戦略: 段階的リリース

監視強化実績・予定

実装済み監視（イテレーション3）✅

  • AI処理パフォーマンス: Web Workers非ブロッキング処理監視
  • TensorFlow.js統合: CDNロード状況、モデル初期化監視
  • メモリ管理: TensorFlowリソース適切なdispose監視

今後の監視強化予定

  • パフォーマンス監視: ゲーム実行時パフォーマンス、AI思考時間
  • ユーザー体験監視: 操作性・レスポンス性、AI操作観戦体験
  • エラー監視: 実行時エラー追跡、AI処理エラー

関連ドキュメント

最終更新: 2025-09-02（イテレーション6 AI学習システム統合運用実績記録時）
更新者: Claude Code Assistant