リンク

デモ動画：https://www.youtube.com/watch?v=TifVS4A6DL8

機能

プロフィールを追加、キャラ作成

俺２、３をコンプレックスから作成

カフェでのイベントを元にした、aiの会話

技術スタック

Backend (Python Flask)

フレームワーク: Flask + Flask-CORS
AI API: OpenAI GPT-4o
ベクトル検索: OpenAI Vector Store
環境管理: python-dotenv

Frontend (Flutter)

フレームワーク: Flutter 3.8.1+
ゲームエンジン: Flame 1.19.0
ナビゲーション: go_router 15.2.3
HTTP通信: http 0.13.6
ローカルストレージ: shared_preferences 2.2.2

キャラクター生成フロー

プロフィール入力: 簡易選択フィールドとスライダーでの直感的な入力
コンプレックス入力: 9つの質問による詳細なコンプレックス分析
AI処理: OpenAI GPT-4による個性豊かなキャラクター設定生成
Vector Store: キャラクター情報の構造化保存

自動会話システム

近接検知: キャラクター間の距離を常時監視
自動接近: 最近接ペアの自動検出と接近動作
会話トリガー: 一定距離内での自動会話開始
文脈生成: 保存されたイベント情報を基にした会話テーマ設定

カフェ環境

物理演算: キャラクターの衝突回避と境界制約
視覚効果: 接近インジケーター、移動パス表示、状態アイコン

API エンドポイント

POST /generate_character

キャラクターの作成とAIキャラクター設定生成

リクエスト例:

{
    "q1_answer": "人前で話すときに緊張する",
    "q2_answer": "失敗を恐れてしまう",
    "q3_answer": "完璧主義すぎるところがある"
}

レスポンス例:

{
    "character_settings": "生成されたキャラクター設定",
    "conversation_data": "サンプル会話データ",
    "vector_store_id": "vs_12345...",
    "status": "success"
}

POST /ai_chat

キャラクター間のAI会話生成

リクエスト例:

{
    "vector_store_ids": ["vs_id_1", "vs_id_2"],
    "event_data": {
        "who": "友達",
        "what": "新しいカフェを発見",
        "when": "昨日",
        "where": "駅前",
        "why": "美味しいコーヒーが飲みたくて",
        "how": "偶然通りかかって"
    },
    "character_data": []
}

俺2

俺と理想の俺2が会話するアプリ

推しアイデア

作った背景

推し技術

プロジェクト詳細

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機能

プロフィールを追加、キャラ作成

俺２、３をコンプレックスから作成

カフェでのイベントを元にした、aiの会話

技術スタック

Backend (Python Flask)

Frontend (Flutter)

キャラクター生成フロー

自動会話システム

カフェ環境

API エンドポイント

POST /generate_character

POST /ai_chat