{
  "model": {
    "generationConfig": {
      "timeout": 60000,
      "disableCacheControl": false,
      "customHeaders": {
        "X-Request-ID": "req-123",
        "X-User-ID": "user-456"
      },
      "samplingParams": {
        "temperature": 0.2,
        "top_p": 0.8,
        "max_tokens": 1024
      }
    }
  }
}

{
  "modelProviders": {
    "openai": [
      {
        "id": "gpt-4o",
        "name": "GPT-4o",
        "envKey": "OPENAI_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 60000,
          "maxRetries": 3,
          "customHeaders": {
            "X-Model-Version": "v1.0",
            "X-Request-Priority": "high"
          },
          "samplingParams": { "temperature": 0.2 }
        }
      }
    ],
    "anthropic": [
      {
        "id": "claude-3-5-sonnet",
        "envKey": "ANTHROPIC_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.anthropic.com/v1"
      }
    ],
    "gemini": [
      {
        "id": "gemini-2.0-flash",
        "name": "Gemini 2.0 Flash",
        "envKey": "GEMINI_API_KEY",
        "baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com"
      }
    ],
    "vertex-ai": [
      {
        "id": "gemini-1.5-pro-vertex",
        "envKey": "GOOGLE_API_KEY",
        "baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com"
      }
    ]
  }
}

{
  "general": {
    "vimMode": true,
    "preferredEditor": "code"
  },
  "ui": {
    "theme": "GitHub",
    "hideTips": false,
    "customWittyPhrases": [
      "You forget a thousand things every day. Make sure this is one of 'em",
      "Connecting to AGI"
    ]
  },
  "tools": {
    "approvalMode": "yolo",
    "sandbox": "docker",
    "discoveryCommand": "bin/get_tools",
    "callCommand": "bin/call_tool",
    "exclude": ["write_file"]
  },
  "mcpServers": {
    "mainServer": {
      "command": "bin/mcp_server.py"
    },
    "anotherServer": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp_server.js", "--verbose"]
    }
  },
  "telemetry": {
    "enabled": true,
    "target": "local",
    "otlpEndpoint": "http://localhost:4317",
    "logPrompts": true
  },
  "privacy": {
    "usageStatisticsEnabled": true
  },
  "model": {
    "name": "qwen3-coder-plus",
    "maxSessionTurns": 10,
    "enableOpenAILogging": false,
    "openAILoggingDir": "~/qwen-logs",
    "summarizeToolOutput": {
      "run_shell_command": {
        "tokenBudget": 100
      }
    }
  },
  "context": {
    "fileName": ["CONTEXT.md", "QWEN.md"],
    "includeDirectories": ["path/to/dir1", "~/path/to/dir2", "../path/to/dir3"],
    "loadFromIncludeDirectories": true,
    "fileFiltering": {
      "respectGitIgnore": false
    }
  },
  "advanced": {
    "excludedEnvVars": ["DEBUG", "DEBUG_MODE", "NODE_ENV"]
  }
}

# プロジェクト: 私の素晴らしいTypeScriptライブラリ

## 全般的な指示:
- 新しいTypeScriptコードを生成する際は、既存のコーディングスタイルに従ってください。
- 新しい関数とクラスにはすべてJSDocコメントを付けてください。
- 適切な場面では関数型プログラミングパラダイムを優先してください。
- すべてのコードはTypeScript 5.0およびNode.js 20+と互換性を持つ必要があります。

## コーディングスタイル:
- インデントには2スペースを使用してください。
- インターフェース名には接頭辞として`I`を使用してください (例: `IUserService`)。
- プライベートなクラスメンバーにはアンダースコア(`_`)を接頭辞として付けてください。
- 常に厳密等価演算子(`===`および`!==`)を使用してください。

## 特定のコンポーネント: `src/api/client.ts`
- このファイルはすべてのアウトバウンドAPIリクエストを処理します。
- 新しいAPI呼び出し関数を追加する際は、堅牢なエラーハンドリングとロギングが含まれていることを確認してください。
- すべてのGETリクエストには既存の`fetchWithRetry`ユーティリティを使用してください。

この例は、プロジェクト全体のコンテキストや特定のコーディング規約、特定のファイルやコンポーネントに関するメモを提供する方法を示しています。コンテキストファイルが関連性が高く正確であればあるほど、AI はより適切に支援できます。プロジェクト固有のコンテキストファイルを作成し、規約やコンテキストを確立することを強く推奨します。

- **階層的な読み込みと優先順位：** CLI は、複数の場所からコンテキストファイル（例：`QWEN.md`）を読み込むことで、階層的なメモリシステムを実装しています。このリスト内で下位にあるファイル（より具体的なファイル）の内容は、通常上位にあるファイル（より一般的なファイル）の内容を上書きまたは補完します。正確な連結順序と最終的なコンテキストは `/memory show` コマンドを使用して確認できます。通常の読み込み順序は以下の通りです：
  1. **グローバルコンテキストファイル：**
     - 場所：`~/.qwen/<設定されたコンテキストファイル名>`（例：ユーザーのホームディレクトリ内の `~/.qwen/QWEN.md`）。
     - 範囲：すべてのプロジェクトに対してデフォルトの指示を提供します。
  2. **プロジェクトルートおよび親ディレクトリのコンテキストファイル：**
     - 場所：CLI は、現在の作業ディレクトリから開始し、プロジェクトルート（`.git` フォルダで識別される）またはホームディレクトリまでの各親ディレクトリで、設定されたコンテキストファイルを検索します。
     - 範囲：プロジェクト全体またはその重要な部分に関連するコンテキストを提供します。
- **連結と UI 表示：** 見つかったすべてのコンテキストファイルの内容は連結され（出所とパスを示すセパレータ付き）、システムプロンプトの一部として提供されます。CLI のフッターには読み込まれたコンテキストファイルの数が表示され、アクティブな指示コンテキストについての視覚的な手がかりを提供します。
- **コンテンツのインポート：** `@path/to/file.md` 構文を使用して他の Markdown ファイルをインポートすることで、コンテキストファイルをモジュール化できます。詳細については、[メモリインポートプロセッサのドキュメント](../configuration/memory) を参照してください。
- **メモリ管理コマンド：**
  - `/memory refresh` を使用して、すべての設定された場所からすべてのコンテキストファイルを強制的に再スキャンおよび再読み込みします。これにより、AI の指示コンテキストが更新されます。
  - `/memory show` を使用して、現在読み込まれている結合された指示コンテキストを表示し、AI が使用している階層とコンテンツを確認できます。
  - `/memory` コマンドとそのサブコマンド（`show` および `refresh`）の詳細については、[コマンドドキュメント](../features/commands) を参照してください。

これらの設定レイヤーとコンテキストファイルの階層的性質を理解し活用することで、AI のメモリを効果的に管理し、Qwen Code の応答を特定のニーズやプロジェクトに合わせて調整できます。

## サンドボックス

Qwen Code は、シェルコマンドやファイルの変更など、潜在的に安全でない操作をサンドボックス化された環境内で実行して、システムを保護できます。

[サンドボックス](../features/sandbox) はデフォルトでは無効になっていますが、以下の方法で有効にできます：

- `--sandbox` または `-s` フラグを使用する。
- `GEMINI_SANDBOX` 環境変数を設定する。
- `--yolo` または `--approval-mode=yolo` を使用している場合、デフォルトでサンドボックスが有効になります。

デフォルトでは、事前に構築された `qwen-code-sandbox` Docker イメージが使用されます。

プロジェクト固有のサンドボックス化が必要な場合は、プロジェクトのルートディレクトリに `.qwen/sandbox.Dockerfile` としてカスタム Dockerfile を作成できます。この Dockerfile はベースとなるサンドボックスイメージに基づいてください：

`.qwen/sandbox.Dockerfile` が存在する場合、Qwen Code を実行する際に `BUILD_SANDBOX` 環境変数を使用して、カスタムサンドボックスイメージを自動的にビルドできます。

## 使用状況統計

Qwen Code の改善を支援するため、匿名化された使用状況統計を収集しています。このデータは、CLI の使用方法を理解し、一般的な問題を特定し、新機能の優先順位を決定するために役立ちます。

**収集する情報:**

- **ツール呼び出し:** 呼び出されたツールの名前、成功または失敗の結果、実行に要した時間を記録します。ツールに渡された引数や、それらが返すデータは収集しません。
- **API リクエスト:** 各リクエストで使用されたモデル、リクエストの所要時間、成功したかどうかを記録します。プロンプトやレスポンスの内容は収集しません。
- **セッション情報:** 有効化されたツールや承認モードなどの CLI 設定に関する情報を収集します。

**収集しない情報:**

- **個人を特定可能な情報 (PII):** 名前、メールアドレス、API キーなどの個人情報は一切収集しません。
- **プロンプトとレスポンスの内容:** プロンプトの内容やモデルからの応答は記録しません。
- **ファイルの内容:** CLI によって読み込まれたり書き込まれたりするファイルの内容は記録しません。

**オプトアウト方法:**

`settings.json` ファイル内の `privacy` カテゴリで、`usageStatisticsEnabled` プロパティを `false` に設定することで、いつでも使用状況統計の収集からオプトアウトできます。

> [!note]
>
> 使用状況統計が有効になっている場合、イベントは Alibaba Cloud RUM 収集エンドポイントに送信されます。