Qwen Code 設定

設定レイヤー

設定は以下の優先順位に従って適用されます（番号が小さい方が大きい番号によって上書きされます）：

設定ファイル

Qwen Code は、永続的な設定のために JSON 形式の設定ファイルを使用します。これらのファイルには以下の4つの場所があります：

プロジェクト内の .qwen ディレクトリ

プロジェクト設定ファイルに加えて、プロジェクトの .qwen ディレクトリには、Qwen Code の操作に関連するその他のプロジェクト固有のファイルを含めることができます。例えば以下のものです。

• カスタムサンドボックスプロファイル (例: .qwen/sandbox-macos-custom.sb、.qwen/sandbox.Dockerfile)。
• .qwen/skills/ 配下の エージェントスキル (各スキルは SKILL.md を含むディレクトリです)。

設定の移行

Qwen Code は、レガシーな設定を自動的に新しい形式に移行します。移行前には古い設定ファイルがバックアップされます。以下の設定は、否定形（disable*）から肯定形（enable*）の命名に変更されました。

disableAutoUpdate と disableUpdateNag の統合ポリシー

両方のレガシー設定が異なる値で存在する場合、移行は以下のポリシーに従います：いずれかの disableAutoUpdate または disableUpdateNag が true の場合、enableAutoUpdate は false になります。

settings.json で利用可能な設定

設定はカテゴリごとに整理されています。すべての設定は、settings.json ファイル内の対応するトップレベルカテゴリオブジェクト内に配置する必要があります。

general

output

ui

ide

privacy

model

model.generationConfig の例:

{
  "model": {
    "generationConfig": {
      "timeout": 60000,
      "contextWindowSize": 128000,
      "enableCacheControl": true,
      "customHeaders": {
        "X-Request-ID": "req-123",
        "X-User-ID": "user-456"
      },
      "extra_body": {
        "enable_thinking": true
      },
      "samplingParams": {
        "temperature": 0.2,
        "top_p": 0.8,
        "max_tokens": 1024
      }
    }
  }
}

contextWindowSize:

選択したモデルのデフォルトコンテキストウィンドウサイズを上書きします。Qwen Code は、モデル名の一致に基づく組み込みデフォルト値と定数フォールバック値を使用してコンテキストウィンドウを決定します。プロバイダの実際のコンテキスト制限が Qwen Code のデフォルトと異なる場合に、この設定を使用してください。この値はリクエストごとのトークン制限ではなく、モデルの想定される最大コンテキスト容量を定義します。

customHeaders:

すべてのAPIリクエストにカスタムHTTPヘッダーを追加できます。これはリクエストトレース、モニタリング、APIゲートウェイルーティング、または異なるモデルで異なるヘッダーが必要な場合に便利です。modelProviders[].generationConfig.customHeaders で customHeaders が定義されている場合、それが直接使用されます。それ以外の場合は、model.generationConfig.customHeaders のヘッダーが使用されます。2つのレベル間でのマージは行われません。

extra_body フィールドを使用すると、APIに送信されるリクエストボディにカスタムパラメータを追加できます。これは標準の設定フィールドではカバーされていないプロバイダ固有のオプションに便利です。注: このフィールドは OpenAI 互換プロバイダ（openai、qwen-oauth）でのみサポートされています。Anthropic および Gemini プロバイダでは無視されます。 modelProviders[].generationConfig.extra_body で extra_body が定義されている場合、それが直接使用されます。それ以外の場合は、model.generationConfig.extra_body の値が使用されます。

model.openAILoggingDir の例:

• "~/qwen-logs" - ~/qwen-logs ディレクトリにログを記録
• "./custom-logs" - 現在のディレクトリからの相対パス ./custom-logs にログを記録
• "/tmp/openai-logs" - 絶対パス /tmp/openai-logs にログを記録

modelProviders

modelProviders を使用して、認証タイプごとのキュレーション済みモデルリストを宣言し、/model ピッカーで切り替えられるようにします。キーは有効な認証タイプ（openai、anthropic、gemini、vertex-ai など）である必要があります。各エントリには id が必要であり、必ず envKey を含める必要があります。また、オプションとして name、description、baseUrl、generationConfig を指定できます。認証情報は設定に永続化されることはありません。実行時に process.env[envKey] から読み込まれます。Qwen OAuth モデルはハードコードされており、上書きすることはできません。

例

{
  "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"
          },
          "extra_body": {
            "enable_thinking": true
          },
          "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"
      }
    ]
  }
}

[!note] /model コマンドのみがデフォルト以外の認証タイプを公開します。Anthropic、Gemini、Vertex AI などは modelProviders 経由で定義する必要があります。意図的に /auth コマンドには組み込みの Qwen OAuth および OpenAI フローのみが表示されます。

解決レイヤーとアトミック性

有効な auth/model/credential の値は、以下の優先順位（最初に存在するものが優先）に従ってフィールドごとに選択されます。--auth-type と --model を組み合わせて、プロバイダー項目を直接指定できます。これらの CLI フラグは他のレイヤーよりも先に実行されます。

* CLI の認証フラグが存在する場合、設定をオーバーライドします。それ以外の場合、security.auth.selectedType または暗黙的なデフォルトが認証タイプを決定します。Qwen OAuth と OpenAI は追加設定なしで表示される唯一の認証タイプです。

モデルプロバイダー由来の値はアトミックに適用されます：一度プロバイダーモデルがアクティブになると、手動で /auth 経由で資格情報をクリアするまで、そのプロバイダーが定義するすべてのフィールドは下位レイヤーから保護されます。最終的な generationConfig はすべてのレイヤーにわたる投影であり、下位レイヤーは上位レイヤーが残したギャップのみを埋め、プロバイダーレイヤーは貫通できません。

modelProviders のマージ戦略は置換 (REPLACE) です：プロジェクト設定の modelProviders 全体が、ユーザー設定の対応セクションをマージではなく置き換えます。

生成設定のレイヤリング

generationConfig のフィールドごとの優先順位：

1. プログラムによる上書き（例：実行時 /model、/auth 変更）
2. modelProviders[authType][].generationConfig
3. settings.model.generationConfig
4. コンテンツ生成器のデフォルト値（OpenAI では getDefaultGenerationConfig、Gemini では getParameterValue など）

samplingParams、customHeaders、および extra_body はすべてアトミックに扱われます。プロバイダーの値がオブジェクト全体を置き換えます。modelProviders[].generationConfig がこれらのフィールドを定義している場合、それらが直接使用されます。そうでない場合は、model.generationConfig の値が使用されます。プロバイダーとグローバル設定レベル間でのマージは行われません。コンテンツ生成器からのデフォルト値は最後に適用されるため、各プロバイダーは調整されたベースラインを維持します。

選択の永続性と推奨事項

[!important] 可能な限り、ユーザー範囲の ~/.qwen/settings.json で modelProviders を定義し、任意のスコープに認証情報の上書きを永続化しないようにしてください。プロバイダーカタログをユーザー設定に保持することで、プロジェクトとユーザーのスコープ間でのマージ/上書きの競合を防ぎ、/auth および /model の更新が常に一貫したスコープに書き戻されるようにします。

• /model および /auth は、model.name（該当する場合）および security.auth.selectedType を、既に modelProviders を定義している最も近い書き込み可能なスコープに永続化します。それ以外の場合は、ユーザー範囲にフォールバックします。これにより、ワークスペース/ユーザーのファイルがアクティブなプロバイダーカタログと同期されます。
• modelProviders がない場合、リゾルバーは CLI/env/設定レイヤーを混在させます。これは単一プロバイダー構成では問題ありませんが、頻繁に切り替える場合には煩雑になります。マルチモデルのワークフローが一般的な場合は、常にアトミックでソース属性付きかつデバッグ可能な状態を保つために、プロバイダーカタログを定義してください。

context

ファイル検索のパフォーマンスに関するトラブルシューティング

ファイル検索（例：@ による補完）でパフォーマンスの問題が発生している場合、特に多数のファイルを含むプロジェクトで問題が起きている場合は、以下の対応を推奨順に試してみてください。

1. .qwenignore を使用する: プロジェクトルートに .qwenignore ファイルを作成し、参照する必要がない大量のファイルを含むディレクトリ（例：ビルド成果物、ログ、node_modules など）を除外します。検索対象となるファイル数を減らすことは、パフォーマンスを改善する最も効果的な方法です。
2. あいまい検索を無効にする: ファイルの無視だけでは不十分な場合、settings.json ファイルで enableFuzzySearch を false に設定して、あいまい検索を無効にできます。これにより、よりシンプルで非あいまいなマッチングアルゴリズムが使用され、高速になることがあります。
3. 再帰的ファイル検索を無効にする: 最後の手段として、enableRecursiveFileSearch を false に設定することで、再帰的ファイル検索を完全に無効にできます。これはプロジェクトの再帰的な走査を行わないため、最も高速なオプションとなります。ただし、@ 補完を使用する際にファイルのフルパスを入力する必要があります。

ツール

mcp

lsp

[!warning] 実験的機能: LSP サポートは現在実験的なものであり、デフォルトでは無効になっています。--experimental-lsp コマンドラインフラグを使用して有効にしてください。

Language Server Protocol (LSP) は、定義への移動、参照の検索、診断などのコードインテリジェンス機能を提供します。

LSP サーバーの設定は、プロジェクトのルートディレクトリにある .lsp.json ファイルを通じて行い、settings.json ではありません。設定の詳細と例については、LSP ドキュメント を参照してください。

セキュリティ

advanced

mcpServers

カスタムツールの検出と使用のために、1つ以上のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーへの接続を設定します。Qwen Code は、各設定された MCP サーバーに接続を試み、利用可能なツールを検出します。複数の MCP サーバーが同じ名前のツールを公開している場合、競合を避けるために、設定で定義したサーバーエイリアスがツール名にプレフィックスとして付加されます（例：serverAlias__actualToolName）。互換性のために、システムが MCP ツール定義から特定のスキーマプロパティを削除する可能性があることに注意してください。少なくとも command、url、httpUrl のいずれか1つを指定する必要があります。複数指定された場合、優先順位は httpUrl、次に url、最後に command となります。

テレメトリ

Qwen Code のロギングとメトリクス収集を設定します。詳細については、テレメトリ を参照してください。

settings.json の例

以下は、v0.3.0 で追加されたネスト構造を持つ settings.json ファイルの例です。

{
  "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"]
  }
}

シェル履歴

CLI は、実行したシェルコマンドの履歴を保持します。複数のプロジェクト間での競合を避けるため、この履歴はユーザーのホームフォルダ内のプロジェクト固有のディレクトリに保存されます。

• 場所: ~/.qwen/tmp/<project_hash>/shell_history
  • <project_hash> は、プロジェクトのルートパスから生成される一意の識別子です。
  • 履歴は shell_history という名前のファイルに保存されます。

環境変数と .env ファイル

環境変数は、特に機密情報（トークンなど）や環境間で変更される可能性のある設定をアプリケーションに渡す一般的な方法です。

Qwen Code は .env ファイルから自動的に環境変数を読み込むことができます。 認証関連の変数（OPENAI_* など）および推奨される .qwen/.env の利用方法については、認証 を参照してください。

環境変数テーブル

コマンドライン引数

CLI 実行時に直接渡された引数は、その特定のセッションに対して他の設定を上書きできます。

コマンドライン引数テーブル

コンテキストファイル（階層的指示コンテキスト）

CLIの_動作_に対する厳密な設定ではありませんが、コンテキストファイル（デフォルトはQWEN.mdで、context.fileName設定で変更可能）は、指示コンテキスト（「メモリ」とも呼ばれます）を設定するために不可欠です。この強力な機能により、プロジェクト固有の指示、コーディングスタイルガイド、または関連する背景情報をAIに提供でき、応答をニーズにより適切かつ正確なものにできます。CLIには、読み込まれたコンテキストファイル数をフッターに表示するインジケーターなどのUI要素が含まれており、アクティブなコンテキストについて常に把握できます。

• 目的： これらのMarkdownファイルには、対話中にQwenモデルに認識させたい指示、ガイドライン、またはコンテキストが含まれています。システムはこの指示コンテキストを階層的に管理するように設計されています。

コンテキストファイルの例（例：QWEN.md）

以下は、TypeScriptプロジェクトのルートに配置されるコンテキストファイルに含まれる内容の概念的な例です：

# 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グ出力を含めるようにしてください。
- 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。

依存関係について:

• 新しい外部依存関係は、絶対に必要な場合を除いて導入しないでください。
• 新しい依存関係が必要な場合は、その理由を明記してください。

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。関連性が高く正確なコンテキストファイルであればあるほど、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は、規約やコンテキストを確立するために強く推奨されます。

- **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。このリスト内で下にあるファイル（より具体的なファイル）の内容は、通常上にあるファイル（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。典型的な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する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祖先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内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、アクティブな指示用コンテキストについての視覚的ヒントを提供します。
- **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の指示用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用コンテキストを表示し、AIが使用している階層構造と内容を確認できます。
  - `/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な性質を理解し活用することで、効果的にAIのメモリを管理し、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 はベースのサンドボックスイメージに基づくことができます：

FROM qwen-code-sandbox

ここにカスタムの依存関係や設定を追加してください

例：

RUN apt-get update && apt-get install -y some-package

COPY ./my-config /app/my-config

`.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。

BUILD_SANDBOX=1 qwen -s

## 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、リクエストの継続時間、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 の構成に関する情報を収集します。

**収集しない情報:**

- **個人を識別可能な情報 (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。

{ “privacy”: { “usageStatisticsEnabled”: false } }

> [!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。