Deodat-Lawson/LaunchStack

AI-powered StartUp Accelerator Engine built with Next.js, LangChain, PostgreSQL + pgvector. Upload, organize, and chat with documents. Includes predictive missing-document detection, role-based workflows, and page-level insight extraction.

LaunchStack – AIネイティブアプリのためのTypeScriptエンジン

概要 – LaunchStackは、ドキュメントの取り込み、OCR、ベクトルストアRAG、ナレッジグラフの処理、LLMチャットの抽象化、バックグラウンドジョブのオーケストレーション、および関連ユーティリティ（crypto、guardrails、creditsなど）といった、ほとんどのAI駆動型製品が必要とする基盤をパッケージ化した、オープンソースのTypeScriptファーストなフレームワークです。コアエンジンは意図的にフレームワークに依存しない設計になっており、Next.jsのリファレンスアプリ（apps/web）では、ホストがエンジンのポートを具体的なサービス（Postgres + pgvector、S3、Inngestなど）にどのように接続するかを示しています。

主要パッケージ

パッケージ	ステータス	役割
`@launchstack/core`	未公開（Changesets経由でリリース予定）	レイヤードエンジン（`protocol`, `evidence`, `application`, `adapters`）を再エクスポートするファサード。DB、LLM、embeddings、OCR、RAG、graph、crypto、guardrails、ingestion、providers、storage、jobs、credits、errorsを提供します。
`@launchstack/features/*`	内部用	コアの上に構築された、すぐに使える垂直統合型機能（例：ドキュメントの取り込み、リーガルテンプレート生成、マーケティングパイプライン、音声、トレンド検索）。
`packages/protocol`, `evidence`, `application`, `adapters`	内部用	低レイヤー：契約（contracts）、純粋なドメインロジック、ユースケースのポート、具体的なアダプター。
`apps/web`	–	ポート（S3 storage、Inngest job dispatcher、PostgreSQL DBなど）を実装し、UI、認証、およびエンドユーザー体験を提供するNext.jsホスト。
`apps/worker`	–	取り込みアウトボックスを処理し、バックグラウンドジョブを実行する、耐久性のあるワークフローランナー。
`services/`	–	NodeまたはPythonで記述された、小さな補助サービス（ドキュメント変換、文字起こし）。pnpm workspaceの一部ではありませんが、エンジンによって使用されます。

アーキテクチャの概要

apps/web (Next.js host) ──► createEngine(config) ──► @launchstack/core
        │                                 │
        │   registers ports: StoragePort (S3), JobDispatcherPort (Inngest),
        │   CreditsPort (DB), RagPort (hybrid pgvector + Neo4j), …
        ▼                                 ▼
@launchstack/features/* (vertical use‑cases)   engine internals (db, llm, ocr, …)

コア（core）はNext.js、React、またはUIフレームワークについて何も知りません。型付きのポートのみを公開します。
機能（Features）はそれらのポートのみをインポートします。ホストのコードにアクセスすることはできません。
ホスト（host、Next.jsアプリ）は、ポートに対する具体的な実装を提供し、環境変数を提供します。
すべての設定はCoreConfigオブジェクトを介して渡されます。エンジンはprocess.envを直接読み取ることはありません（ESLintによって強制されます）。

プロジェクトの実行方法

前提条件 – Node ≥ 20、pnpm 10.15.1（corepack enableを使用）。
Docker (推奨) – make up-prod（ライトスタック）またはmake up-ocr（Docling OCRを追加）。停止およびオプションでボリュームの削除を行うには、make down / make down-cleanを使用してください。
Dockerなし – pgvector拡張機能を持つPostgreSQLインスタンスを用意し、マイグレーション/シードコマンドを実行した後、pnpm --filter @launchstack/web devおよびpnpm --filter @launchstack/worker devを介してwebおよびworkerパッケージを実行します。
チャット設定 – デフォルトでは、エンジンはGoogle GeminiのOpenAI互換エンドポイントと通信します。CHAT_BASE_URLおよびCHAT_API_KEYを使用して、OpenAI互換サービス（OpenRouter、Ollama、vLLMなど）を指すように上書きできます。Embeddings、OCR、文字起こしなどは、個別の認証情報スロットがあります。

現在のステータス

エンジンパッケージはnpmに未公開です。最初のリリースは、リポジトリのrelease.ymlワークフローを通じて自動化されます。
リファレンスアプリはローカルまたはDocker経由で実行可能であり、ingestion → vector store → RAG → チャット（guardrails付き）という、完全に機能するデモモジュールを実演演習します。
ロードマップ項目（mcp, workflow-generation, rules-extraction, connectors）は、現時点ではスキャフォールディング（枠組み）としてのみ存在します。

対象ユーザー

ドキュメントの処理、検索拡張生成（RAG）、およびLLM駆動型エージェントのために、堅牢で型付きの基盤が必要なAIネイティブSaaS製品を構築するチーム。
ビジネスロジック（エンジン）とインフラストラクチャ（ホスト）の間のクリーンな分離を好み、TypeScriptファーストでポートベースの設計を好む開発者。
垂直統合型機能の拡張や、新しいアダプター/プロバイダーの追加に関心のあるオープンソースコントリビューター。

貢献方法

CONTRIBUTING.mdのガイドラインに従ってください。
公開されたエンジンパッケージへのすべての変更は、Changesetを伴う必要があります。
リンティング（カスタムのインポート境界ルールを含む）は、CIのブロック要因となるCIステップです。そのため、core-features-hostの分離を維持してください。

ライセンス – Apache 2.0.