diff --git a/docs-tech/dgx-spark-claude-code-local/index.md b/docs-tech/dgx-spark-claude-code-local/index.md
index 0d77e6c..8b75d1d 100644
--- a/docs-tech/dgx-spark-claude-code-local/index.md
+++ b/docs-tech/dgx-spark-claude-code-local/index.md
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 sidebar_position: 4
 title: DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かす
-description: DGX Spark上でQwen3-Coder-Next-FP8をvLLM経由でClaude Codeのバックエンドとして使う方法
+description: DGX Spark上でQwen3-Coder-Next-FP8をvLLM経由でClaude Codeのバックエンドとして使う方法（200Kコンテキスト対応）
 hide_table_of_contents: false
 displayed_sidebar: null
 ---
@@ -18,6 +18,16 @@ Claude Codeをローカルで動かすメリット：
 
 この記事では、DGX Spark上でQwen3-Coder-Next-FP8を使ってClaude Codeを動かす方法を解説する。
 
+## ワンライナーセットアップ
+
+```bash
+curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-claude-code.sh | bash
+```
+
+:::tip
+初回はモデルロードに約10分かかる。スクリプトは完了まで待機する。
+:::
+
 ## 構成
 
 ```
@@ -38,21 +48,11 @@ Claude Codeをローカルで動かすメリット：
 └─────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
-**なぜプロキシが必要？**
-- Claude Code → Anthropic Messages API
-- vLLM → OpenAI互換API
+## 手動セットアップ
 
-フォーマットが異なるため、**claude-code-proxy**で変換する。
+### Step 1: vLLMでQwen3-Coder-Next-FP8を起動
 
-## 前提条件
-
-- DGX Spark（128GB統合メモリ）
-- Docker
-- Node.js 22+
-
-## Step 1: vLLMでQwen3-Coder-Next-FP8を起動
-
-```bash title="vLLM起動コマンド"
+```bash title="vLLM起動（200Kコンテキスト）"
 docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
   --gpus all \
   -p 8000:8000 \
@@ -61,8 +61,8 @@ docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
   nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3 \
   vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8 \
   --served-model-name qwen3-coder-next \
-  --max-model-len 32768 \
-  --max-num-seqs 32 \
+  --max-model-len 200000 \
+  --max-num-seqs 8 \
   --gpu-memory-utilization 0.85 \
   --enable-auto-tool-choice \
   --tool-call-parser qwen3_xml \
@@ -73,42 +73,23 @@ docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
 
 | パラメータ | 値 | 説明 |
 |-----------|-----|------|
-| `--served-model-name` | `qwen3-coder-next` | モデル名（`/`を含めない） |
-| `--enable-auto-tool-choice` | - | Tool Calling有効化 |
-| `--tool-call-parser` | `qwen3_xml` | **Qwen3専用パーサー**（重要！） |
+| `--max-model-len` | `200000` | 200Kコンテキスト |
+| `--max-num-seqs` | `8` | 同時リクエスト数（メモリ節約） |
+| `--tool-call-parser` | `qwen3_xml` | **Qwen3専用パーサー** |
 
 :::danger tool-call-parserに注意
 `--tool-call-parser hermes` ではなく **`qwen3_xml`** を使うこと！
 hermesだとTool Callingのフォーマットが崩れてClaude Codeが止まる。
 :::
 
-### 起動確認
+### Step 2: claude-code-proxyをセットアップ
 
 ```bash
-# ヘルスチェック
-curl http://localhost:8000/health
-
-# モデル一覧
-curl http://localhost:8000/v1/models
-```
-
-初回起動は約10分かかる（45GBのモデルをロード）。
-
-## Step 2: claude-code-proxyをセットアップ
-
-### インストール
-
-```bash
-# リポジトリをクローン
 git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git
 cd claude-code-proxy
-
-# 依存関係をインストール
 pip install -r requirements.txt --user
 ```
 
-### 設定ファイル
-
 ```bash title=".env作成"
 cat > .env << 'EOF'
 OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
@@ -121,27 +102,11 @@ MAX_TOKENS_LIMIT=8192
 EOF
 ```
 
-### プロキシ起動
-
 ```bash
 python start_proxy.py
 ```
 
-### 動作確認
-
-```bash
-curl http://localhost:8082/v1/messages \
-  -H "Content-Type: application/json" \
-  -H "x-api-key: dummy" \
-  -d '{"model": "claude-3-5-sonnet-20241022", "max_tokens": 100, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'
-```
-
-## Step 3: Claude Codeを起動
-
-:::tip ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
-`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` は**設定しない**こと！
-両方設定するとAuth conflictエラーが出る。
-:::
+### Step 3: Claude Codeを起動
 
 ```bash
 ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 \
@@ -149,6 +114,10 @@ ANTHROPIC_API_KEY=dummy \
 claude
 ```
 
+:::tip ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
+`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` は**設定しない**こと！両方設定するとAuth conflictエラーが出る。
+:::
+
 ### シェル設定に追加（推奨）
 
 ```bash title="~/.bashrc"
@@ -159,24 +128,16 @@ alias claude-local='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=d
 
 | 項目 | 値 |
 |------|-----|
-| プロンプト処理 | ~1900 tokens/s |
-| 生成速度 | ~6 tokens/s |
+| プロンプト処理 | ~2300 tokens/s |
+| 生成速度 | ~20-30 tokens/s |
 | メモリ使用量 | ~84GB / 119GB |
-| KVキャッシュ | 26GB（32Kコンテキスト） |
-
-### 動作確認済み機能
-
-- ✅ チャット応答
-- ✅ ストリーミング
-- ✅ Tool Calling（Bash実行、ファイル操作）
-- ✅ 日本語対応
+| 最大コンテキスト | **200K tokens** |
+| 同時リクエスト | 8 |
 
 ## トラブルシューティング
 
 ### Tool Callingで止まる
 
-**原因:** `--tool-call-parser` の設定が間違っている
-
 ```bash
 # ❌ 間違い
 --tool-call-parser hermes
@@ -187,42 +148,25 @@ alias claude-local='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=d
 
 ### Auth conflict エラー
 
-```
-Auth conflict: Both a token (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) and an API key (ANTHROPIC_API_KEY) are set.
-```
-
-**対処:**
 ```bash
 unset ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
 ```
 
-### 文字化け
+### max_tokens エラー
 
-```bash
-LANG=en_US.UTF-8 claude
-```
-
-### vLLMが404を返す
-
-vLLMはAnthropic API未実装のため、claude-code-proxyを使う。
+入力が長すぎて出力枠がない場合、プロキシの `MAX_TOKENS_LIMIT` を下げる。
 
 ## まとめ
 
-DGX SparkでClaude Codeをローカルモデルで動かすポイント：
-
-1. **vLLM** + **Qwen3-Coder-Next-FP8**を起動
-2. **`--tool-call-parser qwen3_xml`** を使う（重要！）
+1. **vLLM** + **Qwen3-Coder-Next-FP8**を起動（200K対応）
+2. **`--tool-call-parser qwen3_xml`** を使う
 3. **claude-code-proxy**でAPI変換
 4. **`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`は設定しない**
 
-これでプライベートなコーディング環境の完成！🎉
-
 ## 参考リンク
 
 - [vLLM Claude Code統合](https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/integrations/claude_code/)
-- [vLLM Tool Calling](https://docs.vllm.ai/en/latest/features/tool_calling/)
 - [claude-code-proxy](https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy)
-- [Qwen3-Coder-Next-FP8](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8)
 
 ---
 
diff --git a/static/scripts/dgx-spark-claude-code.sh b/static/scripts/dgx-spark-claude-code.sh
new file mode 100644
index 0000000..491eed9
--- /dev/null
+++ b/static/scripts/dgx-spark-claude-code.sh
@@ -0,0 +1,95 @@
+#!/bin/bash
+# DGX Spark Claude Code ローカル実行スクリプト
+# Usage: curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-claude-code.sh | bash
+
+set -e
+
+echo "🚀 DGX Spark Claude Code セットアップ"
+echo ""
+
+# Step 1: vLLM起動
+echo "📦 Step 1: vLLM + Qwen3-Coder-Next-FP8 起動..."
+docker stop qwen3-coder-next-fp8 2>/dev/null || true
+docker rm qwen3-coder-next-fp8 2>/dev/null || true
+
+docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
+  --gpus all \
+  -p 8000:8000 \
+  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
+  --ipc=host \
+  nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3 \
+  vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8 \
+  --served-model-name qwen3-coder-next \
+  --max-model-len 200000 \
+  --max-num-seqs 8 \
+  --gpu-memory-utilization 0.85 \
+  --enable-auto-tool-choice \
+  --tool-call-parser qwen3_xml \
+  --trust-remote-code
+
+echo "   コンテナ起動完了（モデルロードに約10分かかります）"
+echo ""
+
+# Step 2: claude-code-proxy セットアップ
+echo "🔧 Step 2: claude-code-proxy セットアップ..."
+PROXY_DIR="$HOME/.claude-code-proxy"
+
+if [ ! -d "$PROXY_DIR" ]; then
+  git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git "$PROXY_DIR"
+fi
+
+cd "$PROXY_DIR"
+pip install -r requirements.txt --user --quiet 2>/dev/null || pip install -r requirements.txt --user --break-system-packages --quiet
+
+cat > .env << 'EOF'
+OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8000/v1
+OPENAI_API_KEY=dummy
+BIG_MODEL=qwen3-coder-next
+MIDDLE_MODEL=qwen3-coder-next
+SMALL_MODEL=qwen3-coder-next
+REQUEST_TIMEOUT=300
+MAX_TOKENS_LIMIT=8192
+EOF
+
+echo "   プロキシ設定完了"
+echo ""
+
+# Step 3: プロキシ起動
+echo "🌐 Step 3: プロキシ起動..."
+pkill -f start_proxy.py 2>/dev/null || true
+nohup python3 start_proxy.py > /tmp/proxy.log 2>&1 &
+sleep 3
+
+if curl -s http://localhost:8082/health > /dev/null 2>&1; then
+  echo "   プロキシ起動完了 (port 8082)"
+else
+  echo "   ⚠️ プロキシ起動中... (数秒待ってください)"
+fi
+echo ""
+
+# Step 4: vLLMヘルスチェック待ち
+echo "⏳ Step 4: vLLM起動待ち..."
+echo "   （モデルロード中... 約10分かかります）"
+echo ""
+
+while ! curl -s http://localhost:8000/health > /dev/null 2>&1; do
+  sleep 10
+  echo -n "."
+done
+echo ""
+echo "   ✅ vLLM起動完了！"
+echo ""
+
+# 完了メッセージ
+echo "=========================================="
+echo "🎉 セットアップ完了！"
+echo ""
+echo "Claude Codeを起動するには:"
+echo ""
+echo "  ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=dummy claude"
+echo ""
+echo "または ~/.bashrc に追加:"
+echo ""
+echo "  alias claude-local='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY=dummy claude'"
+echo ""
+echo "=========================================="