AIエージェント運営ガイド

Smart Treatsがどうやって複数のAIエージェント×人間チームでメディアを運営しているか。
再現可能な仕組みを完全公開します。

1. 全体像：誰が何をやっているか

Kosuke（人間・オーナー） │ 「記事10本作って」← 1行指示 ▼ gyoza（Claude Code）— 司令塔＆全実装 ├→ 記事HTML生成・ブランドルール厳守 ├→ Agent Bridgeでbotchanにリサーチ依頼 ├→ kodak(Codex)に設計相談 ├→ git commit & Cloudflareデプロイ └→ Kosukeに最終報告のみ agent2 — 記事生成の並列ワーカー ├→ ta-works: パパ向けレシピ担当 └→ sonoro-works: 科学・トレンド記事担当 kodak/Codex — 設計・アーキテクチャ担当 └→ 複雑な機能設計・タスク分割 botchan/OpenClaw — リサーチ・監視担当 └→ PubMed・FDA・競合クロール

Smart Treatsは「1行指示で全部回る」を実現しています。オーナーのKosukeが「記事10本作って」と伝えるだけで、AIエージェントが自律的にリサーチ→記事生成→品質チェック→デプロイまで完了します。

2. 5つの役割と担当

役割	担当	タイプ	いつ動くか
司令塔＆全実装	gyoza（Claude Code）	AI	常時。記事生成・デプロイ・コード修正
記事生成ワーカー	ta-works / sonoro-works	AI	記事キューにアサインされた時
設計・レビュー	kodak（Codex）	AI	複雑な機能・大型改修時
リサーチ・監視	botchan（OpenClaw）	Bot	24/365。cron実行 + オンデマンド
最終判断・承認	Kosuke	人間	最初の指示と最後のOKだけ

ポイント：人間のオペレーションを最小化

Kosukeがやるのは「何を作るか決める」と「最終OKを出す」の2つだけ。中間工程は全てAIが自律的に処理します。

3. Agent Bridge — Bot間通信の仕組み

なぜ必要か

Discord上のBot同士は@メンションが通知として届きません。そこでWebhook + JSONで確実にタスクを受け渡す仕組みを構築しました。

gyoza → publisher.py → Discord #agent-queue（Webhook） ↓ watcher.py（cron 1分間隔）が検知 ↓ OpenClaw agentが実行 ↓ #agent-done（Webhook）に完了報告 ↓ gyoza ← result_handler.py ← 結果取得

3つのスクリプト

スクリプト	実行者	役割
`publisher.py`	gyoza	タスクをJSON形式でWebhook投稿
`watcher.py`	botchan（cron）	1分間隔でタスク検知→実行
`result_handler.py`	gyoza	完了報告を取得・待機

使い方の例

# リサーチ依頼
python3 publisher.py \
  --type crawl \
  --title "低糖質おやつ SEOキーワード調査" \
  --instructions "子供 低糖質 おやつ で上位10サイトを調査" \
  --project smart-treats

# 設計依頼（kodak宛）
python3 publisher.py \
  --type design --to codex \
  --title "内部リンク自動化設計" \
  --instructions "全記事の内部リンクを自動管理する仕組みを設計して"

# 完了確認
python3 result_handler.py --check-latest

# 特定タスクの結果待ち（最大5分）
python3 result_handler.py --task-id <uuid> --wait --timeout 300

4. 記事生成パイプライン（5ステップ）

テーマ決定

article-queue.yamlで記事テーマを管理。status（queued→in_progress→done）、assigned_to（gyoza/ta-works/sonoro-works）、priority（tier1-3）で制御。

リサーチ

botchanにAgent Bridge経由で依頼。PubMed論文検索、FDA添加物規制チェック、競合記事の構成分析を実行。結果はdata/research/に保存。

記事HTML生成

ブランドルール＆ペルソナガイドに従い、Schema.org JSON-LD付きのHTMLを生成。NG用語チェック済み。コンテンツ順序は「感情→根拠→専門性」。

品質チェック

evidence_checker.pyで自動チェック。NG用語の有無、外部コンテンツとの重複度（60%以上はNG）、栄養数値の出典有無、エビデンススコア（70点以上でOK）。

デプロイ

git commit & push → wrangler deployでCloudflare Workersに公開。デプロイ完了後、Kosukeに最終報告。

ブランドルール（全工程で厳守）

❌ NG用語: ダイエット、ヘルシー、我慢、カロリーオフ、糖質制限
✅ Plus Appeal: 「もっと楽しく、もっと賢く」
✅ Visual Junk, Inside Superfood: 見た目はワクワク、中身は低糖質
✅ コンテンツ順序: 感情 → 根拠 → 専門性

5. 他の人に仕事を振る方法

パターンA: 記事生成を振る（agent2方式）

必要なもの: Claude Codeセッション + GitHubアクセス + ブランドルール理解

article-queue.yamlで対象記事をassigned_to: 担当名に設定
担当者のClaude Codeセッションで記事を生成
専用ブランチ（例: feat/agent2-sprint）にcommit & push
gyozaがmainにマージ & デプロイ

注意: 同じファイルを同時編集しない。ブランチを分ける。NG用語チェック必須。

パターンB: リサーチを振る（botchan方式）

必要なもの: Agent Bridge + OpenClawアカウント

python3 publisher.py --type crawl --title "○○の調査" --instructions "具体的な指示"

結果は自動で#agent-doneに報告される。result_handler.pyで取得。

パターンC: 設計を振る（kodak方式）

必要なもの: Agent Bridge + --to codexオプション

python3 publisher.py --type design --to codex --title "○○の設計" --instructions "要件"

kodakが設計書を作成し、project-memory/に保存して報告。

6. 各エージェントに必要なもの

gyoza（司令塔）

項目	詳細
Claude Code	Anthropicアカウント + CLI
GitHub	リポジトリ読み書き権限
Cloudflare	APIトークン（デプロイ用）
Discord	Bot Token + チャンネルアクセス
Agent Bridge	publisher.py + result_handler.py

agent2（記事ワーカー）

項目	詳細
Claude Code	別セッション（別マシンまたは別ターミナル）
GitHub	リポジトリ読み書き権限
ブランドルール	docs/claude-code-guide.md の理解
専用ブランチ	feat/agent2-xxx

kodak（設計担当）

項目	詳細
Claude/Codex	別セッション
Agent Bridge	タスク受信（watcher.py）
設計ドキュメント	DESIGN_SYSTEM.md の理解

botchan（リサーチ担当）

項目	詳細
OpenClaw	アカウント + CLI
Agent Bridge	watcher.py（cron 1分間隔で登録）
クロールスクリプト	scripts/crawl_*.py

7. 新プロジェクトへの応用手順

以下の8ステップで、Smart Treatsと同じ運営体制を別プロジェクトに構築できます。

リポジトリ作成 — GitHubにプロジェクト用リポジトリを作成

CLAUDE.md作成 — ブランドルール・NG用語・コンテンツ順序を定義

Agent Bridge設定 — .envにWebhook URL・Bot Token・Channel IDを設定

記事キュー作成 — article-queue.yamlでテーマ・優先度・担当を管理

ペルソナ定義 — PERSONA-GUIDE.mdでターゲット読者を体系化

デプロイ先設定 — wrangler.tomlでCloudflare Workers設定

Discordチャンネル作成 — メインチャンネル + リサーチ用チャンネル

cron登録 — watcher.pyを1分間隔で実行するcronジョブを設定

まとめ

Smart Treatsの運営体制は「AIが自律的に動き、人間は判断だけする」というシンプルな原則に基づいています。Agent Bridgeによるbot間通信、記事キューによるタスク管理、ブランドルールによる品質担保——この3つの仕組みがあれば、どんなメディアでも同じ体制を構築できます。