AI Workflow開発中
自然言語・コードで管理できる
常駐型AIワークフロー
Slackに常駐するのでメンションで呼べるAIワークフローを開発しています。手順は自然言語のスキルでもコードでも書け、Gitで管理してbm syncで同期します。
- ClaudeやHermes Agentのスキルをスクリプトごと読み込める
- 同期したワークフローはノードで可視化され、管理画面からそのまま実行
- Amazon Bedrockやオンプレのサーバー、各社のLLM APIに接続
- 実行は権限・承認・監査ログのもとで。本番データの扱いはベースマキナと同じ
機能の詳細と提供時期は、先行案内でお知らせします。
手順を書くだけで、
Slackから呼べるワークフローに
スキルかコードで定義すると、ノードで可視化されます。Slackのメンションで実行し、反映と動作確認はCLIから行えます。
自然言語のスキルでもコードでも定義できる
手順はSKILL.mdに自然言語で書き、細かく制御したい処理はTypeScriptで書けます。どちらもGitで管理し、Pull Requestでレビューします。
- ClaudeやHermes Agentのスキルをスクリプトごと読み込める
- トリガーと接続先のLLMはdefineWorkflowで指定
- 文章で書いた手順の変更も、Pull Requestの差分で確認
ワークフローをノードでわかりやすく表示
同期したワークフローは、トリガーから返信までをノードで表示します。実行中のステップと所要時間、実行ログもその場で確認できます。
- 分岐と承認の流れをひと目で確認
- Amazon Bedrockやオンプレなど、接続先のLLMも表示
- 定義は画面から変えず、Gitで一元管理
Slackに常駐するのでメンションで呼び出せる
ワークフローはSlackに常駐するボットとして動きます。チャンネルでメンションすると実行を始め、進み具合と結果をスレッドに返信します。
- 呼び出せるワークフローをチャンネルごとに設定
- 承認が必要なステップは、承認者にSlackで依頼
- 受け付けと完了をリアクションで表示
動作確認や設定反映に使えるCLIを用意
bm syncでステージングと本番に反映します。bm run --dry-runで実行前に確かめられます。
- Pull RequestのマージでGitHub Actionsから自動で反映
- dry-runでスキルとコードの定義を検証
- Claude Codeなどのエージェントからも同じコマンドで操作
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