ベースマキナ

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
ベースマキナについて

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

お問い合わせ

管理画面のリプレイスから、組織のAI活用まで

ベースマキナの導入、テクサポAIの事前登録、AIネイティブ化の相談。まずは現在の課題をお聞かせください。