# 新しいAIモデルを自動で見つけて「採用提案」まで届ける仕組み（model-scout → eval → 提案セッション）

コスト最適化ループは放っておくと「今あるプロバイダの中での最適化」に閉じ、新モデルの登場や値下げに気づかない。この指示書は、AI コーディングエージェント（Claude Code / Codex 等）に実装させるための設計と手順。無料の公開カタログだけで動く。

## 1. 偵察（model-scout）
- 情報源: OpenRouter の公開カタログ `GET https://openrouter.ai/api/v1/models`（認証不要）。各モデルの `id, name, created, pricing.prompt, pricing.completion, context_length, architecture.modality` を取る。
- 状態ファイル `<home>/.claude/model-scout-state.json` に「前回見たモデル id と価格」を保存。差分 = 新規モデル／20% 以上の値下げ。初回は `created` が直近 14 日以内のものだけ新規扱い（過去分を大量通知しない）。
- 候補判定: 現在のルーティング表（カテゴリ→採用モデル）と比べ、**入力・出力の両単価が同額以下で一方以上安く、文脈長が同等以上**なら「評価候補」。
- 出力: Markdown（`model-scout-latest.md`）と、担当者への通知 1 通（候補 0 件でも「新規なし（監視 N モデル）」を送る。沈黙は故障と区別できない）。
- 候補は eval 設定へ自動追加する。**追加先はリポジトリ内ではなくユーザー領域**（例 `<home>/.claude/eval/providers.local.json`）。実行用 clone が起動時に `git reset --hard` される運用だと、リポジトリ内の追記は次回消える（実害あり）。eval 側は「リポジトリ設定＋ローカルオーバーレイ」をマージして読む。

## 2. 当日 eval
- 候補が出たら夜間バッチを待たず、その場で小さな eval（カテゴリ別 15〜20 問、費用上限 $0.5）を回し、`eval-results.jsonl` に provider/model・カテゴリ別合格率・単価を追記する。
- 注意: サンドボックス付きの実行エージェントは「書込範囲外」で結果を保存できない。**作業ディレクトリ＝ホームの設定フォルダ**にして実行する（回避ではなく正当な書込範囲にする）。

## 3. 提案セッション（proposal-session）
- eval 済み候補のうち「カテゴリ別合格率が現行 −3pt 以内、かつ安い」ものを提案 JSON にする: `{ id, title, source, evidence[], proposal:{summary, changes[], costImpact, risks[]}, onApprove:{kind:'codex-task', promptFile}, onReject }`。
- 保存: `<home>/.claude/proposals/<id>.{json,md,codex.md}`。`codex.md` は「ルーティング表の該当カテゴリを候補へ変更し、関連テストを更新する」実装指示書を自動生成。
- 導線: 次に開くエージェントセッションの最初のプロンプトに提案 Markdown を差し込む（既存の引き継ぎ本文は壊さず先頭に 1 件だけ）。FIFO で 1 セッション 1 件。`revision` を持ち、提示後に追記されたら古い承認を拒否する。
- 承認フロー（セッション開始スキルに明文化）: 「承認」→ 実装エージェントに `codex.md` を渡す → テスト → PR → CI → マージ → `--complete <id> --decision approved --pr <URL>` で `done/` へ移動。「却下 <理由>」→ 理由を記録して `done/` へ。
- 通知は「提案セッションを用意しました: <title>」の 1 行だけに格下げする（DM で全文を読ませない）。

## 4. 週次／日次ループへの組み込み
- 偵察ステップは既存のコスト改善ループの先頭に **独立ステップ** として追加し、失敗しても本体を止めない（try/catch・dry-run 伝播）。
- 「積極モード」の基準: 低リスク用途（要約・分類・抽出）は承認を待たず自動採用し 7 日後に自動ロールバック判定、高リスク用途（コード・対話返信）と新規契約が要るプロバイダは提案セッションへ、安さだけでなく能力（文脈長・モダリティ）でも提案する。

## 5. つまずきと回避
- 提案の完了条件は「PR が出た」ではなく「担当者が開いたセッションに採用案・差分・費用効果・承認手段が並んでいる」。未マージ PR や DM だけでは誰にも届かない（9 月の自動 PR 4 件が放置された実例）。
- 衝突中（mergeable=DIRTY）の PR では GitHub Actions が起動しない。CI が「出ない」ときはまず衝突を疑う。
- Windows でテストを回すなら、子プロセスへ渡す絶対パスは `pathToFileURL(p).href` にする（`ERR_UNSUPPORTED_ESM_URL_SCHEME`）。
- 全子プロセス起動に `windowsHide: true` を付ける規約があるなら、新規ファイルも走査テストに掛かる。

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<!-- 出典: マキモノ (新しいAIモデルを自動で見つけて採用提案まで届ける（model-scout→eval→提案セッション） v1.0.0) https://makimono-md.vercel.app/md/ai-model-scout-eval -->
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