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)
OpenRouter公開カタログの差分で新モデル・値下げを検知し、当日evalで品質を測り、合格した候補を『次に開くセッションの先頭に出る実装提案』として届ける仕組みの設計と落とし穴(reset --hardで消える保存先・衝突PRでCIが出ない・Windowsのfile URL)
約5.6万トークンの節約 (API料金換算で約84円分)。 要件定義・技術調査・試行錯誤ぶんのトークンがまるごと不要になります。※ 出品者申告とレビューに基づく推定値。モデル・タスク内容により変動します。
この巻物について
「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)」は、業務自動化カテゴリのAI指示書(MDファイル)です。OpenRouter公開カタログの差分で新モデル・値下げを検知し、当日evalで品質を測り、合格した候補を『次に開くセッションの先頭に出る実装提案』として届ける仕組みの設計と落とし穴(reset --hardで消える保存先・衝突PRでCIが出ない・Windowsのfile URL)この巻物をAIに読み込ませると、ゼロから設計・調査する場合に比べて 約5.6万トークン(API料金換算で約84円)・93%のトークンを節約できます。
- カテゴリ
- 業務自動化
- 対応AI
- claude-code、cursor、codex-cli
- ライセンス
- 商用利用可 (再販不可)
- 価格
- 無料
- ゼロから開発時
- 約6万トークン
- この巻物使用時
- 約4,000トークン
- 節約量
- 約5.6万トークン (約84円)
- 更新日
- 2026-10-09
使い方 (AIに渡す3つの方法)
いちばん簡単なのはワンライナー。Claude Code のターミナルに貼るだけです。
claude "https://makimono-md.vercel.app/api/v1/files/ai-model-scout-eval/raw を読み込んで、この指示書どおりに実装して"
中身
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。
よくある質問
+「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)」とは何ですか?
OpenRouter公開カタログの差分で新モデル・値下げを検知し、当日evalで品質を測り、合格した候補を『次に開くセッションの先頭に出る実装提案』として届ける仕組みの設計と落とし穴(reset --hardで消える保存先・衝突PRでCIが出ない・Windowsのfile URL)
+どれくらいトークン(費用)を節約できますか?
ゼロから開発すると約6万トークンかかりますが、この巻物を使えば約4,000トークンで済みます。差し引き約5.6万トークン(API料金換算で約84円)・93%の節約です。
+どうやって使いますか?
無料です。MDファイルを Claude Code などのAIに読み込ませるだけ。ワンライナーをターミナルに貼れば実装が始まります。要件定義や技術調査を省いて実装だけにトークンを使えます。
+どのAIツールに対応していますか?
claude-code、cursor、codex-cli に対応しています。
+商用利用できますか?
ライセンスは「商用利用可 (再販不可)」です。
🤝 自分でAIを動かすのは、まだ不安…という方へ
この巻物の内容を、AIを使うプロに丸ごと任せることもできます。姉妹サービスAI代行堂なら「LINEで頼むだけで、仕事が完成」。
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