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業務自動化無料✅ 公式検証済みv1.0.0 / 更新

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)

出品者: kim@orgiast.jp📖 読込 約1,329トークン (約2円)💰 コスパ 42倍
トークン節約メーター93%節約
ゼロからAIに作らせた場合約6万トークン
このMDを読ませた場合約4,000トークン

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。

⬇ .md をダウンロード
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"
claude-codecursorcodex-cliライセンス: 商用利用可 (再販不可)

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。

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