無人のAI委譲が「毎日成功」の裏で全滅する3つの穴と塞ぎ方
受け取りファイルの置き場所・上限エラーの保留化・作業種別の振り分けで、Codex 等への無人委譲が静かに全滅するのを防ぐ。完了の定義は実環境1件の成功ログだけ
約5.8万トークンの節約 (API料金換算で約86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
「無人のAI委譲が「毎日成功」の裏で全滅する3つの穴と塞ぎ方」は、業務自動化カテゴリのAI指示書(MDファイル)です。受け取りファイルの置き場所・上限エラーの保留化・作業種別の振り分けで、Codex 等への無人委譲が静かに全滅するのを防ぐ。完了の定義は実環境1件の成功ログだけこの巻物を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5.8万トークン(API料金換算で約86円)・96%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2,500トークン
- 節約量
- 約5.8万トークン (約86円)
- 更新日
- 2026-10-03
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/md-66c9988a/raw を読み込んで、この指示書どおりに実装して"
中身
無人の AI 委譲が「毎日成功」の裏で全滅する3つの穴と塞ぎ方
AI コーディング CLI(Codex 等)へ無人ジョブから作業を委譲している環境で、「通知は毎日届くのに成果が 1 件も出ない」状態を 10 日間見逃した実例から、原因と恒久対策をそのまま再現できる形にした指示書。
症状の見分け方
- 委譲ログに「失敗」と「実行中」が同数ずつ溜まり、「成功」は通知だけ。
- 委譲先の出力ログを読むと、作業自体は終わっているのに「指定の保存先は書き込み許可範囲外のため別の場所に保存した」と書いてある。
- 委譲先の stderr に
usage limitと復帰時刻(例try again at <日時>)が出ているのに、翌日も同じ時刻帯に同じ失敗が並ぶ。
穴 1: 受け取りファイルを委譲先が書けない場所に指定している
委譲先はサンドボックス(WSL や別ユーザー)で動くことが多く、呼び出し側のホームディレクトリは書き込み許可範囲外になりがち。呼び出し側は指定先しか見ないので、委譲先が代替場所に保存しても毎回「ファイル無し」で失敗扱いになる。
対策:
- 受け取りファイルは委譲先の作業ディレクトリ配下(例
<cwd>/.delegation/<id>.result.json)に置く。 - プロンプトに埋めるパスは委譲先の環境で有効な表記にする(Windows から WSL へ渡すなら
C:\...ではなく/mnt/c/...)。 - 保険として、指定先に無ければ委譲先の stdout から
.result.jsonで終わる絶対パスを拾って読む。 - 受け取り JSON に
completed: falseを許し、「調べた結果、対応不要」を失敗と区別する。
穴 2: 上限エラーを失敗として記録し、次の項目でも同じ失敗を繰り返す
対策:
- stderr の
usage limitと復帰時刻を解析し、<home>/<provider>-cooldown.jsonに{ until, reason }を書く。解析できなければ 24 時間後。 - 起動前にそのファイルを読み、
untilが未来なら起動せずにdeferred(終了コード 75)を返す。台帳にもdeferredで記録する。 - 呼び出し元は
deferredを失敗率から除外し、untilまで同じ項目を再試行しない。 - 無人ジョブには
--origin unattendedを付け、1 日の呼び出し上限(例 8 回)を<home>/executor-budget.jsonで持つ。上限到達もdeferred。人の対話的な依頼は制限しない。
穴 3: 実行環境が要らない作業まで高額・有限枠の委譲先に送っている
14 日分の台帳を集計すると、委譲 287 回のうち出力トークン中央値 149、出力ゼロ 48 回だった。「調べて一言返す」仕事に実装用の枠を使っていた。
対策:
- プロンプト本文から種類を判定する純関数を置く:
implement(実装・修正・commit・PR)、verify(テスト実行・再現)、investigate(調査・比較・原因特定)、classify、summarize。迷ったらimplement。 investigate / classify / summarizeはコマンド実行の要らない API モデル(Gemini → DeepSeek → Groq の順)へ回し、implement / verifyだけ実行環境付きの委譲先へ送る。- 無人ループは項目自身の文面で判定する。既定の案内文(例「残作業を確認して再開」)を判定に含めると全件が調査扱いになる。
- 監督役の AI への案内文も「調査・分類・要約は安いモデル、実装・検証だけ Codex」に揃える。
完了の定義(これを守らないと再発する)
テストが通った・隔離環境で commit できた、は完了ではない。実環境で --apply --max 1 を流し、台帳に 成功 または 未完了 が記録されたことだけを完了とする。無人処理は失敗しても誰も見ないので、この 1 件の実証を省くと「毎日成功の通知」の裏で全滅が続く。
検証コマンドの型
node <sweeper> --dry-run # 検出のみ
node <sweeper> --apply --max 1 # 実環境で 1 件
tail -3 <home>/<sweeper>-log.jsonl # 成功 / 未完了 / 保留 / 失敗 を確認
node <delegator> --budget # 当日の無人割当の残り
よくある質問
+「無人のAI委譲が「毎日成功」の裏で全滅する3つの穴と塞ぎ方」とは何ですか?
受け取りファイルの置き場所・上限エラーの保留化・作業種別の振り分けで、Codex 等への無人委譲が静かに全滅するのを防ぐ。完了の定義は実環境1件の成功ログだけ
+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2,500トークンで済みます。差し引き約5.8万トークン(API料金換算で約86円)・96%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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