AI 自動化ワークフロー（101-skills/superpowers）

ベルト CLI スキルのインストール: npx skills add belt-sh/cli

AI 自動化ワークフロー

inference.sh CLI を使用して自動化された AI ワークフローを構築します。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

# シンプルな自動化: 日次画像生成
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "インスピレーショナルな名言の背景、ミニマルデザイン、日付: '"$(date +%Y-%m-%d)""
}'

自動化パターン

パターン 1: バッチ処理

同じワークフローで複数のアイテムを処理します。

#!/bin/bash
# batch_images.sh - 複数のプロンプトから画像を生成

PROMPTS=(
  "朝日の山の風景"
  "夕日の海の波"
  "秋の森の小道"
  "夜の砂漠の砂丘"
)

for prompt in "${PROMPTS[@]}"; do
  echo "生成中: $prompt"
  belt app run falai/flux-dev --input "{
    \"prompt\": \"$prompt, プロフェッショナルな写真、4K\"
  }" > "output_${prompt// /_}.json"
  sleep 2  # レート制限
done

パターン 2: 逐次パイプライン

複数の AI 操作をチェーンします。

#!/bin/bash
# content_pipeline.sh - 完全なコンテンツ作成パイプライン

TOPIC="医療におけるAI"

# ステップ 1: リサーチ
echo "リサーチ中..."
RESEARCH=$(belt app run tavily/search-assistant --input "{
  \"query\": \"$TOPIC 最新の開発\"
}")

# ステップ 2: 記事執筆
echo "記事執筆中..."
ARTICLE=$(belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input "{
  \"prompt\": \"$TOPIC に関する500語のブログ記事を執筆。元データ: $RESEARCH\"
}")

# ステップ 3: 画像生成
echo "画像生成中..."
IMAGE=$(belt app run falai/flux-dev --input "{
  \"prompt\": \"$TOPIC に関する記事のヘッダー画像、モダンでプロフェッショナル\"
}")

# ステップ 4: ソーシャル投稿生成
echo "ソーシャル投稿作成中..."
SOCIAL=$(belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
  \"prompt\": \"以下を要約するTwitterスレッド（5ツイート）を執筆: $ARTICLE\"
}")

echo "パイプライン完了!"

パターン 3: 並列処理

複数の操作を同時に実行します。

#!/bin/bash
# parallel_generation.sh - 複数のアセットを並列生成

# すべてのジョブをバックグラウンドで開始
belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "ヒーロー画像..."}' > hero.json &
PID1=$!

belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "機能画像 1..."}' > feature1.json &
PID2=$!

belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "機能画像 2..."}' > feature2.json &
PID3=$!

# すべての完了を待機
wait $PID1 $PID2 $PID3
echo "すべての画像が生成されました!"

パターン 4: 条件分岐ワークフロー

結果に基づいて分岐します。

#!/bin/bash
# conditional_workflow.sh - コンテンツ分析に基づく処理

INPUT_TEXT="$1"

# コンテンツ分析
ANALYSIS=$(belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
  \"prompt\": \"このテキストを positive、negative、neutral のいずれかに分類。分類のみを返してください。\n\n$INPUT_TEXT\"
}")

# 結果に基づいて分岐
case "$ANALYSIS" in
  *positive*)
    echo "お祝い画像を生成中..."
    belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "お祝い、成功、幸せ"}'
    ;;
  *negative*)
    echo "サポートメッセージを生成中..."
    belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input "{
      \"prompt\": \"以下へのサポート的で励ましの返答を執筆: $INPUT_TEXT\"
    }"
    ;;
  *)
    echo "中立的な確認を生成中..."
    ;;
esac

パターン 5: フォールバック付きリトライ

障害を適切に処理します。

#!/bin/bash
# retry_workflow.sh - 失敗した操作のリトライ

generate_with_retry() {
  local prompt="$1"
  local max_attempts=3
  local attempt=1

  while [ $attempt -le $max_attempts ]; do
    echo "試行 $attempt..."

    result=$(belt app run falai/flux-dev --input "{\"prompt\": \"$prompt\"}" 2>&1)

    if [ $? -eq 0 ]; then
      echo "$result"
      return 0
    fi

    echo "失敗、リトライ中..."
    ((attempt++))
    sleep $((attempt * 2))  # 指数バックオフ
  done

  # 別のモデルにフォールバック
  echo "代替モデルにフォールバック中..."
  belt app run google/imagen-3 --input "{\"prompt\": \"$prompt\"}"
}

generate_with_retry "山々に沈む美しい夕日"

スケジュール自動化

Cron ジョブ設定

# crontab を編集
crontab -e

# 毎日9時に日次コンテンツ生成
0 9 * * * /path/to/daily_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

# 毎週月曜8時に週次レポート
0 8 * * 1 /path/to/weekly_report.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

# 6時間ごとにソーシャルメディアコンテンツ
0 */6 * * * /path/to/social_content.sh >> /var/log/ai-automation.log 2>&1

日次コンテンツスクリプト

#!/bin/bash
# daily_content.sh - 毎日9時に実行

DATE=$(date +%Y-%m-%d)
OUTPUT_DIR="/output/$DATE"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 日次引用画像を生成
belt app run falai/flux-dev --input '{
  "prompt": "やる気を引き出す名言背景、ミニマル、朝の雰囲気"
}' > "$OUTPUT_DIR/quote_image.json"

# 日次ヒントを生成
belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input '{
  "prompt": "今日のための実行可能な生産性向上のヒントを1つください。簡潔に。"
}' > "$OUTPUT_DIR/daily_tip.json"

# ソーシャルに投稿（任意）
# belt app run twitter/post-tweet --input "{...}"

echo "日次コンテンツを生成しました: $DATE"

監視とログ取得

ログラッパー

#!/bin/bash
# logged_workflow.sh - 包括的なログ付き

LOG_FILE="/var/log/ai-workflow-$(date +%Y%m%d).log"

log() {
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" | tee -a "$LOG_FILE"
}

log "ワークフローを開始"

# 実行時間を計測
START_TIME=$(date +%s)

# ワークフローを実行
log "画像生成中..."
RESULT=$(belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "test"}' 2>&1)
STATUS=$?

if [ $STATUS -eq 0 ]; then
  log "成功: 画像を生成しました"
else
  log "エラー: $RESULT"
fi

END_TIME=$(date +%s)
DURATION=$((END_TIME - START_TIME))
log "${DURATION}秒で完了"

エラーアラート

#!/bin/bash
# monitored_workflow.sh - エラーアラート付き

run_with_alert() {
  local result
  result=$("$@" 2>&1)
  local status=$?

  if [ $status -ne 0 ]; then
    # アラート送信（webhook、メールなど）
    curl -X POST "https://your-webhook.com/alert" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d "{\"error\": \"$result\", \"command\": \"$*\"}"
  fi

  echo "$result"
  return $status
}

run_with_alert belt app run falai/flux-dev --input '{"prompt": "test"}'

Python SDK 自動化

#!/usr/bin/env python3
# automation.py - Python ベースのワークフロー

import subprocess
import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def run_infsh(app_id: str, input_data: dict) -> dict:
    """inference.sh アプリを実行し結果を返す"""
    result = subprocess.run(
        ["belt", "app", "run", app_id, "--input", json.dumps(input_data)],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    return json.loads(result.stdout) if result.returncode == 0 else None

def daily_content_pipeline():
    """日次コンテンツを生成"""
    date_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    output_dir = Path(f"output/{date_str}")
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # 画像を生成
    image = run_infsh("falai/flux-dev", {
        "prompt": f"{date_str} のための日次インスピレーション、美しく、感動的"
    })
    (output_dir / "image.json").write_text(json.dumps(image))

    # キャプションを生成
    caption = run_infsh("openrouter/claude-haiku-45", {
        "prompt": "日々のモチベーション投稿のためのインスピレーションあふれるキャプションを書いてください。2～3文。"
    })
    (output_dir / "caption.json").write_text(json.dumps(caption))

    print(f"{date_str} のコンテンツを生成しました")

if __name__ == "__main__":
    daily_content_pipeline()

ワークフローテンプレート

コンテンツカレンダー自動化

#!/bin/bash
# content_calendar.sh - 1週間分のコンテンツを生成

TOPICS=("生産性" "ウェルネス" "テクノロジー" "創造性" "リーダーシップ")
DAYS=("月曜日" "火曜日" "水曜日" "木曜日" "金曜日")

for i in "${!DAYS[@]}"; do
  DAY=${DAYS[$i]}
  TOPIC=${TOPICS[$i]}

  echo "$DAY の $TOPIC に関するコンテンツを生成中..."

  # 画像
  belt app run falai/flux-dev --input "{
    \"prompt\": \"$TOPIC テーマ、$DAY のモチベーション、ソーシャルメディアスタイル\"
  }" > "content/${DAY}_image.json"

  # キャプション
  belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
    \"prompt\": \"$TOPIC に関する $DAY のモチベーション投稿を執筆。ハッシュタグを含めること。\"
  }" > "content/${DAY}_caption.json"
done

データ処理パイプライン

#!/bin/bash
# data_processing.sh - データファイルを処理・分析

INPUT_DIR="./data/raw"
OUTPUT_DIR="./data/processed"

for file in "$INPUT_DIR"/*.txt; do
  filename=$(basename "$file" .txt)

  # コンテンツを分析
  belt app run openrouter/claude-haiku-45 --input "{
    \"prompt\": \"このデータを分析し、JSON 形式で主要なインサイトを提供: $(cat $file)\"
  }" > "$OUTPUT_DIR/${filename}_analysis.json"

done

ベストプラクティス

1. レート制限 - API 呼び出し間に遅延を入れる
2. エラーハンドリング - 常に戻りコードをチェックする
3. ログ取得 - すべての操作を記録する
4. 冪等性 - 安全な再実行を設計する
5. 監視 - 障害時にアラートを送る
6. バックアップ - 中間結果を保存する
7. タイムアウト - 適切な制限時間を設定する

関連スキル

# コンテンツパイプライン
npx skills add inference-sh/skills@ai-content-pipeline

# RAG パイプライン
npx skills add inference-sh/skills@ai-rag-pipeline

# ソーシャルメディア自動化
npx skills add inference-sh/skills@ai-social-media-content

# フルプラットフォームスキル
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli

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