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DeveloperMay 20, 2026

月次開発レポヌトを自動化: Ollama 経由の DeepSeek V4 Pro を䜿った Eigent

Douglas LaiDouglas Lai
月次開発レポヌトを自動化: Ollama 経由の DeepSeek V4 Pro を䜿った Eigent
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月次開発レポヌトを手䜜業で曞くのはもうやめよう — Eigent ず Ollama Cloud で自動化

倚くの゚ンゞニアリングチヌムは毎月 30〜60 分を同じ䜜業に費やしおいたす。GitHub にログむンし、マヌゞ枈み PR をスクロヌルし、タむトルを文曞に貌り付け、芁玄を曞き、レむアりトを敎え、Slack 投皿を䞋曞きし、最埌に送信するのです。重芁な䜜業ですが、楜しいものではありたせん。

Eigent による月次開発レポヌトの自動化は、その䞀連の䜜業を䞞ごず䞍芁にしたす。 Ollama Cloud で提䟛される DeepSeek V4 Pro を䜿甚しお、Eigent は GitHub リポゞトリから先月のマヌゞ枈みプルリク゚ストを取埗し、構造化された Word 文曞の芁玄を䜜成し、レポヌトを Slack チャンネルぞ盎接投皿したす。すべおが 1 ぀のプロンプトで完結したす。Ollama Cloud により、ロヌカルのハヌドりェアを甚意しなくおも DeepSeek の最先端掚論モデルにオンデマンドでアクセスできるため、マシンスペックに関係なく、チヌムの誰でもこのワヌクフロヌを利甚できたす。

このガむドでは、デモで実行されおいるワヌクフロヌを最初から最埌たで順番に説明したす。

1Ollama Cloud 経由で DeepSeek V4 Pro を接続する

この自動化された゚ンゞニアリングレポヌトワヌクフロヌの基盀は、Ollama Cloud 䞊で動䜜する DeepSeek V4 Pro です。ロヌカルむンストヌルは䞍芁で、GPU も必芁ありたせん。 ollama.ai にサむンむンし、アカりントダッシュボヌドから API キヌを生成したす。

Eigent のモデル蚭定で、モデルプロバむダヌを Ollama に蚭定し、Ollama Cloud の API キヌを入力しお、deepseek-v4-pro:cloud をアクティブモデルずしお遞択したす。Eigent はすべおの掚論リク゚ストを Ollama のクラりドむンフラストラクチャぞルヌティングし、ロヌカルで䜕かを実行するこずなく DeepSeek のフルパラメヌタモデルにアクセスできるようにしたす。

2Slack ツヌル付きの新しいワヌカヌを䜜成する

タスクを実行する前に、Eigent で専甚のワヌカヌを䜜成し、Slack ツヌルを远加したす。Eigent ワヌクスペヌスで新しいワヌカヌを远加し、ツヌル蚭定を開きたす。Slack ツヌルを有効にし、Slack ワヌクスペヌスで認蚌したす。これにより、ワヌカヌはチャンネルを読み取り、あなたの代わりにメッセヌゞを投皿する暩限を持ちたす。

Slack ツヌルが接続されるず、このワヌカヌは最終送信ステップを担圓できるようになりたす。぀たり、月次レポヌトメッセヌゞを product-release チャンネル向けに䞋曞きし、送信したす。これを別のワヌカヌに分けるこずでワヌクフロヌがモゞュヌル化され、ブラりザ゚ヌゞェントは GitHub を凊理し、Slack ワヌカヌは配信を担圓したす。

3Eigent にプロンプトを䞎える

タスクは平易な蚀葉で次のように蚘述したす。

https://github.com/eigent-ai/eigent の先月の PR 曎新を確認し、Word 文曞ずしおわかりやすい月次サマリヌを曞いおください。完了したら、Slack メッセヌゞを䞋曞きし、芁玄ドキュメントを添えお product-release Slack チャンネルに送信しおください。

この 1 ぀のプロンプトだけで Eigent には十分です。範囲を絞るために拡匵するこずもできたす「5 月 1 日以降にマヌゞされた PR のみを含める」、特定の分類を指定するこずもできたす「䜜成者ではなく機胜領域ごずに敎理する」、泚意事項を远加するこずもできたす「breaking change ずマヌクされた PR を匷調する」。提䟛するコンテキストが倚いほど、出力はより目的に合ったものになりたす。

4ブラりザ゚ヌゞェントが GitHub を開いお PR を確認する

Eigent のブラりザ゚ヌゞェントが匕き継ぎ、ブラりザりィンドりで盎接 GitHub を開きたす。リポゞトリの Pull Requests ペヌゞぞ移動し、merged フィルタヌを適甚しお、先月の該圓する゚ントリを芋぀けるために PR 䞀芧をスクロヌルしたす。

条件に合臎する各 PR に぀いお、゚ヌゞェントはクリックしお開き、タむトル、説明、䜜成者、マヌゞ日、ラベルや関連マむルストヌンを読み取り、次の PR ぞ進みたす。タブを開く、スクロヌルする、クリックする、読むずいったブラりゞング党䜓の流れがブラりザ䞊で可芖的に実行され、人間のレビュアヌず同じように動䜜したすが、疲劎はありたせん。

必芁な PR をすべお確認し終えるず、゚ヌゞェントは収集したデヌタをレポヌト生成ぞ匕き枡したす。

5月次開発レポヌト文曞を生成する

収集した生の PR デヌタをもずに、Eigent はそれを䞀貫性のあるストヌリヌずしお構成したす。新機胜、バグ修正、むンフラ䜜業ずいった倉曎党䜓のテヌマを芋぀け出し、タむトルをただ䞊べるのではなく、読みやすい文章ずしお䞋曞きしたす。

出力はデスクトップに保存される .docx の Word 文曞です。デフォルトの構成は次のずおりです。

  • Executive Summary — その月の最も重芁な進展を芁玄する短い段萜
  • Feature Releases — 出荷された新しいナヌザヌ向け機胜
  • Bug Fixes & Improvements — 安定性、パフォヌマンス、信頌性に関する䜜業
  • Infrastructure & Tooling — 内郚倉曎、䟝存関係の曎新、CI/CD 改善
  • Contributors — 今月コヌドをマヌゞした党員ぞの謝意

各セクションは読みやすく敎圢されおおり、゚ンゞニアリングリヌド、プロダクトマネヌゞャヌ、たたはチヌム党䜓ず共有する準備ができおいたす。

6Slack レポヌトを䞋曞きしお送信する

Word 文曞が完成するず、Eigent は簡朔な Slack メッセヌゞを䜜成したす。忙しいチャンネルで玠早く流し読みされるこずを想定し、䞁寧に曞き過ぎず、芁点を絞った内容です。メッセヌゞはその月のハむラむトを数文たたは箇条曞きで芁玄し、完党版の .docx レポヌトぞのリンクを盎接含めたす。

その埌、Eigent は蚭定枈みの product-release Slack チャンネルにメッセヌゞを投皿したす。送信前に䞋曞きを確認するこずも、すぐその堎でトヌンを調敎するこずもできたす。

Slack メッセヌゞをもっず簡朔にしお、箇条曞きだけにしおください。導入段萜は削陀しおください。

今月の貢献者ぞのお瀌の䞀文を冒頭に远加しおください。

メッセヌゞず文曞は䞀緒に送信され、チヌムは芁点の把握ず詳现確認を䞀床に行えたす。

7このワヌクフロヌが゚ンゞニアリングチヌムにずっお重芁な理由

手動の月次レポヌト䜜成は、ほずんどのチヌムがただ自動化しおいない解決枈みの問題です。実際の摩擊は倧きく、忘れずに実行する必芁があり、忙しいスケゞュヌルの䞭で時間を確保し、䞀貫したフォヌマットを維持し、その埌、実際に読たれる堎所ぞ配垃しなければなりたせん。

Eigent による自動化された゚ンゞニアリングレポヌトは、その摩擊をすべお取り陀きたす。 ワヌクフロヌは䞀貫しおいたす。同じ構成、同じフォヌマット、同じ配信チャネルが毎月䜿われたす。しかも高速で、パむプラむン党䜓は 1 時間ではなく数分で完了したす。さらに、DeepSeek V4 Pro が Ollama Cloud 経由で提䟛されるため、ハヌドりェアの障壁がありたせん。ロヌカル GPU や耇雑なモデル導入を必芁ずせず、チヌムの誰でもどのマシンからでもワヌクフロヌを開始できたす。

Ollama Cloud により、モデルは垞に利甚可胜で、垞に最新であり、長い PR 履歎や倧芏暡リポゞトリにもメモリ䞍足で詰たるこずなく察応できたす。その結果、維持に必芁な劎力がほがれロになるため、実際に定着するレポヌト運甚が実珟したす。

8次に詊すこず

このワヌクフロヌを毎月最初の営業日に自動実行するようにスケゞュヌルしおください。

同じプロンプトを 3 ぀の異なるリポゞトリに察しお実行し、結果を 1 ぀の郚門暪断レポヌトにたずめおください。

"breaking change" ラベルの付いた PR をフラグ付けするセクションを远加し、関係者がリスクを事前に把握できるようにしおください。

分散チヌム向けに、同じレポヌトを英語ず日本語で生成しおください。

今月の PR 件数ずテヌマを先月ず比范し、Eigent に簡朔なベロシティコメントを曞かせおください。

完成した .docx を入力ずしお、Eigent にスプリントレビュヌ甚のプレれンテヌションスラむドデッキを䜜成させおください。

9より良い結果を埗るためのヒント

  • 日付範囲を明確に指定する。 Eigent のデフォルトは過去 30 日間ですが、レポヌト月がロヌリングりィンドりず䞀臎しない堎合は、正確な切り出しのために「5 月 1 日から 5 月 31 日の間にマヌゞされた PR」のように正確な日付を指定しおください。

  • PR の説明を充実させる。 生成される芁玄の品質は、PR タむトルず説明の品質に盎接巊右されたす。わかりやすく具䜓的な PR タむトルを曞くチヌムほど、远加のプロンプト調敎をしなくおも、より有甚なレポヌトを埗られたす。

  • 文曞セクションをカスタマむズする。 察象読者にずっお重芁なセクションを Eigent に䌝えおください。「Infrastructure セクションを省略する」たたは「Risks & Blockers セクションを远加する」ず指定すれば、関係者が期埅するフォヌマットに合わせられたす。

  • チヌム党䜓で䞀貫した結果を埗るために Ollama Cloud を䜿う。 モデルが個々のマシンではなく Ollama のむンフラで動䜜するため、チヌム党員が同じモデルバヌゞョンずパフォヌマンスを利甚できたす。異なるロヌカル環境やハヌドりェア差によるばら぀きはありたせん。

  • Eigent のスケゞュヌリング機胜ず組み合わせる。 プロンプトを定期実行タスクずしお蚭定すれば、レポヌトは自動で䞋曞き・投皿されたす。カレンダヌのリマむンダヌも、毎月の手動トリガヌも必芁ありたせん。

Other use cases

動画から CAD モデルを䜜るGemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash の比范

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アップロヌドした参照動画の Transformers キャラクタヌを解析し、プロダクション利甚を想定した高詳现 3D CAD/メッシュモデルを .glb で出力したす。スタむル、関節、衚面詳现を解析し、関節ピボットでボディず装甲を分離した高粟床ハヌドサヌフェス圢状を䜜成したす。陜極酞化金属、ブラッシュドスチヌル、ダヌクチタン、高光沢塗装、発光チャンネルを含む PBR 材質を䜿い、Diffuse、Normal、Roughness、Metallic、Emissive テクスチャを GLB に埋め蟌みたす。

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

「VAT」フォルダ内のすべおの領収曞ず請求曞を凊理しおください。写真、スキャンしたPDF、デゞタル請求曞も含みたす。最終出力は2ファむルのみずしおください。(1) vat_return.xlsx — Excelファむルには領収曞たたは請求曞ごずに1行を蚭け、抜出したすべおの項目を䞀芧化し、各項目がVAT還付の察象かどうかを瀺し、察象項目ごずの回収可胜なVAT金額を衚瀺し、回収察象倖項目の陀倖理由を含め、手動確認が必芁な項目を明確にフラグし、回収可胜なVAT合蚈額を瀺すサマリヌシヌトを含めおください。(2) vat_return.html — 䌚蚈チヌムが盎接開いお共有できる、自己完結型のHTMLファむルを䜜成しおください。HTMLファむルには、すべおのVAT回収項目、各項目の回収可胜なVAT金額、陀倖された項目ずその陀倖理由、手動確認が必芁な項目、そしお回収可胜なVAT合蚈額を衚瀺しおください。䞍確かな情報は掚枬しないでください。

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

AIむンフラ・゚コシステムに属する26瀟に぀いお、深掘り調査を行う。これはAIバリュヌチェヌン党䜓の䞭でも最も確床の高い䞻軞である。以䞋の6぀のサブセクタヌを網矅する各分野で、倧手リヌダヌから䞭小䌁業たで代衚的な䌁業を遞定するこずAIデヌタセンタヌ蚈算基盀建蚭拡倧GPUAIチップ孊習・掚論向けシリコン、ASIC、IPサヌバヌ、ネットワヌキング光孊モゞュヌルスむッチ、NIC、光むンタヌコネクト電力、液冷゚ネルギヌ貯蔵電源、熱管理、゚ネルギヌ管理AIクラりド蚈算プラットフォヌムハむパヌスケヌラヌ、GPUクラりド、蚈算リヌスプラットフォヌム支揎゚コシステムHBM先端パッケヌゞング、ファりンドリ、コネクタ、その他重芁郚品。各瀟に぀いお調査する項目は、䌁業名、サブセクタヌ、本瀟囜䞻芁補品ずAIチェヌンにおける具䜓的圹割䞊堎・非䞊堎䞊堎䌁業はティッカヌ取匕所、非䞊堎䌁業は最新の評䟡額資金調達ラりンド時䟡総額たたは評䟡額順䜍付けに䜿甚゚コシステム内でのポゞショニングず参入障壁1〜2文䞻芁顧客競合。䞊び順は、各サブセクタヌ内で倧きい順から小さい順時䟡総額評䟡額基準にする。党䜓構成はトップダりンで、ハヌドりェア・゚コシステム党䜓の抂芳から各䌁業個別の詳现ぞ萜ずし蟌む。出力芁件: たず、26瀟すべおを䞊蚘フィヌルド、6぀のサブセクタヌ分類、䞊堎・非䞊堎フラグ、サブセクタヌ暪断の比范マトリクスサブセクタヌ × 䞻芁指暙を含む構造化デヌタファむル ai_infra_data.json を生成する。次に、そのJSONから掗緎されたHTMLレポヌトを生成するこず。レポヌトには、゚コシステムの抂芳レむダヌ図、セクション別構成、䌁業カヌド、䞊堎・非䞊堎を明確に瀺す衚瀺タグたたは色分け、時䟡総額ランキングチャヌト、䞊び替え絞り蟌み可胜な比范テヌブルを含める。デザむンはプロフェッショナルで、情報密床が高く、むンタラクティブであるこず。たず調査デヌタの正確性を怜蚌し䞊堎状況、ティッカヌ、評䟡額 — 最新数倀ず出兞を䜿甚、その埌にレポヌトを生成する。タスクはシングル゚ヌゞェントモヌドで送信する。

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