2晩徹夜で「CLAWDBOT」を試してみたら、AIツールの見方が変わった

- 流行りやトレンドのせいではなく
- それぞれの時間ごとに…新しい実用的でプロフェッショナルなユースケースを次々に明らかにしてくれたからだ。

最初にターミナルに貼り付けたコマンドを今でも覚えている。
数分以内にCLAWDBOTはプラグインをダウンロードし、いくつかの設定質問をし、メッセージングチャネルとペアリングし、私のマシン上で動き始めた。

これはチャットボットのようには感じられなかった。
まるでラップトップに持続的なAIチームメイトを与えるようだった。
慎重に権限を求め、
フォルダをインデックス化し、
私の好みを記憶し、
そして静かに、日常を占める小さくて繰り返しのタスクを自動化し始めた。

そのとき、これが他と違うと気づいた。
セットアップ後、私は基本的なプロンプトを超えて推進させることにした。

再現性のあるMLトレーニングパイプラインの構築を依頼した。単なる提案だけでなく、前処理スクリプトを作成し、実験フォルダを構造化し、実行をキューに入れ、その後、指標をまとめたクリーンなレポートを作成してチャットに直接送信した。

次に、ブロックチェーンのタスクに切り替えた。
スマートコントラクトの静的検査を実行させ、デプロイスクリプトを生成し、監査チェックリストを準備させた。デプロイのステップを自動化し、リアルタイムのアラートをメッセージングに送信し、すべてを永続的なログで記録した。

どこまでできるか気になったので、大規模なサイバーセキュリティのログファイルを入力した。
それらをスケールで解析し、疑わしいパターンをハイライトし、修正のためのプレイブックを作成した。通常は数時間かかる手動のトリアージ作業も自動化されたワークフローになった。

エンジニアリング外でも、ビジネスのユースケースを試した。
ステークホルダー向けのアップデートを作成し、スライドデッキを構造化し、デモ用ファイルをローカルで編集し、タスク完了時に通知を送った。

最も感動したのは、出力の質だけではなかった。
-システム上で動作する
-再起動しても記憶を保持する
-タスクを異なるAIエージェントにルーティングする
-メッセージングプラットフォームと直接連携する

ただ応答するだけでなく、実行もする。

AIツールはどこにでもある。しかし、そのほとんどは受動的だ。
CLAWDBOTは能動的だ。
生産性を単なる応答から自動化されたプロセスへとシフトさせる。
「これを書いて」と尋ねる代わりに、「このワークフローを構築して」と言い始める。
そのシフトが私の働き方を変える。

このレベルのパワーには規律が必要だ。
なぜなら、AIがシステムレベルのアクセスを持つときには：
-専用のマシンを使う
-インテグレーションを慎重に承認する
-プラグインを監査する
-バックアップとバージョン管理を維持する

気軽に使うのは危険だ。
戦略的に使えば、変革をもたらす。

ブロックチェーン、MLOps、AI/ML、サイバーセキュリティ、ビジネスオペレーション、その他の分野のプロフェッショナルにとって、これはおもちゃではない。
ワークフローマルチプライヤーだ。

実際にあなたのシステム上で動作するAIエージェントを試したことはあるか？チャットだけでなく？
ワークフローレベルのAIツールについての経験を共有してみませんか？