starter-office / AIオフィスの仕組み図解

受信箱に一言置くと、AI社員が働いて成果物が届く

starter-office は、あなた（オーナー）が data/inbox/（受信箱）に依頼を置くと、画面の裏で自動的にAI社員（claude CLI）が呼び出され、下書き・画像・相談の返事・図解などの成果物を作って data/articles/ に届ける仕組みです。フォルダ構成と、依頼が成果物になるまでの一連の流れを1枚にまとめました。

作成日: 2026-07-29 読者: オフィスを開いたばかりのオーナー読了目安: 5分

0この図の読み方

「箱」を見る

employees/・navigator/・data/ が、それぞれ何を置く場所かを見る。

「呼び出し」を見る

画面のボタン→serve.py→claude CLI起動の自動ルートを見る。

「一生」を見る

依頼1件が受信箱から成果物になるまでのタイムラインを見る。

「分担」を見る

人間・AI・自動（スクリプト）が何をするかを見る。

「育つ」を見る

感想がgrowth-log.mdに積まれ、次の仕事に活きる循環を見る。

1先に結論: 要点は5つ

1 依頼は「一言」で足りる

data/inbox/に依頼票（JSON）を1件置くだけで動き出す。assigneeを指定すれば、その社員が担当する。

2 呼び出しは自動

画面のボタンが押されると、serve.py（オフィスの土台）のspawn_worker()がclaude CLI（AI社員本体）をバックグラウンド起動する。チャットで「作業する」と話しかける手動ルートも同じ処理に合流する。

3 社員ごとにフォルダが分かれている

employees/<スラッグ>/にRULE.md（役割）・growth-log.md（成長記録）・knowledge/（育成資料）・profile.json（名札）が揃う。秘書役だけnavigator/に特別配置。

4 成果物と記録はセットで残る

完成品はdata/articles/にJSONで、担当した証はgrowth-log.mdに1行で残る。inboxの依頼票はprocessed:trueに変わるだけで消えない。

5 感想は次に活きる

data/feedback/の指摘はgrowth-log.mdとRULE.md/knowledge/に反映され、同じ社員が同じ間違いを繰り返さなくなる。

21件の依頼の「着手前」と「完了後」

着手前: 依頼が置かれただけ

オーナーが受信箱に依頼を書いた直後。まだ誰も手を付けていない状態。

data/inbox/
└── 20260729082348-c22e7b.json processed: false

data/articles/
└── （この依頼の成果物はまだ無い）

employees/diagram-explainer/
└── growth-log.md この件の記帳はまだ無い

→

AI社員が
仕事をする

完了後: 成果物と記録がそろう

指名された社員が仕事を終え、成果物と記帳が残った状態。

data/inbox/
└── 20260729082348-c22e7b.json processed: true

data/articles/
└── ....json type: diagram / author: diagram-explainer

employees/diagram-explainer/
└── growth-log.md 「〜を仕上げた（納品）」を1行追記

3フォルダの中身: 誰がどこに住んでいるか

employees/

AI社員1人につき1フォルダ

employees/
├── writer/              記事担当
│   ├── RULE.md            役割・書き方
│   ├── growth-log.md      育成記録
│   ├── knowledge/          育成資料(writing-foundation.md等)
│   └── profile.json        名札(表示名・絵文字)
├── image-creator/        バナー画像担当
│   └── knowledge/banner-recipe.md 研修済み
└── diagram-explainer/    図解担当(この自分)
    └── knowledge/README.md

navigator/                秘書役(相談担当・内部slug: right-hand)
├── RULE.md
└── growth-log.md

data/

依頼票と成果物が並ぶ

data/
├── inbox/        依頼票。processed:falseが未処理
├── feedback/      感想・指摘票
├── recruit/       採用の依頼票
├── articles/      完成品。画面の「できあがった記事」
├── journal/       日報(今日やった/明日やる)
├── images/        生成したバナー画像
├── deliverables/  その他の成果物ファイル(このHTML図解もここ)
└── config.json     会社名・在籍社員リスト

4依頼から成果物までの流れ

人間(オーナー)

受信箱に依頼を置く

画面のボタンを押すか、チャットで「作業する」と声をかける。依頼はdata/inbox/に1件のJSONとして保存される。

スクリプト

serve.pyがAI社員を自動で呼び出す

spawn_worker()がclaude CLI（AI社員本体）をバックグラウンドで起動する。assignee指定があれば、その社員を名指しで呼ぶ。

AIの判断

仕事の前に自分の記録を読む

RULE.md（役割）・growth-log.md（直近の学び）・knowledge/（育成資料）に目を通してから着手する。

AIの判断

一次情報を読み、成果物を作る

推測で作らず、対象の実ファイルを実際に読む。今回はこのオフィスの仕組みそのものを読み込んで図解にした。

スクリプト+AI

成果物と記帳を残し、画面に反映

data/articles/に成果物JSON・growth-log.mdに1行記帳・data/inboxをprocessed:trueに書き換える。画面の「できあがった記事」に表示される。

5実働タイムライン（1件の依頼の一生）

上から下へ時間が流れる。オレンジ=オーナー（人間）がやること、緑=自動（serve.py）、青=AIの判断。今回の「starter-officeの仕組みを図解にして」という依頼を実例にしている。

PHASE A — 依頼が生まれる

担当: オーナー → serve.py（自動）／所要: 数秒

08:23スタート

👨 オーナー

最初の一言

「starter-officeの仕組みを図解にしてほしい」(assignee: diagram-explainer)

画面の受信箱、またはチャットからでも同じ内容がdata/inbox/に保存される。

08:23数秒

⚙️ 自動

serve.pyが依頼票を保存し、AI社員を起動

spawn_worker()がclaude CLIをバックグラウンドで起動する（kind=article, assignee=diagram-explainer）。

PHASE B — AI社員が仕事をする

担当: AIの判断／所要: 数分〜数十分

〜数分

🤖 AI

自分の記録を読んでから着手

RULE.mdは「実体を持たない呼び出し口」。実行正本の別スキル（html-diagram-explainer）を読み込んでから作業する。

〜数分

🤖 AI

一次情報を実際に読む

CLAUDE.md・employees/配下・data/配下・serve.pyの実ファイルを読み、推測で図解しない。

〜数分

🤖 AI

デザイン骨格をコピーし、中身だけ差し替える

白紙からCSSを書かず、承認済みデザイン骨格をコピーして図解を組み立てる。

PHASE C — 完了と記録

担当: 自動＋AI ／所要: 数秒

数秒

⚙️ 自動+AI

成果物と記帳を保存

data/articles/に成果物JSON、employees/diagram-explainer/growth-log.mdに1行、data/inboxのprocessedをtrueに書き換える（消さず残す）。

🚪

人間ゲート — ここでしか止まらない

見せられるもの: 画面の「できあがった記事」に並ぶ完成カード（担当のアバター付き） ／やること: 開いて見るだけ（直したい点があれば感想を送る）

↺ 育成のループ: 送った感想はdata/feedback/に積まれ、担当社員のgrowth-log.mdとRULE.md/knowledge/に反映される。次の依頼から同じ社員が同じ指摘を繰り返さなくなる。

1回

最初の一言
「◯◯してほしい」

0〜1回

できあがりを見て
感想を返す(任意)

4工程

AI社員の仕事
(読む・調べる・作る・記帳)

2種

自動処理
(呼び出し・記帳保存)

6誰が何をするか（分担レーン）

人間
（オーナー）

受信箱に依頼を置く（ボタン or チャット）

できあがった記事を見て、感想を送る（任意）

スクリプト
(serve.py)

依頼票をdata/inbox/に保存

spawn_worker()でclaude CLIを自動起動

processed:trueに書き換え・画面に反映

AI社員

RULE.md・growth-log・knowledge/を読む

一次情報を読み、成果物を作る

data/articles/に保存 + growth-logに記帳

7作るたびに育つ循環

入口

依頼はassignee指定できる

指名依頼は該当社員のRULE.md/knowledgeに沿って作る。指定が無ければwriterが記事の型で作る。

AI社員
育成サイクル

依頼

制作

感想
(feedback)

記帳
(growth-log)

ルール
更新

出口

感想は仕組みに蓄積される

data/feedback/の指摘はgrowth-log.mdとRULE.md/knowledge/に反映され、次回から自動で守られる。

8依頼の種類でどの社員が動くか

依頼の種類

主に動く相手

添えて読むもの

ねらい

テキスト依頼(assignee指定あり)

指名された社員のRULE.md

knowledge/の育成資料

育成済みの社員にそのまま任せる

画像依頼(type: image)

image-creator

3段構え(FAL→OpenAI→無料HTML)

課金なしでも必ず納品する

相談(type: consult)

navigator(内部slug: right-hand)

知識マップ.md

結論→提案→次の一歩で返す

採用依頼(data/recruit)

新しいemployees/<slug>/

RULE.md + profile.json 新規作成

新しい社員を迎える

9よくある注意点 3つ

data/を勝手に消さない

依頼票や感想はprocessed: trueに書き換えて残す。消してしまうと、育成の記録も追えなくなる。

記帳せずに直さない

指摘を受けたら、直す前に必ずgrowth-log.mdに「指摘→直し方→次回への注意」を書いてから修正する。

画面や土台を勝手に作り変えない

onboarding/dashboard.htmlやserve.pyの仕組みは、オーナーの指示なしに大きく変えない。

10よくある質問

誰がAI社員を呼び出すの？

画面のボタンが押されるとserve.pyが自動でclaude CLIを起動する。チャットで「作業する」と声をかける手動ルートも同じ処理に合流する。

assigneeを指定するとどう変わる？

指名された社員のRULE.mdとknowledge/を読んでから着手し、記事の型に無理に当てはめず、その職種に合う形で成果物を作る。

図解や画像はどこに残るの？

成果物レコードはdata/articles/にJSONで、実ファイル(画像やHTML)は用途に応じてdata/images/やdata/deliverables/に置かれる。

11今日からできる一歩

受信箱に一言、依頼を置いてみる

data/inbox/（または画面のボタン）に「〜してほしい」と一言置くだけで、AI社員が仕事を始める。育成タブに知識を貼れば、次からもっと上手になる。

12編集しやすいポイント

タイトル・リード文: <header class="hero"> 内のテキストを差し替える
ヒーローの絵: .hero-visual 内のSVGを案件内容に合わせて描き直す
フォルダツリーの中身: pre.tree 内のテキストと <span class="ok/hot/new/warn"> を書き換える
タイムラインの工程: tl-phase / tl-item を実際の処理順に合わせて増減する
任意ブロック（matrix・faqなど）: 合わなければ <section> ごと削除する

13更新履歴

日付	変更内容	理由
2026-07-29	初版作成（starter-officeの仕組みを図解化）	オーナーがオフィスの中身をまだ理解していないため、受信箱→AI社員→成果物の一連の流れを1枚にまとめた