ACF — AI Creative Factory

Lovart.ai と販売プラットフォームを連携させ、完全自律で収益を上げる HOOTL (Human Out of The Loop) システム。

アーキテクチャ

[Marketing Hunter] → [AI Designer (Lovart.ai)] → [Legal Compliance]
                                                         ↓
[Data Analyst] ← [SNS Promoter] ← [Store Manager (BASE/SUZURI/Shopify)]
       ↑                                                 ↑
       └──────── [CTO Watchdog: 監視・修復・自律改善] ────┘

8つの専門エージェントが連携し、トレンド調査から画像生成・出品・SNS宣伝・分析まで自律稼働する。

各エージェントは実行のたびに内省を記録し、CTO Watchdog が自動でエージェント定義を改善する（HOOTL Learning）。

改善パッチは HOOTL Reviewer が独立審査し、承認されたものだけを適用する。

---

フォルダ構成

AICreativeFactory/
├── CLAUDE.md                    # CEOへの指示書（Claude Code自動読み込み）
├── main.py                      # エントリーポイント
├── pyproject.toml               # Python依存関係定義
├── uv.lock                      # 依存バージョン固定
├── skills-lock.json             # インストール済みスキルのバージョン固定
├── .env.example                 # 環境変数テンプレート（コミット用）
├── .env                         # 実際のAPIキー（gitignore済み）
├── .envrc                       # direnv用: .envを自動読み込み
├── .agents/
│   └── skills/
│       └── lovart-api/          # lovart-apiスキルの実体（agent_skill.py含む）
├── .claude/
│   ├── settings.json            # Claude Code権限設定
│   ├── agents/                  # サブエージェント定義（8体 — ポケモン個性つき薄いラッパー）
│   │   ├── 1_trend_hunter.md    # ケンタロス: skills=trends-research
│   │   ├── 2_ai_designer.md     # ドーブル:   skills=lovart-design
│   │   ├── 3_legal_compliance.md# フーディン: skills=legal-review
│   │   ├── 4_store_manager.md   # カイリキー: skills=store-publish
│   │   ├── 5_sns_promoter.md    # ピジョット: skills=sns-post
│   │   ├── 6_data_analyst.md    # レアコイル: skills=analytics
│   │   ├── 7_cto_watchdog.md    # ミュウ:     skills=system-monitor
│   │   └── 8_hootl_reviewer.md  # ミュウツー: skills=hootl-review
│   ├── skills/                  # 再利用可能な手順書（<name>/SKILL.md 形式）
│   │   ├── agent-interfaces/    # エージェント間I/F仕様（DB状態遷移の設計図）
│   │   ├── db-operations/       # SQLite DB操作パターン
│   │   ├── logging/             # 構造化ログ出力モジュール
│   │   ├── reflection/          # 自己内省記録（5軸フォーマット）
│   │   ├── trends-research/     # トレンド調査手順 + confidence_score算出
│   │   ├── lovart-design/       # Lovart.ai操作・テーマ分解・品質評価
│   │   ├── legal-review/        # 3レイヤー審査・合否判定・禁止事項
│   │   ├── store-publish/       # SUZURI/BASE/Shopify出品ワークフロー
│   │   │   └── scripts/         # store_manager_list.py
│   │   ├── sns-post/            # SNS投稿手順（1実行=1ツイート）
│   │   │   └── scripts/         # post_to_x.py
│   │   ├── analytics/           # データ集計・意思決定支援ロジック
│   │   │   └── scripts/         # collect_analytics.py
│   │   ├── system-monitor/      # ヘルスチェック・自律修復・HOOTL Learning
│   │   ├── hootl-review/        # SKILL.mdパッチの独立レビュー（承認/却下）
│   │   └── lovart-api/          # Lovart APIスキル（外部シンボリックリンク）
│   ├── logs/                    # 実行ログ（gitignore済み）
│   ├── memory/                  # SQLite DB（gitignore済み）
│   └── plans/                   # 実行プラン・進捗ログ（gitignore済み）
├── scripts/                     # スタンドアロン実行スクリプト
│   ├── run-agent.sh             # エージェント個別実行（モデル自動選択）
│   ├── setup-cron.sh            # cronジョブ一括登録
│   ├── notify_discord.py        # Discord通知（reflectionをEmbed送信）
│   └── temp/                    # 一時スクリプト（gitignore済み）
├── src/
│   ├── init_db.py               # DB初期化スクリプト
│   └── test_generate.py         # 生成テスト
└── output/
    ├── designs/                 # 生成画像（gen/variant階層構造）
    │   └── {id}_{slug}/
    │       ├── selected.png     # 現在の最良バリアント
    │       ├── metadata.json    # コンセプト情報
    │       ├── gen1/            # 第1世代
    │       │   ├── prompt.txt
    │       │   ├── v1〜v4.png
    │       │   └── review.json
    │       └── gen2/            # 第2世代（法務差し戻し/品質改善時）
    │           ├── prompt.txt
    │           ├── v1〜v4.png
    │           └── review.json

---

自律改善ループ (HOOTL Learning)

各エージェント実行
      ↓
5軸で内省を DB reflections テーブルに保存
  ・what_done          何をやったか（客観的要約）
  ・result_full        実行結果の生データ（JSON）
  ・quality_check      品質基準への自己採点（0-100スコア）
  ・self_improvement   プロセス改善提案
  ・content_improvement 生成物の改善提案
      ↓
毎日22:00 CTO Watchdog がパターン検出 → SKILL.mdパッチ案を生成
      ↓
毎日23:00 HOOTL Reviewer が独立レビュー → 承認パッチを自動適用

---

cronスケジュール (JST)

パイプラインは 毎日2サイクル 稼働する。CTO Watchdog・HOOTL Reviewer は夜間に自律改善ループを実行する。

サイクルA（深夜）

サイクルB（昼）

毎日・夜間

モデル選択方針

scripts/run-agent.sh は全エージェントを claude-sonnet-4-6 で実行する。

X投稿の段階的自動化

切り替えタイミングは CTO Watchdog が監視し、条件を満たしたら CEO に提言する。

手動実行:

bash scripts/run-agent.sh 1_trend_hunter

# X投稿（dry-run）
python3 scripts/post_to_x.py --dry-run

# X手動投稿後にDBへ記録
python3 scripts/post_to_x.py --mark-posted <asset_id>

---

セットアップ

1. リポジトリをクローン

git clone https://github.com/keita-labs/AICreativeFactory.git
cd AICreativeFactory

2. Python環境を構築

# uvをインストール（未導入の場合）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 仮想環境を作成して依存をインストール
uv sync

3. 環境変数を設定

cp .env.example .env

.env を開いて各APIキーを記入する（詳細は後述）。

4. DBを初期化

uv run python src/init_db.py

5. lovart-api スキルをインストール

npx skills add lovartai/lovart-skill@lovart-api -y

インストール後、agent_skill.py をプロジェクトローカルにコピーする（必須）:

cp ~/.claude/skills/lovart/skills/lovart-skill/agent_skill.py .agents/skills/lovart-api/agent_skill.py

なぜこのコピーが必要か

npx skills はスキルの実行ファイル(agent_skill.py)をグローバル(~/.claude/skills/lovart/)に置き、

プロジェクト内(./agents/skills/lovart-api/)にはSKILL.mdとREADMEだけを入れる構造になっている。

コピーしないと毎回グローバルを参照しに行くため、プロジェクトが自己完結しない。

スキルをアップデートした場合

npx skills add lovartai/lovart-skill@lovart-api -y を再実行したら、上記のコピーコマンドを再度実行すること。

---

環境変数一覧

AI画像生成（Lovart.ai）— 必須

販売プラットフォーム

SNS

Discord通知

各エージェント実行後、scripts/notify_discord.py が DBの reflections テーブルから最新の自己内省を読み込み、Discord Embed形式で通知する。

投稿者名はエージェント名（例: 🏪 store_manager）で表示される。post_to_x.py は cron から直接実行されるため、スクリプト末尾で notify_discord.py を subprocess 呼び出しして通知する。

データベース

---

DBスキーマ概要

エージェント間の引き渡しキー

エージェント間の通信はDBの状態変化のみで行う（直接通知禁止）。

詳細は .claude/skills/agent-interfaces/SKILL.md を参照。

---

AI Designer テーマ生成

1回の実行で trend_data 1件から 2テーマ × 2バリアント を自律生成する。

テーマ分解アルゴリズム

trend_data 1件
  ↓
3次元クラスタリング
  top_keywords  → 上位2クラスタ（自然/有機系、都市/テック系 etc.）
  color_palette → 上位2グループ（暖色系 / クール系 etc.）
  design_styles → 2グループ（表現系 / 抽象系）
  ↓
2×2×2 = 8コンビネーション生成
  ↓
5軸スコアリング（トレンド適合30 + 市場新規性25 + 色彩凝集度20 + 奇抜ボーナス15 + 多様性ボーナス10）
  └ 直近20件と類似テーマは多様性ペナルティ（-15点）で自動抑制
  ↓
上位2テーマ × 2バリアント生成 → 各テーマの最良1枚を Legal Compliance へ

ベーステーマカテゴリ

---

output/designs の構造

生成画像は コンセプト単位 で管理し、法務差し戻しや品質改善による再生成を 世代 (gen) として追跡する。

002_botanical-y2k/
  selected.png        ← 現在の最良バリアント（常に最新）
  metadata.json       ← コンセプト情報・選定履歴
  gen1/               ← 第1世代: 最初のプロンプト実行
    prompt.txt        ← 使用プロンプト（再現性のため保存）
    v1.png ~ v4.png   ← Lovartで生成した4バリアント
    review.json       ← 品質スコア・法務結果
  gen2/               ← 第2世代: 法務差し戻し後の再生成
    prompt.txt        ← "based_on: gen1/v2, reason: legal_rejection"
    v1.png ~ v4.png
    review.json       ← 法務APPROVED (score: 83)

---

lovart-api の使い方

Claude Codeから呼び出す（基本）

/lovart-api

または自然言語で話しかけるだけで自動的にスキルが起動する:

大自然で優雅に寝ているダックスフントを生成して

生成画像の保存先

すべての生成画像は output/designs/ に保存される。

agent_skill.py を直接呼ぶ場合は必ず --output-dir を指定:

python3 .agents/skills/lovart-api/agent_skill.py chat \
  --prompt "大自然で優雅に寝ているダックスフント" \
  --json --download \
  --output-dir output/designs/

---

ファイル管理ポリシー