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実際の出力・確認記録あり 実稼働サンプル · Markdown
30秒でわかる全体像

An actual one-shot unattended run

Three hidden workers were launched by separate parent commands, which returned before the due time. Two workers inventoried different actual folders and one recorded a real missing-folder failure.

Each retained due/start/finish timestamps, distinct launcher/worker process IDs, exit status and log. The inventory values were reconciled to the source folders.

This is a local one-shot deterministic workflow, not a recurring service or a new model session. The running computer is required.

出力そのままの状態で掲載（閲覧用レイアウトのみ調整） サンプルをダウンロード
動作環境 Codex ご自身のAgentで実行され、モデル利用料は各提供事業者に請求されます
検証環境：
Codex · Windows
Agent・モデル料金は提供元によります。追加サービスと必要条件は完全パッケージを参照。
Node.js 18+; computer stays running

メインクエストのどのステージで使うか

SkillはAIの武器。メインクエストと連動して実践・習得へ進めましょう。

4-3 · 無人・定期自動実行の構築 →

この成果から次へ進む: Skillの公開・共有と収益化 →

✓ こんな方におすすめ
  • 実践しながら学ぶAI初心者
  • 対応するレッスンから開始します。閲覧だけで課題完了とは記録しません。
⊗ おすすめできない用途
  • 指定タスクを超える無人操作や未承認のアカウントアクセス
✦ 手に入るもの
  • 人の手を介さないスケジュール自動実行を実現する
  • 人の手を介さずに正しい成果物が生成された
  • 実行ログが残り、失敗時の追跡が可能な状態になっている

提供物：完全な SKILL.md 仕様書 + 検証サンプル。各自のAI Agent上で実行します。

どう始める？

Skillとは、AIにタスクを教えるための作業規則です。

入手と導入 ↑
1
素材を渡す
作成したSkillワークフローを、無人スケジュールで1度自動実行させてください。
2
Agentがルールに従って実行
人の手を介さないスケジュール自動実行を実現する
3
保存された結果を開いて確認
人の手を介さずに正しい成果物が生成された
Agentへ送信するプロンプト

automation を使ってこの課題を手伝ってください。不足する素材を確認し、実際のツールで結果を保存して、課題の基準と照合してください。

利用前のご案内 証拠に検証範囲を明記します。モデルと権限はAgentによって異なり、解凍だけでは自動認識を確認できません。 Agent・モデル料金は提供元によります。追加サービスと必要条件は完全パッケージを参照。

ここから利用を開始

zip にはルール・リファレンス・スクリプト・実出力・デモが入っています。プロンプト一枚ではありません。

パッケージをダウンロード（.zip） SKILL.md をダウンロード
  1. CodexまたはClaude Codeを開き、導入プロンプトを貼り付けます。
  2. Agentにルール全文を読み込ませ、認識されたことを確認します。
  3. 上記のプロンプト例をコピーし、手元のメモに差し替えて実行します。
手動導入 · SKILL.md全文を確認（58行）

Codex：~/.agents/skills/automation/SKILL.md
Claude Code：~/.claude/skills/automation/SKILL.md

--- name: automation description: Schedule one bounded local Skill workflow for a later time, then verify the unattended result, timing and failure log. Use when a learner has an already-working workflow and wants a first observable automation run. --- # Let a small workflow run once Main quest 4-3. Start with one bounded, reversible run before recurring jobs. ## Define the run Choose an already-tested workflow, source folder, new result folder and execution time. State side effects and dependencies. Keep the first exercise to local public practice data. Do not schedule sending, spending, deleting or publishing unless that exact action is already authorized. For recurrence use the Agent/app's supported automation system; this package's helper is a local one-shot timer. The helper needs Node.js 18+, a running computer and a process that survives until execution. It does not wake a sleeping computer, persist after restart or run a new language-model session. ## Local first exercise The included workflow observes direct children of a selected folder using the first-agent helper. Inspect the plan before launching. Paths are resolved relative to the plan file. The result directory must not exist; the helper preserves prior runs instead of overwriting them. Use a short delay for practice and a new directory for each run: ```text node <installed-skill>/scripts/schedule-once.mjs <plan.json> ``` Plan fields: `source`, `jobDirectory`, `delayMs` (1000–60000). The parent starts one separate hidden local worker and exits. The worker writes scheduled/due/start/finish times, process ID, exit status and log. Read `references/automation-check.md` to interpret what the receipt proves. To stop a pending practice run, use the printed process ID only after checking that it belongs to this job; do not kill unrelated processes. ## Verify after the due time Read `status.json`, `job.log` and, on success, `result.json` in the job directory. Check that start was at or after due time and that the child process differs from the launcher. Reconcile observed filenames to the actual source folder. For a missing source, expect FAILED and an error log, not an empty success result. If the computer stopped or the worker did not complete, record UNKNOWN or FAILED rather than claiming unattended success. Do not interpret a scheduled record as proof of execution. ## Self-tests and failure criteria 1. Schedule observation of a public folder with two different named files; leave the worker to execute and reconcile the delayed result. 2. Use a separate Unicode-named folder with different contents and a new job directory; verify the different inventory. 3. Schedule a nonexistent source. Verify nonzero workflow exit, FAILED status and no successful result file. 4. An existing job directory must be preserved and scheduling must refuse to reuse it. Failure means running before due time, an overwritten result, an unlogged failure or a completion claim without an actual worker result. ## Continue Return `/path/automation/`. Next `/path/publish-skill/`: publish a version only after its package and examples are verified. Original free workflow. No extra API or service fee; Agent/model fees remain separate.

始める前によくあるご質問 (FAQ)

購入前に疑問を解消し、スムーズに使いこなしましょう。

始め方は？ +
完全なZIPを取得し、導入用プロンプトをAgentに渡します。スクリプトと参照ファイルを一緒に保持してください。モデル料金は別です。
基礎クエストは無料ですか？ +
はい。基礎メインクエストは無料です。発展Studio商品の個別料金は別に定められています。
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1つのサブスクでStudio製品すべてが利用可能。この製品単体での購入も可能です。

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