KAIEI / SNS-PIPELINE-PLUGIN

version 1.6.0

はじめての方向け、導入ガイド

専門知識がなくても大丈夫です。上から順番に、書いてある通りに進めるだけで導入できます。途中3か所だけ、Lark社の仕組み上どうしても人の手が必要な場面があります。そこだけは事前に目印（マーク）でお知らせします。

全部で7ステップ。ステップ1〜2はパソコンにソフトを入れる作業、ステップ3〜4はAIとの会話、ステップ5〜6は確認と選択、ステップ7で完了です。分からない言葉が出てきたら、そのつど説明を添えています。

  1. Step 1

    ソフト本体を入れる

    「ターミナル」という、文字でコマンドを打ち込む画面を開きます（Mac標準の「ターミナル.app」など）。開いたら、次の2行をそのまま貼り付けてEnterキーを押してください。

    コピーして貼り付けるだけ 
    npm install -g github:kaieilark/sns-pipeline-plugin
sns-pipeline install

    画面に文字がいろいろ流れます。終わったら、次のコマンドで無事に入ったか確認できます（node や lark-cli の状態が一覧表示されます）。

    入ったか確認する 
    sns-pipeline doctor

    これで、AIエージェント（Claude CodeまたはCodex）がこのプラグインを使えるようになりました。

    ここで困ったら

    「ターミナルが分からない」「npmというコマンドが動かない」場合は、この時点で一度、詳しい方（社内のIT担当・開発者等）に画面を見せて相談してください。Node.jsというソフトの導入から必要になっている可能性があります。

  2. Step 2

    前提のツールが入っているか確認する

    このプラグインはLark（ラーク）というチャットツールと連携します。そのために必要な lark-cli という別のツールが入っているか確認します。同じターミナルで次を実行してください。

    確認コマンド 
    lark-cli --version

    • バージョン番号（数字）が表示された

      導入済みです。ステップ3に進んでください。

    • 「command not found」等のエラーが出た

      未導入です。下の案内の通り、人に相談してください。

    人の手が必要な場面 1／3

    未導入の場合、このAIエージェントは代わりにインストールしません。詳しい方に「lark-cliというツールを入れてほしい」と伝え、次のコマンドを渡してください。入れ終わったら、このステップからやり直してください。

    詳しい方に渡すコマンド
    npm install -g @larksuite/cli

  3. Step 3

    AIとの会話を始める

    ここからはコマンドではなく、普段お使いのAIエージェントに、そのまま話しかけます。

    • Claude Codeの場合: /sns-setup と入力する
    • Codexの場合: 導入時に用意された、対応するセットアップ用の指示を実行する

    実行すると、AIが日本語で質問を始めます。専門用語が出てきたときは、AI自身がその都度かみ砕いて説明してから質問します。このページの用語を覚えておく必要はありません。

  4. Step 4

    聞かれることと、答え方の目安

    実際にAIから聞かれる質問と、答え方の例です。この通りに答える必要はなく、思いつくままで大丈夫です。

    • 発信したい内容は、大きく分けていくつのグループになりそうですか？（＝テーマ）

      例:「会社の宣伝」と「採用募集」の2つ、など。

    • 大事にしている考え方はありますか？（＝バックボーン）会社のホームページに理念のページはありますか？

      あればそのURL。無ければ、大事にしていることを口頭で2〜3個。

    • 参考にしたい投稿アカウントや、大事にしている雰囲気は？（＝画像の見た目）

      例: InstagramのURL、または「明るい／落ち着いた」等の一言。

    • 投稿から、どこに案内したいですか？（＝誘導先）

      問い合わせページのURLなど。

    「バックボーンストック」「素材ライブラリ」のような機能も聞かれますが、いずれも任意です。今は分からなければ、素直に「後で」と答えて問題ありません。

  5. Step 5

    会話の途中で、人にお願いする2つの場面

    ここから先の2つは、Lark社の仕組み上、AIでは代われない操作です。会話の中で自然に案内されますが、先に知っておくと戸惑いません。

    人の手が必要な場面 2／3 — 開発者コンソールでの許可

    Lark社の管理画面で、このAIエージェント用の「Bot」に必要な権限を許可する操作です。ボタン操作は数か所ですが、見慣れない管理画面のため、初めての場合は詳しい方に画面を見せながら一緒に進めることをおすすめします。

    人の手が必要な場面 3／3 — ブラウザでのログイン確認

    ご自身のLarkアカウントで、ブラウザに表示された「承認」ボタンを押すだけの操作です。これはあなた自身が行います（代わりに人に頼む必要はありません）。AIが表示したURLかQRコードを開いて、承認してください。

  6. Step 6

    参考画像の作り方を選ぶ

    投稿に添える参考画像をどう作るか、2つから選びます（Claude Codeで進めている場合のみ聞かれます。Codexなら自動で決まるため、この質問自体が出ません）。

    • このままClaude Codeを使い続けたい

      → 画像づくりだけ裏でCodexなど別の仕組みに任せます。迷ったらこちらでも問題ありません。

    • Codexに切り替えてもよい

      → 本文も画像も1つのAIで完結するため、運用が一番スムーズになる選び方です。

  7. Step 7

    うまくいったか確認する

    設定が終わると、AIが完了を伝えます。試しに、素材（気になる記事のURLなど）をテーマ用のLarkチャットに1つ投げてから、次のように話しかけてみてください。

    動作確認
    /sns-run

    投げた素材が取り込まれ、投稿の下書き（本文＋参考画像）がLark Baseに追加されれば成功です。この下書きが自動でSNSに投稿されることはありません。最後は必ず人が内容を確認してから投稿します。

    これで導入は完了です
もっと詳しく知りたい方へ（config.jsonの中身・テーブル構成）

ここから先は、内部の設定ファイルや作成されるデータベースの中身に興味がある方向けの、技術的な補足です。読まなくても導入・運用に支障はありません。

config.json の主要フィールド（~/.sns-pipeline/config.json）
フィールド内容
PROFILEBase書込用のlark-cliプロファイル名
CHAT_PROFILEチャット読取用（PROFILEと同じ値を明示設定）
BASE_TOKEN対象Baseのトークン
TABLE_ID_SOURCES参考元テーブルのID（自動記録）
THEMESテーマ定義の配列（テーマ追加時に自動で書かれる）
IMAGE_BACKEND / IMAGE_BACKEND_CONFIG画像生成の実行方法（codex_native / codex_cli / openai_api / custom_script）
自動作成されるテーブル
テーブル内容
テーママスター各テーマ＋「共通」を1レコードずつ管理。THEME_MASTER_TABLE_IDに記録
参考元テーブル全テーマ共通。取り込んだ素材案を保存。TABLE_ID_SOURCESに記録
投稿管理テーブルテーマごとに1つ。生成された下書きを保存。各TABLE_ID_POSTSに記録
テーマごとの設定項目
項目内容
NAME / READER / GOAL表示名・想定読者・発信のゴール
CHAT_ID / CTA_URL素材を集めるチャット・誘導先URL
バックボーン背景・思想（themes/<key>/backbone.md）
画像テイスト見た目の方向性（themes/<key>/image_taste.md）

任意機能として、テーマを問わず投稿の材料になる「バックボーンストック」（/sns-settingsから設定）と、ロゴ等を使い回す「素材ライブラリ」（同）もあります。どちらも未設定のままで運用に支障はありません。