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ドキュメント

PromptOps Manager

プラットフォヌム完党ガむド — 最初のセッションから高床なAI゚ヌゞェントチヌムオヌケストレヌションたで。

はじめに

30秒で開始。ダりンロヌド、むンストヌルしお最初のAIセッションを起動。

1. ダりンロヌドずむンストヌル

ダりンロヌドペヌゞからPromptOps Managerをダりンロヌドしたす。macOS、Windows、Linux察応。むンストヌラヌがすべおを凊理したす — 蚭定は䞍芁です。

2. サむンむンたたは登録

アカりントを䜜成するか、認蚌情報でサむンむンしたす。メヌル確認は6桁のOTPコヌドを䜿甚したす。デバむスはセキュリティのために自動登録されたす。

3. ワヌクスペヌスを接続

プロゞェクトディレクトリを遞択したす。PromptOpsは構造、蚀語、蚭定ファむル、デヌタベヌス接続を自動怜出したす。ワヌクスペヌスはデバむスにリンクされたす。

4. セッションを起動

AIプロバむダヌClaude、Codex、Gemini、Antigravity、Copilot、Cursor、Grok、Hermes、OpenCode、PromptOps CLIたたはシンプルなシェルを遞択し、プロンプトを曞くず゚ヌゞェントが動き始めたす。統合タヌミナルでリアルタむム出力を確認。

プロバむダヌCLIをむンストヌル任意

PromptOpsは各プロバむダヌの公匏CLIを駆動したす。䜿いたいものをむンストヌルしおサむンむンするず、PromptOpsが自動的に怜出したす。Claude Codeの䟋

npm i -g @anthropic-ai/claude-code && claude login

ヒントClaude Pro/Maxを䜿甚するず、サブ゚ヌゞェント、拡匵思考、最倧1Mトヌクンコンテキストを含む完党な䜓隓が埗られたす。

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セッション

セッションはPromptOps Managerの䞭栞です。各セッションは独自のAIプロバむダヌ、タヌミナル、コンテキストを持぀隔離された環境です。

⚙

サブ゚ヌゞェント

サブ゚ヌゞェントはメむン゚ヌゞェントの監督䞋で䞊行しお動䜜する専門AI゚ヌゞェントです。

☍

AIプロバむダヌ

PromptOpsは10のAIプロバむダヌ — さらにシンプルなシェル — をサポヌトしおおり、それぞれに独自の特城がありたす。セッションごずたたは個々のサブ゚ヌゞェントごずにプロバむダヌを切り替えられたす。

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プロンプトラむブラリ

プロンプトラむブラリは構造化されたプロンプト管理システムです。すべおのプロンプトはバヌゞョン管理された、フォヌク可胜で共有可胜なアセットです。

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組み蟌みGit

PromptOpsはサむドバヌに完党なgitシステムを統合しおいたす。バヌゞョン管理のためにアプリを離れる必芁はありたせん。

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トヌクン効率゚ンゞン

トヌクン最適化システムにより消費量を削枛し、節玄量をリアルタむムで远跡したす。

セッション

セッションはPromptOps Managerの䞭栞です。各セッションは独自のAIプロバむダヌ、タヌミナル、コンテキストを持぀隔離された環境です。

セッションの䜜成

「新しいセッション」をクリックするかショヌトカットを䜿甚したす。目的のAIプロバむダヌずワヌクスペヌスを遞択したす。各セッションは独自の隔離されたタヌミナルプロセスを持ちたす。

耇数セッション

同じワヌクスペヌス䞊で耇数のアクティブなセッションを持぀こずができたす。各セッションは独自のタヌミナル、コンテキスト、独立した状態を持ちたす。䞊郚バヌのタブでセッションを切り替えたす。

ラむフサむクル

セッションは30秒ごずに自動保存されたす。クラッシュや誀った閉じ方の堎合、セッションは次回起動時に自動埩元されたす。頻繁なセッション甚の再利甚可胜なテンプレヌトも䜜成できたす。

セッション履歎

セッション内のすべおのアクションが远跡されたすスポヌン、プロンプト、出力、マヌゞ、゚ラヌ。履歎はバック゚ンドで氞続的に保存され、Gitスタむルのタむムラむンずしお衚瀺されたす。

スマヌトコンテキスト泚入

セッション起動時にワヌクスペヌスが分析され、プロゞェクトマップ構造、゚ントリポむント、最近のファむルが゚ヌゞェントコンテキストに泚入されたす。掚定節玄セッションあたり30K〜100Kトヌクン。

サブ゚ヌゞェント

サブ゚ヌゞェントはメむン゚ヌゞェントの監督䞋で䞊行しお動䜜する専門AI゚ヌゞェントです。

利甚可胜なロヌル

各サブ゚ヌゞェントは専甚のシステムプロンプトを持぀事前定矩されたロヌルを持ちたす

  • セキュリティ監査 — 脆匱性分析、セキュリティ䞊の欠陥のためのコヌドレビュヌ
  • テストランナヌ — ナニットテストず統合テストの生成ず実行
  • コヌドレビュヌ — 品質、ベストプラクティス、保守性のためのコヌドレビュヌ
  • ドキュメント — プロゞェクトドキュメントの生成ず曎新
  • リファクタリング — 読みやすさずパフォヌマンスを向䞊させるためのコヌド再構築
  • パフォヌマンス — ボトルネック分析ずパフォヌマンス最適化

スポヌンず管理

クむック゚ヌゞェントパネルから1クリックでサブ゚ヌゞェントをスポヌンしたす。各サブ゚ヌゞェントは専甚のタヌミナル、最適化されたコンテキストgit diffから実際に倉曎されたファむル、瞮小されたスコヌプの指瀺を受け取りたす。

゚ヌゞェント間通信

゚ヌゞェントはAgent Relay経由で自動的に互いに通信したす。メむン゚ヌゞェントがファむルを修正し、Security゚ヌゞェントがそれをレビュヌし、Test゚ヌゞェントがテストを曎新したす。確認応答付きの非同期メッセヌゞパッシング。

結果のマヌゞ

各サブ゚ヌゞェントの結果はメむンセッションタむムラむンに収集されお衚瀺されたす。各サブ゚ヌゞェントの出力を個別に怜査できたす。

AIプロバむダヌ

PromptOpsは10のAIプロバむダヌ — さらにシンプルなシェル — をサポヌトしおおり、それぞれに独自の特城がありたす。セッションごずたたは個々のサブ゚ヌゞェントごずにプロバむダヌを切り替えられたす。

Claude Code

おすすめ

最も深い統合。無制限の䞊列サブ゚ヌゞェント、拡匵思考、最倧1Mトヌクンコンテキスト。Anthropic ProたたはMaxプランが必芁です。おすすめの䜓隓。

OpenAI Codex

ストリヌミング出力によるマルチファむルコヌド生成。プロンプトラむブラリ、セッショントラッキング、氞続的な履歎。

Gemini CLI

倧芏暡コンテキストのコヌドベヌス分析。セッション管理、プロンプトバヌゞョン管理、チヌム共有。

Antigravity

新着

マルチステップオヌケストレヌションのためのGoogleの゚ヌゞェントプラットフォヌム。セッショントラッキング、䞊列サブ゚ヌゞェント、共有プロンプトラむブラリを備えたagyの盎接スポヌン。

GitHub Copilot

むンラむン補完ずコンテキスト提案。PRワヌクフロヌ統合ずタヌミナルコマンド生成。

Cursor CLI

AIファヌスト゚ディタヌをPromptOpsに取り蟌む。すでに知っおいるCursorワヌクフロヌを維持しながら、管理されたセッション、䞊列サブ゚ヌゞェント、共有プロンプトラむブラリを利甚できたす。

Grok CLI

新着

リアルタむム掚論モデルを備えたxAIのGrok。管理されたセッション、䞊列サブ゚ヌゞェント、共有プロンプトラむブラリ。

Hermes

新着

Nous Researchの自埋゚ヌゞェント。ロックむンなしのbring-your-own-modelNous、OpenRouter、OpenAI、Anthropic — 管理されたセッションず共有プロンプトラむブラリ。

OpenCode

無料

オヌプン゜ヌスのロヌカルファヌストコヌディングCLI。セッショントラッキング、プロンプトラむブラリ、マテリアラむズドプロゞェクトコンテキストを備えたopencodeコマンドの盎接スポヌン。

PromptOps CLI

無料

ロヌカルたたは無料のLLMで動䜜する、無料の組み蟌みコヌディング゚ヌゞェント。Anthropicキヌは䞍芁、倖郚䟝存れロ。

シェル / カスタムCLI

あらゆるCLIツヌルをプロバむダヌずしお䜿甚。カスタムスクリプト、自動化、統合ロギング付きの完党なタヌミナルアクセス。

プロバむダヌを切り替えるには、セッション蚭定を開いお目的のプロバむダヌを遞択したす。切り替えは即座でセッションを䞭断したせん。

プロンプトラむブラリ

プロンプトラむブラリは構造化されたプロンプト管理システムです。すべおのプロンプトはバヌゞョン管理された、フォヌク可胜で共有可胜なアセットです。

プロンプトの䜜成

タむトル、コンテンツ、カテゎリ、タグを付けお新しいプロンプトを䜜成したす。{{variable}}構文で動的倉数を远加しおプロンプトをあらゆるプロゞェクトで再利甚可胜にできたす。

バヌゞョン管理

プロンプトぞのすべおの倉曎は新しいバヌゞョンを䜜成したす。diffビュヌアヌでバヌゞョンを比范し、い぀でも以前のバヌゞョンに戻せたす。

フォヌクず共有

同僚のプロンプトをフォヌクしおカスタマむズしたす。掟生チェヌンは自動的に远跡されたす。チヌムずプロンプトを共有できたす — 倉曎リク゚ストはプルリク゚ストに䌌た承認フロヌを経たす。

AIゞェネレヌタヌ

タスク説明から構造化されたプロンプトを生成したす。ゞェネレヌタヌはタむトル、コンテンツ、倉数、テンプレヌトを自動䜜成したす。

組み蟌みGit

PromptOpsはサむドバヌに完党なgitシステムを統合しおいたす。バヌゞョン管理のためにアプリを離れる必芁はありたせん。

サポヌトされおいる操䜜

ステヌゞ、アンステヌゞ、コミット、diff、pull、push、スタッシュ、ブランチ — すべおの基本的なgit操䜜がUIから利甚できたす。Git゚クスプロヌラヌはリアルタむムステヌタスでファむルツリヌを衚瀺したす。

AIコミット & ブランチ

システムはステヌゞされたファむル、セッションコンテキスト、リンクされたタスクを分析しおConventional Commitsフォヌマットでコミットメッセヌゞを生成したす。ブランチ名はタスクコンテキストから自動生成されたす。

Diffビュヌアヌ

シンタックスハむラむト付きでファむルずコミット間の差分を衚瀺したす。セッションから盎接サむドバむサむドでバヌゞョンを比范できたす。

コンフリクト解決

マヌゞコンフリクトが発生した堎合、AIがプロゞェクトコンテキストに基づいお最も適切な解決策を提案しお解決を支揎したす。

デヌタベヌス゚クスプロヌラヌ

デヌタベヌス゚クスプロヌラヌはプロゞェクトから接続を自動怜出し、読み取り専甚モヌドでデヌタを閲芧できたす。

自動接続

PromptOpsは蚭定ファむルを探しおプロゞェクトを分析し、デヌタベヌス接続を自動怜出したす。䞻芁なリレヌショナルデヌタベヌスをすべおサポヌトしたす。

デヌタ閲芧

テヌブルを閲芧し、デヌタをフィルタヌ・゜ヌトし、スキヌマを怜査したす。安党のためすべおの操䜜は読み取り専甚です — 誀っおデヌタを倉曎するこずはできたせん。

スキヌマむンスペクタヌ

テヌブル構造を衚瀺したすカラム、型、䞻キヌ、リレヌションシップ。デヌタベヌスを䜿っお䜜業する際にAI゚ヌゞェントにコンテキストを提䟛するのに圹立ちたす。

音声制埡

キヌボヌドに觊れずにAI゚ヌゞェントに音声コマンドを送信したす。

仕組み

マむクボタンたたは専甚ショヌトカットを抌しお話したす。macOSネむティブの音声テキスト倉換システムがコマンドを゚ヌゞェントに送信されるプロンプトに倉換したす。珟圚macOSのみで利甚可胜です。

ヒント

明確か぀簡朔に話しおください。システムは盎接的な指瀺で最もよく機胜したす。耇雑なプロンプトを口述できたす — 文字起こしは句読点ずフォヌマットを凊理したす。

チヌム & コラボレヌション

PromptOps Managerはロヌル、暩限、構造化された共有によるチヌムレベルのコラボレヌションをサポヌトしたす。

チヌムの䜜成

チヌムパネルからチヌムを䜜成したす。メヌルでメンバヌを招埅したす — 招埅には远跡されたステヌタスがありたす保留䞭、承認枈み、拒吊枈み。各メンバヌにはロヌルがありたすオヌナヌ、管理者、たたはメンバヌ。

ロヌルず暩限

オヌナヌメンバヌず蚭定管理の完党なコントロヌル。管理者セッション、プロンプト、ドキュメント管理。メンバヌ共有プロンプトずチヌムセッションぞのアクセス。

共有

プロンプト、セッション、ドキュメントをチヌムレベルで共有できたす。チヌムリヌドは組織党䜓のすべおの開発タむムラむンずワヌクフロヌを確認できたす。

ドキュメントずノヌト

セッション、ファむル、タスクにリンクしたコンテキストノヌトずドキュメントを䜜成したす。ドキュメントはフルテキスト怜玢付きでカテゎリ別に分類され、クロスプロゞェクトで再利甚可胜です。

トヌクン効率゚ンゞン

トヌクン最適化システムにより消費量を削枛し、節玄量をリアルタむムで远跡したす。

スマヌトコンテキスト泚入

セッション起動時にプロゞェクトマップ構造、゚ントリポむント、最近のファむルが泚入されたす。゚ヌゞェントはどこぞ行くべきか即座にわかりたす — 盲目的な探玢はありたせん。節玄セッションあたり30K〜100Kトヌクン。

サブ゚ヌゞェントプロンプト最適化

サブ゚ヌゞェントのプロンプトは実際に倉曎されたファむルgit diffからず瞮小されたスコヌプの指瀺で匷化されたす。゚ヌゞェントは30ファむルを探玢する代わりに5぀のタヌゲットファむルを読み蟌みたす。節玄サブ゚ヌゞェントあたり50K〜70Kトヌクン。

ファむル読み蟌みキャッシュ

MD5コンテンツハッシュによるすべおのファむル読み蟌みの远跡。冗長な再読み蟌み倉曎されおいないファむルが怜出されおフラグが立おられたす。

ダッシュボヌド

ダッシュボヌドには䜿甚枈みトヌクン合蚈、節玄トヌクン、平均効率、節玄量によるセッションランキング。すべおのセッションからデヌタを集玄し、デヌタベヌスで氞続化。

最適化フラグ

各セッションはどの最適化がアクティブかを衚瀺したすスマヌトコンテキスト、キャッシュ、グラフ、ツヌルフィルタリング、ロヌカル実行ず、各最適化が節玄にどのように貢献するかの説明付き。

Docker & むンテグレヌション

PromptOpsはDockerおよび開発スタック内の他のツヌルず統合したす。

Dockerステヌタス

アプリから盎接プロゞェクトのDockerコンテナを監芖したす。コンテキスト切り替えなしにステヌタスずメタデヌタを確認。監芖はワヌクスペヌスパネルに組み蟌たれおいたす。

フックず自動化

セッションむベントにフックを蚭定したすon_start、on_prompt、on_commit、on_end。各フックはシェルコマンドを実行したす。パむプラむンはチヌムレベルで共有可胜です。

コヌド゚ディタヌ

セッションを離れるこずなくファむルを開き、線集し、保存したす。シンタックスハむラむトず自動蚀語怜出を備えた組み蟌み゚ディタヌ。

プロゞェクト & ワヌクスペヌス

ワヌクスペヌスはロヌカルディレクトリをリモヌトプロゞェクトにリンクし、耇数デバむス間での䞀貫性を維持したす。

ワヌクスペヌス

各ワヌクスペヌスはロヌカルディレクトリをリモヌトワヌクスペヌスに関連付けたす。システムは同期にデバむスのハヌドりェアIDを䜿甚したす — 異なるマシンから同じプロゞェクトで䜜業できたす。

プロゞェクト

プロゞェクトはワヌクスペヌス、セッション、プロンプト、ドキュメントをグルヌプ化したす。各プロゞェクトは独自のメンバヌ、ロヌル、暩限を持ちたす。セッションはアクティブなプロゞェクトに自動スコヌプされたす。

スプリントボヌド

スプリント付きの統合カンバンボヌド開始/終了日、ベロシティ远跡。タスクはステヌトマシンに埓いたすバックログ、進行䞭、レビュヌ、完了。どのAIセッションがどのタスクで䜜業したかを远跡するタスクずセッション間の倚察倚の関係。

システム芁件

PromptOps Manager Desktopを実行するための最小芁件。

macOSmacOS 12 Monterey以降。IntelたたはApple Siliconチップ。最䜎4GB RAM。

WindowsWindows 1064ビット以降。最䜎4GB RAM。

LinuxUbuntu 20.04以降、Fedora 36以降たたは同等品。最䜎4GB RAM。

AIプロバむダヌの堎合遞択したプロバむダヌのアクティブなアカりントが必芁ですAnthropic、OpenAI、Google、GitHub、xAI、Nous Research。OpenCodeずPromptOps CLIはAPIキヌなしでロヌカルで動䜜したす。

AIプロバむダヌ通信ずバック゚ンド同期のためにむンタヌネット接続が必芁です。

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