AI自動化の構築にJSONスキーマ、プロンプトエンジニアリング、ワークフローDAGの理解は必要ないはずです。ユーザーは何を自動化したいか知っています — 平易な言葉で記述できるべきです。
JieGouの自然言語作成システムでは、「カスタマーサポートチケットを要約し、緊急なものにフラグを立てる」のような説明を入力すると、動くレシピやワークフローが得られます。しかし興味深い部分は生成ではありません — 生成の前に起こることです。
まず提案し、一致するものがない場合にのみ生成
これが重要な設計上の決定です。説明を入力して作成をクリックすると、システムは即座にLLMを呼び出して新しいレシピをゼロから生成しません。代わりに、まずJieGouの132のテスト済みテンプレートライブラリをチェックします。
強い一致が見つかった場合（スコア > 0.6）、マッチ率バッジ付きの提案パネルが表示されます。テスト済みテンプレートを即座に採用するか、却下して生成に進めます。
哲学：JieGouの132のテスト済みテンプレートは堀です。すべてのテンプレートが生成され、合成入力でテストされ、LLM-as-judgeで評価され、手動レビューされています。自然言語作成はこの堀を増幅すべきであり、バイパスすべきではありません。
これにより、ほとんどのユーザーは検証されていない新しく生成されたレシピを待つのではなく、実戦テスト済みのテンプレートを数秒で取得できます。
テンプレート提案エンジン
マッチングシステムは2段階を使用します。ベクター埋め込みなし — 132アイテムには、高速キーワードスコアリングと条件付きLLMリランキングで十分です。
ステージ1：キーワードスコアリング
エンジンはユーザー意図トークンとテンプレートメタデータトークン間のJaccard的重複を計算します：
- トークン化は非英数字文字を除去、小文字化、48の一般的ストップワードを除去
- 意図カバレッジ（70%ウェイト） — ユーザーの意図トークンのうちテンプレートメタデータに含まれる割合
- テンプレートカバレッジ（30%ウェイト） — テンプレートメタデータトークンのうちユーザーの意図に含まれる割合
- 部分トークンマッチ（サブストリング重複）は1.0ではなく0.5でスコア
部門ブースト：ユーザーの現在アクティブな部門のテンプレートは20%のスコアブーストを取得（上限1.0）。
ステージ2：LLMリランキング
LLMリランキングは条件付き — 2つの条件が満たされた場合にのみ発火：
- トップキーワードスコアが0.8未満（高信頼キーワードマッチはLLM検証不要）
- 少なくとも2つの候補テンプレートが最小閾値以上のスコア
発火時、上位10候補が構造化出力付きのClaude Haikuに送信されます。LLMが失敗した場合、キーワードのみのランキングにフォールバック。グレースフルデグラデーション。
レシピ作成ウィザード
レシピウィザードは4ステップで進行し、テンプレートマッチングがステップ1と2の間に介入します。
ステップ1：意図
レシピが何をすべきかを記述するテキストエリア。6つの例の意図チップが出発点を提供。意図を送信後、テンプレート提案エンジンが実行されます。
ステップ2：ドラフト
テンプレートが一致しない場合、または提案を却下した場合、システムが意図をLLMに送信。レシピの名前、説明、タグ、説明、2-3の明確化質問を含むドラフトレスポンスが返されます。
曖昧な意図検出がこのステップに組み込まれています。意図が曖昧すぎる場合、APIはHTTP 422を返し、より具体的にするよう求めます。
ステップ3：提案
ステップ2の明確化質問に回答。チップスタイルオプション — タイプではなくタップできる定義済み選択肢を使用。
ステップ4：生成
完全なレシピ仕様を生成：inputSchema、outputSchema、promptTemplate、sampleInput。保存前にレシピをレンダリングするライブプレビュー付き。
ワークフロー作成ウィザード
ワークフローも同じ4ステップパターン（意図、ドラフト、提案、生成）に従いますが、より豊富な出力を生成します。8つのステップタイプの1つに割り当てられた2-10ステップを生成。
LLMは実行モード — シーケンシャルまたはDAG — を決定し、選択理由を提供します。
マルチエージェントパターンヒントとして4つの確立されたパターン（Critic-refiner、Specialist-router、Debate-consensus、Plan-execute-verify）を適切な場合に適用できます。
部門コンテキスト注入
レシピとワークフロー両方のドラフティングが部門コンテキストをノンブロッキングサイドチャネルとして解決します。部門内で作業している場合、部門パックの名前と説明、最大15の利用可能なレシピスラグ、関連する統合提案を取得します。
このコンテキストがLLMプロンプトに注入され、ゼロから新しいものを生成するのではなくテスト済みパックレシピの再利用を優先するよう指示します。
利用可能性
自然言語レシピとワークフロー作成はすべてのプラン — Free、Pro、Enterprise — で利用可能です。すべての機能を探索または無料トライアルを開始。