AIエージェント233人から、まず3役だけ選ぶ方法
📋 この記事でわかること
✅ 2026年7月2日のGitHub Trendingで拾ったAIエージェント集
✅ agency-agents をローカルで確認して、Codex用に233件変換した結果
✅ 便利そうなAI役職を全部入れない方がいい理由
✅ 最初に選ぶなら「調査」「実装」「レビュー」の3役でいい理由
✅ 役割棚テンプレとして残す条件
✅ 今日10分で残す判断カード
今日のGitHub Trendingで、msitarzewski/agency-agents が目に入りました。
ローカルのトレンドCSVでは、2026年7月2日のdaily 1位。取得時点では123,248スター、2,097 stars todayでした。あとでGitHub APIを見たら、スター数は125,004まで動いていました。トレンド系の数字はその日のうちに変わります。
READMEを見ると、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、QwenなどへAIエージェントを入れられる、とあります。そこで浅くcloneして、インストールはせずにCodex変換だけ試しました。
結果、Codex用TOMLが233件できました。
ここで思ったのは、「すごい、全部入れよう」ではありません。
233人のAI部下を入れる前に、人間側の社長役を決めないと散らかる。
今日はその判断ログです。
先に今日の結論を書きます。
233人を全部入れない
最初は「調査」「実装」「レビュー」の3役だけにする
まず1役だけdry-runして、作業が軽くなるか見る
🧭 GitHub Trendingで拾ったのは、AI部下を増やす道具だった
agency-agents のREADMEでは、このリポジトリを専門AIエージェントの集まりとして説明しています。
中身を見たら、divisionが分かれていました。
engineering
design
marketing
product
security
support
testing
specialized
ローカルで bash scripts/install.sh --list teams を実行すると、16 division、合計233 agentsでした。
ぱっと見ると、かなり便利そうです。
Frontend Developer、Code Reviewer、Software Architect、Technical Writer、Marketing Strategist、Security系、Testing系。自分がやりたいnote制作、個人開発、業務自動化にも近い役職が並んでいます。
ただ、ここで全部入れると、たぶん最初に迷います。
AIエージェントは、役職名が増えた瞬間に仕事が進む道具ではありません。誰に何を任せるかを人間が決めないと、ただの選択肢の山になります。
🔍 触ってみて分かった：233人はそのまま入れない
今回やったことは小さいです。
git clone --depth 1 https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents
bash scripts/convert.sh --tool codex
結果はこうでした。
[OK] Converted 233 agents for codex
生成された場所は integrations/codex/agents/ です。TOMLファイルが233個、合計で約3.6MBありました。
Codex向けのREADMEも用意されていて、各ファイルは name、description、developer_instructions を持つ形に変換されます。
さらに、インストールはせずに1役だけdry-runしました。
bash scripts/install.sh --tool codex --agent code-reviewer --dry-run
結果は「1 agent、dry run、nothing written」でした。
ここまでで十分です。
今日の目的は、話題のrepoを本番環境に入れることではありません。自分の作業に入れるなら、どこから小さく試すかを決めることです。
🧑💼 AI部下を増やすほど、人間の社長役が必要になる
私は最近、AIを「完成品を出す人」ではなく、工程ごとの担当者として使う方向に寄せています。
たとえばnoteなら、ざっくりこうです。
Qw: 要約、分類、タグ、候補出し
Codex/Claude: 調査、構成、本文、レビュー
人間: 最終タイトル、公開判断、有料判断
ここに233人の専門エージェントを足すと、見た目は強くなります。
でも、人間側に棚がないと壊れます。
「この記事は誰向けか」 「今日は何を売り物に近づけるのか」 「このAIには何を任せないのか」
これを決める人がいないと、AI部下は増えるほど雑談相手になります。
社長役というと大げさですが、やることは小さいです。
今日の目的を1行で書く
使うAI役職を3つまでに絞る
任せない判断を先に書く
最後に人間が決める場所を残す
これだけで、AIエージェント集は「すごいおもちゃ」から「作業棚」に近づきます。
🧩 最初に入れるなら、3役でいい
233人を見て、私が最初に使うなら3役だけです。
1. 調査役
GitHub Trending、README、公式ドキュメント、過去記事を拾う役です。
ここはQwだけでは足りません。Qwは要約や候補出しには便利ですが、最新情報の真偽確認や一次情報の判断は任せません。
調査役には、URL、日付、数字、見送り理由まで拾わせます。
2. 実装役
小さい検証を動かす役です。
今回なら、convert.sh --tool codex と install.sh --dry-run まで。いきなり ~/.codex/agents/ に233件入れない。まずcloneして、生成物を見て、dry-runで止める。
副業やnoteに近づけるなら、この「小さく触った証拠」が大事です。
3. レビュー役
最後に、記事や仕組みが散らかっていないか見る役です。
たとえば今回なら、レビュー役に聞くことはこうです。
全導入をすすめていないか
GitHub Trending紹介だけで終わっていないか
読者が今日10分で試せるか
次の作業に残る形になっているか
この3役で足ります。
最初からMarketing SpecialistやProduct ManagerやSecurity Auditorまで呼ぶと、記事を書く前に会議になります。
🧰 役職一覧ではなく、役割棚テンプレにする
このネタを残すなら、役職一覧の紹介で終わらせない方がいいです。
理由は3つあります。
AI運用の手直しを減らせる
note制作や業務改善に再利用できる
「役割棚テンプレ」として次回も使える
ただし、役職一覧をそのまま売ろうとすると弱いです。
売るべきものは「AIエージェント233人まとめ」ではありません。GitHubを見れば済むからです。
売り物に近いのは、こういう方です。
note制作で使う3役テンプレ
個人開発で使う3役テンプレ
GitHub Trendingを記事化する判断カード
導入候補と見送り理由の比較表
実際に使ったdry-runログ
読者が欲しいのは、役職名の一覧ではありません。
「自分なら何から入れればいいのか」 「何を入れない方がいいのか」 「今日10分でどう試せばいいのか」
ここまで落ちると、AIエージェントの話は次の作業に残ります。作業時間を減らし、noteやテンプレに再利用できるからです。
🛠 今日10分でやるなら、この判断カードだけ残す
今回の判断カードはこれで十分です。
対象repo:
msitarzewski/agency-agents
今日の位置:
2026-07-02 GitHub Trending daily #1
触った範囲:
README確認
GitHub API確認
local clone
Codex変換 233件
code-reviewer 1件 dry-run
入れないもの:
全233 agentの一括導入
最初に試す役:
調査役
実装役
レビュー役
残す条件:
役職一覧紹介ではなく、作業棚テンプレ化する場合だけ。
次の1アクション:
自分のnote制作で使う3役だけを選び、1記事でdry-runする。
これを書いておけば、GitHub Trendingを見た時間が消えません。
「すごいrepoを見つけた」で終わると、明日には忘れます。
「このrepoを自分の作業に入れるなら、最初は3役だけ」と書くと、次の記事やテンプレに使えます。
🌟 まとめ：AI部下を増やす前に、社長役の棚を作る
今日のGitHub Trendingでは、agency-agents が強く伸びていました。
ローカルで確認した範囲では、Codex用に233件のエージェントTOMLを生成できました。1 agentだけdry-runするところまでも確認しました。
でも、私が今日残す判断は「全部入れる」ではありません。
まず3役だけに絞る。
調査役
実装役
レビュー役
そのうえで、人間が社長役として目的、任せないこと、最後に決める場所を持つ。
AIエージェントを増やすほど、楽になる部分はあります。逆に、役割棚がない人ほど迷いやすくなります。
次は、この3役をnote制作の実運用に当てて、どこまで手直しが減るか見ます。
あなたがAIエージェントを入れるなら、最初に任せたいのは調査、実装、レビューのどれですか？
スキを押してもらえると次を書く励みになります🌟
参考:
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