01
人が時間を使う前に automated code review を実行
Agent が pull request を読み、変更ファイルをプロジェクト文脈と照合し、危険なロジックや不足テストを検出し、人が見るべき点を要約します。
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💻開発者
Low Code と No Code ワークフロー向けコード自動化
AgentCellar を開発作業向けの no code AI automation platform として使えます。ルーチンを自然言語で説明し、GitHub とチームツールを接続すると、常時稼働の OpenClaw Agent がコードレビュー、テスト作成、ビルドのデバッグ、更新のルーティングを行います。
AgentCellar code automation ワークスペースオンライン
/use-cases/code-automation の code automation セットアップを実行
自動化 Agent にメッセージ...
自動化する workflow を選ぶ
Step 1
自動化する workflow を選ぶ
自動化キューPro
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2 CPU
Pro
4 CPU
Max
8 CPU
1
自動化する workflow を選ぶ
automated code review、テスト生成、リリースノート、CI デバッグ、ticket-to-PR ルーチンから始めます。
agentを継続稼働させたいチームと運用担当者向け
automated code review を導入するエンジニアリングチーム
開発者ワークフロー向けの no code automation tools が必要な創業者
GitHub、Linear、Slack をまたいで low code workflow automation を構築する運用チーム
実際の repo アクセスを持つ no code AI automation platform が必要なチーム
AgentCellar Code Automation でできること
02
Low code automation と実際のコード変更をつなぐ
AgentCellar は OpenClaw にホスト型 workspace を提供し、low code workflow automation から実際の開発作業を起動してレビュー可能な結果を返せます。
03
No code automation を開発者ルーチンに変える
テスト、リリースノート、ビルドデバッグ、バックログ整理、依存関係チェック、Slack 要約を自然言語のルーチンとして作成できます。
AgentCellar Skills で code automation を構築
repo を理解する coding skills、GitHub ワークフロー、ターミナル制御、ブラウザアクセス、メモリ、レビュー補助を、永続的な no code AI automation platform にまとめます。
Coding Agent
実装、テスト作成、リファクタリング、pull request 準備を Codex、Claude Code、その他の coding agents に任せます。
Coding Agent を開く →GitHub Issues Agent
GitHub issues を計画、コード変更、レビュー notes、low code workflow から起動できる PR に変えます。
GitHub Issues Agent を開く →Oracle
automated code review の指摘、重要な変更、アーキテクチャ判断に二つ目のモデルレビューを追加します。
Oracle を開く →Session Logs
過去の coding sessions、プロジェクト判断、修正、好みのレビュー規則を再利用します。
Session Logs を開く →tmux Control
長時間のテスト、ビルド、監視、code automation プロセスをホスト型 workspace で維持します。
tmux Control を開く →ホスト型 code automation の導入前と導入後
AgentCellarなし
- no code automation tools は通知を送れても、コード文脈が必要な修正はエンジニア待ちになります。
- automated code review にプロジェクト文脈がなく、pull request が滞留します。
- ターミナル、テスト、repo 調査が必要になると low code automation が止まります。
- CI 失敗が調査された修正ではなく Slack のノイズになります。
- リリースノート、テストカバレッジ、バックログ整理が手作業に依存します。
AgentCellarあり
- ホスト型 OpenClaw workspace が no-code trigger を実際の開発アクションにつなぎます。
- automated code review が人のレビュー前に diff、リスク、不足テスト、次の作業を確認します。
- low code workflow automation がコマンド実行、repo 調査、PR 準備、結果報告を行えます。
- 失敗した build はログ、原因候補、レビュー可能な patch とともに調査されます。
- ローカル環境がオフラインでも定期的な開発ルーチンが進みます。
What builders are shipping with code automation
A few X posts from users building with coding agents, repo automation, and always-on developer workflows.
X
夜間コーディングエージェント管理
コーディングエージェントの管理を一晩任せる — 単体実行よりも優れたコンテキスト認識。
@bffmike𝕏 で見る →
X
音声制御でデバッグ & デプロイ
エージェントがデプロイ失敗をデバッグし、ログをレビューし、設定を修正して再デプロイ — すべて音声で。
@georgedagg_𝕏 で見る →
X
チャットでサイト全体を再構築
Telegram 経由でサイト全体を再構築：Notion から Astro への移行、18件の投稿 — すべてチャットで。
@davekiss𝕏 で見る →
X
クロスプラットフォームタスクランナー
Linear の Issue 整理、メール作成、PR 作成、サインアップの開拓 — すべて1つのチャットから。
@avi_press𝕏 で見る →
X
カレンダー + Obsidian + GitHub ハブ
カレンダー管理、Obsidian ノートへの貢献、GitHub へのコミット、リマインダー送信。
@5katkov𝕏 で見る →
X
Codex エージェントオーケストレーション
アプリ改善のメモを取り、リストを作成し、レポートを書き、Codex エージェントを起動。
@nateliason𝕏 で見る →
X
大規模データスクレイピング
アイデアをプロジェクトに変え、上位100の X アカウントから400万件の投稿を収集。
@andrewjiang𝕏 で見る →
X
Telegram 連携開発アシスタント
Telegram グループに接続した OpenClaw インスタンスで、外出先でも開発をサポート。
@chrisbanes𝕏 で見る →
X
WhatsApp から UI を構築
WhatsApp メッセージだけで完全な UI を構築 — レビュー用にスクリーンショットを送り返す。
@DhruvalGolakiya𝕏 で見る →
X
Google Analytics スキルビルダー
約20分で GA4 分析スキルを構築し、ClawHub に公開。
@jdrhyne𝕏 で見る →
X
夜間コーディングエージェント管理
コーディングエージェントの管理を一晩任せる — 単体実行よりも優れたコンテキスト認識。
@bffmike𝕏 で見る →
X
音声制御でデバッグ & デプロイ
エージェントがデプロイ失敗をデバッグし、ログをレビューし、設定を修正して再デプロイ — すべて音声で。
@georgedagg_𝕏 で見る →
X
チャットでサイト全体を再構築
Telegram 経由でサイト全体を再構築：Notion から Astro への移行、18件の投稿 — すべてチャットで。
@davekiss𝕏 で見る →
X
クロスプラットフォームタスクランナー
Linear の Issue 整理、メール作成、PR 作成、サインアップの開拓 — すべて1つのチャットから。
@avi_press𝕏 で見る →
X
カレンダー + Obsidian + GitHub ハブ
カレンダー管理、Obsidian ノートへの貢献、GitHub へのコミット、リマインダー送信。
@5katkov𝕏 で見る →
X
Codex エージェントオーケストレーション
アプリ改善のメモを取り、リストを作成し、レポートを書き、Codex エージェントを起動。
@nateliason𝕏 で見る →
X
大規模データスクレイピング
アイデアをプロジェクトに変え、上位100の X アカウントから400万件の投稿を収集。
@andrewjiang𝕏 で見る →
X
Telegram 連携開発アシスタント
Telegram グループに接続した OpenClaw インスタンスで、外出先でも開発をサポート。
@chrisbanes𝕏 で見る →
X
WhatsApp から UI を構築
WhatsApp メッセージだけで完全な UI を構築 — レビュー用にスクリーンショットを送り返す。
@DhruvalGolakiya𝕏 で見る →
X
Google Analytics スキルビルダー
約20分で GA4 分析スキルを構築し、ClawHub に公開。
@jdrhyne𝕏 で見る →
3ステップで始めよう
1
自動化する workflow を選ぶ
automated code review、テスト生成、リリースノート、CI デバッグ、ticket-to-PR ルーチンから始めます。
2
repo と no-code trigger を接続
GitHub、Linear、Slack、browser session、MCP tools、結果の送信先を接続します。
3
レビュー点を保ちながら low code automation を実行
Agent がホスト型 workspace でルーチンを実行し、コード、コメント、本番変更には承認を残します。
FAQ
おすすめプラン
動き続ける code automation ワークスペースを構築
Start with automated code review, then add low code workflow automation for tests, CI recovery, release notes, and backlog cleanup.
Built for always-on AI agent workflows with human review where it matters.