Easel:オープンソースAIソーシャルメディアエージェントの完全なワークフロー実践
Easelは、トレンドの発見、コンテンツ生成、複数プラットフォームへの公開、データのアトリビューションを一つのループに統合し、小紅書、Douyin、知乎、Bilibiliなどのプラットフォームに対応します。
Easel:オープンソースAIソーシャルメディアエージェントの完全なワークフロー実践
ソーシャルメディア運用で本当に時間がかかるのは、通常「文章を一段落書くこと」ではありません。機会の発見、テーマの判断、素材の制作から、プラットフォームへの適応、コンテンツの公開、データの振り返りに至る一連の流れです。ZJU-REAL/Easelが解決しようとしているのは、まさにこの問題です。これは単に会話するだけのコンテンツ生成器ではなく、アカウントの長期運用を中心に設計されたオープンソースのAIコンテンツワークベンチです。
EaselはOpenClaw Agent、アカウントプロファイル、実行可能なスキル、メディアツールで構成され、アイデアを保存・編集・公開可能なコンテンツプロジェクトへ発展させ、公開後のパフォーマンスを次の制作サイクルへフィードバックできます。現在、プロジェクトはv0.1.0を公開しており、Apache 2.0ライセンスを採用しています。GitHubページには約1.0k stars、141 forksと表示されています。
解決する核心的な問題:単発生成から継続運用へ
一般的なAIライティングツールは、多くの場合、一回限りの作業を想定しています。テーマを入力すると文章が得られます。しかし、実際のソーシャルメディア運用には、より多くのコンテキストが必要です。
- アカウントはどのような人々を対象としているのか?
- どのような表現がアカウントのスタイルに合うのか?
- 同じテーマを小紅書のカード投稿、知乎の長文、ショート動画にどう書き換えるのか?
- どのトレンドを追う価値があり、人気があっても現在のアカウントに合わないトレンドはどれか?
- 公開後、どのタイトル、構成、コンテンツ形式が実際にエンゲージメントを生んだのか?
Easelは「アカウントプロファイル」にポジショニング、スタイル、オーディエンス、プラットフォーム、好み、禁止事項を保存し、プロジェクトディレクトリでコンテンツ、素材、中間ファイル、メタデータを管理します。これにより、Agentの作業はチャット履歴に限定されず、継続的な編集、再試行、公開、振り返りが可能になります。
5層のワークフロー:発見、企画、制作、公開、アトリビューション
1. 発見:本当にマッチする機会をトレンドランキングから探す
EaselはWeibo、Douyin、知乎、Bilibili、Baidu、Toutiaoなどのプラットフォームのトレンドランキングを集約でき、業界ニュース、RSS、競合の動向、ユーザーの議論、UGCの発見、祝日・イベントカレンダーなどの情報源にも対応しています。
重要なのは、単に検索トレンドを列挙することではなく、アカウントプロファイルと組み合わせて、現在のアカウントに適した機会を選別することです。例えば、テクノロジー系アカウントは、あらゆるエンタメ系トレンドを追う必要はありません。AI、コンシューマーエレクトロニクス、業界の変化に関連するコンテンツの空白を探すことができます。
2. 企画:トレンドを実行可能なコンテンツ計画に変える
企画段階では、Agentがテーママトリクス、タイトルとHook、記事のアウトライン、絵コンテ、コンテンツカレンダー、シリーズコンテンツの計画を生成できます。また、テーマのスコアリング、アカウント診断、オーディエンス分析、ライブ配信の企画、マーケティング施策やタイアップ案件の設計も行えます。
コンテンツカレンダーでは、テーマ、下書き、公開待ち、公開済みのコンテンツを管理し、祝日、プラットフォームイベント、公開日時を統一された計画に組み込めます。モデルにその場で「投稿を1本書いて」と依頼するよりも、この方法は継続的な運用に適しています。
3. 制作:スキルは機能一覧ではなく、実際の実行機能
Easelは112のスキルを提供し、文章、ビジュアル、音声、動画の制作をカバーしています。例えば、次のようなものがあります。
- ソーシャルメディア向けコピー、小紅書ノート、長文、小説、論文解説
- 名言カード、知識カード、ポスター、インフォグラフィック、データチャート、マインドマップ
- AI画像生成、画像強化、背景除去、バッチ処理
- テキスト読み上げ、複数キャラクターのナレーション、音声クローン、音声テキスト変換
- AI動画、AIショートドラマ、字幕翻訳、動画編集、長尺動画のクリップ化
- ライブ配信ハイライト、横動画・縦動画の変換、グリーンバック背景置換、動画から画像・テキストへの変換
各スキルは通常、SKILL.mdで実行方法を記述し、プロジェクト内のスクリプトやツールを呼び出せます。生成結果はすべてoutputs/に統一して保存されるため、後から確認・再利用できます。
例えば、コマンドラインから品質チェックやコンテンツ生成スキルを直接実行できます。
easel skill quality-gate -i "この小紅書用コピーをチェックしてください"
easel skill social-content -i "空間知能を紹介するWeibo投稿を書いてください"
easel skill quality-gate -i "これは公開予定のコピーです" -p テクノロジー・デジタルガジェット系インフルエンサー
4. 公開:1つのマスターから複数プラットフォーム版を作成
Easelは小紅書、Douyin、Kuaishou、知乎、Bilibili、WeChat Channelsへのログイン、フォーマット適応、公開に対応しています。システムはプラットフォームの要件に応じて、タイトル、本文、メディア添付、アスペクト比などを調整し、公開前の品質ゲート、センシティブコンテンツと著作権リスクのチェック、検索最適化、公開チェックリストを提供します。
特に注意すべき点として、小紅書は自動化操作を検出する可能性があり、認証、流量制限、アカウントのリスク管理が発生するリスクがあります。プロジェクトでは、プレビューと公開前チェックを利用し、ユーザーが確認したうえで手動公開することを推奨しています。その他のプラットフォームについても、アカウントや環境に応じて自動公開を慎重に利用してください。
5. アトリビューション:有効な知見をアカウントプロファイルへ戻す
公開は終点ではありません。Easelは再生数、エンゲージメント、コメント、コンテンツパフォーマンスを読み取り、コメントインサイト、コンテンツの振り返り、ROI分析を提供し、有効な構成や好みをアカウントプロファイルに蓄積できます。
これは重要なループを形成します。アカウントプロファイルがテーマや表現に影響し、コンテンツのパフォーマンスが逆にプロファイルを更新します。長期的に運用することで、どのテーマ、タイトル、構成、コンテンツ形式が特定のアカウントに適しているのかを、システムが徐々に理解できるようになります。
WebワークベンチとCLI
プロジェクトではWebフロントエンドの利用を推奨しています。単独のCLIよりも、セッション、素材、アカウント、プロファイル、コンテンツライブラリ、公開管理の機能が充実しているためです。デフォルトのアドレスはhttp://localhost:7860です。
CLIは、環境チェック、簡単なテスト、スキルの直接呼び出しに適しています。
easel doctor
easel ping
easel web --port 7860
easel chat
easel gateway status
プロジェクトは独立したeasel OpenClawプロファイルを使用し、デフォルトのgatewayポートは18789です。ユーザーがすでに使用している~/.openclaw/設定を上書きすることはありません。
インストールとクイックスタート
動作環境は、Linux、macOS、Windows 10/11、Python 3.10+、Pythonのvenvモジュール、Gitです。インストーラーはNode.js 22.19+、FFmpeg、Playwright、Chromiumも確認します。
LinuxまたはmacOS:
git clone https://github.com/ZJU-REAL/Easel.git
cd Easel
bash setup.sh
WindowsネイティブPowerShell:
git clone https://github.com/ZJU-REAL/Easel.git
cd Easel
Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass
.\setup.ps1
Windowsのインストーラーは、Python、Node.js、Git、FFmpegが不足している場合、まずwingetでのインストールを試みます。その後、プロジェクト内に.venvを作成し、PythonおよびNodeの依存関係をインストールし、Reactワークベンチをビルドし、Playwright Chromiumをインストールします。インストール完了後:
source .venv/bin/activate
# Windows: .venv\Scripts\activate
easel doctor
easel ping
easel web
easel: command not foundが表示される場合、通常は仮想環境が有効化されていません。完全なパスを使用することもできます。
.venv/bin/easel doctor
# Windows: .venv\Scripts\easel.exe doctor
LLMとEmbeddingの設定
最小構成ではAnthropicを使用できます。
ANTHROPIC_API_KEY=あなたの_API_Key
CLAUDE_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-6
OpenAIまたは互換サービスも利用できます。
OPENAI_API_KEY=あなたの_API_Key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o
チャットサービスがベクトルモデルを提供していない場合は、Embedding APIを別途設定することを推奨します。
EASEL_EMBEDDING_API_KEY=あなたのベクトル_API_Key
EASEL_EMBEDDING_BASE_URL=https://your-embedding-provider.example/v1
EASEL_EMBEDDING_MODEL=あなたのベクトルモデル名
providerまたはモデルを変更した後は、インデックスを再構築する必要があります。
openclaw --profile easel memory index --force
その他のAnthropic互換サービスも設定できます。
EASEL_LLM_API_KEY=あなたの_API_Key
EASEL_LLM_BASE_URL=https://あなたのサービスアドレス/v1
CLAUDE_MODEL=あなたのモデル名
動画、音楽、ナレーションなどの機能はオプション設定です。これらのモデルを設定していなくても、チャット、企画、テキスト制作には影響しません。画像や音声・動画の処理は、一部のケースでローカルツールに依存できます。FFmpegは必要なコンポーネントの1つです。
アカウントプロファイルとプロジェクト構成
アカウントプロファイルはprofiles/<名前>/にあり、ポジショニング、スタイル、オーディエンス、プラットフォーム、好みと禁止事項、長期記憶の6つの側面を含みます。テンプレートから作成できます。
cp -r profiles/_template "profiles/自分のアカウント"
プロジェクトの主なディレクトリは次のとおりです。
Easel/
├── easel/ # Python CLI:chat / web / skill / doctor / ping
├── web/ # FastAPIバックエンドとReactワークベンチ
├── skills/openclaw/ # 発見、企画、制作、公開、アトリビューションのスキル
├── skills/shared/ # スキル間で共有するスクリプトと参考資料
├── assets/ # ブランド、README用メディア、ユーザー素材
├── profiles/ # アカウントプロファイル
├── outputs/ # コンテンツプロジェクトと最終成果物
├── openclaw/ # 分離されたプロファイル、ワークスペース、同期スクリプト
└── docs/ # 機能仕様、機能マップ、アーキテクチャ文書
どのような人に適しているか?
Easelは、継続的にコンテンツを制作する個人クリエイター、研究チーム、ブランド運営者、開発者に特に適しています。強みは単なる「生成速度」ではなく、コンテンツ運用で分散しがちな要素を、オーケストレーションと追跡が可能な1つのシステムに統合することです。
ただし、自動公開には依然として注意が必要です。プラットフォームのルール、アカウントの安全性、著作権審査、コンテンツの事実確認を完全にAgentへ任せることはできません。より安全な方法は、Easelに調査、生成、適応、チェックを任せ、最終確認は人が行うことです。特に小紅書のように自動化操作に敏感なプラットフォームでは、この点が重要です。
まとめ
Easelの価値は、ソーシャルメディア向けAIを単発のライティングツールから継続運用システムへと進化させることにあります。トレンドを発見し、アカウントを理解し、コンテンツを企画し、メディアツールを呼び出し、複数のプラットフォームに適応し、公開後のデータを利用して次の制作サイクルを改善できます。
セルフホスト可能で、拡張性があり、中国語圏のソーシャルプラットフォームを対象としたオープンソースのコンテンツワークベンチを探しているなら、Easelをsetup.shまたはsetup.ps1から試してみる価値があります。現在はまだ初期バージョンですが、明確な方向性を示しています。未来のソーシャルメディアAgentは「どうすべきか」に答えるだけでなく、コンテンツを実際に作り、公開し、どの方法が有効だったのかを把握すべきです。