AI工程マネージャ入門（第1回：fabricとの出会い）

「これからはAIエージェントの時代だ」と言われ続ける中、それっぽいAIはいくつもリリースされても、本当に使える自動化システムには、なかなか出会えなかった。

そんな中で見つけた fabric は、自分の大きさにフィットする実用的なツールだった。

こんな人に刺さる

そんな人なら、試す価値がある。

fabricはOSS。GitHub

サイトには「プラットフォーム配管の建設をやめよう」とある。fabricがジョブオーケストレーションとAIルーティングを担当し、こちらは創造に集中できる。一つのRustバイナリ。それだけ。

私はこれを使って「Manga-pipeline」と「Blog-pipeline」という二つのプロジェクトを立ち上げ、思考の補助として活用している。

UNIXのパイプ、その延長線上に

fabricの本質は、UNIXのパイプ「|」そのものだ。UNIX誕生から55年経ったいま、Ollamaで動く小さなモデルたちが登場し、工程ごとに専任モデルを割り振れるようになった。fabricは、その割り振りを支える土台になる。

fabricは何をして、何をしないか

• テキスト生成のパイプラインツール。 system.mdという「パターン」を介して、標準入力→LLM→標準出力、という変換を積み重ねる設計思想

• 画像・マンガの絵そのものは生成しない。 「絵に起こせる状態のテキスト（ネーム、画像生成プロンプト）」を作るところまでが担当範囲

• この割り切りが重要だった。「fabricだけで完結させよう」とせず、最後の1工程（画像化）をあえて切り離すことで、パイプライン全体がシンプルに保てた

始める前に、設計ノートを

インストール自体は簡単。だが「設計ノートを用意する」を飛ばすと、後で困る。私がやったのはこんなことだ。

● プロジェクトフォルダーを決め打ちする（例：C:\Project\manga-pipeline）

● fabricに何を期待するのか、工程は何か、をAIに聞かずに自分でリスト化する

● 工程ごとのパターン、毎回言うプロンプトを仕分ける

● どのAIにどの仕事を任せるか決め、APIキーを準備する

● 「面倒」だと感じていた繰り返し作業を「パターン」という単位にチャンクダウンする

逆に、やらないと決めたこと。

• 「自動化」を考え過ぎない

• わかっていないことを、無理に調べない

• 「ループして夜間に大量生産」のような打算を期待しない

勘違いしない方がいいこと。
fabricは、夢のような魔法のツールではない。

• 自動的な収益化

• 「自動投稿」「量産」「長時間タスク」

インストール後、最初にやること

1. 入力フォルダに生成される seed.md に、アイディアの断片を自由に書く。箇条書きでも思考の断片でも何でもいい

2. 保存して、プロジェクトルートで実行する

.\run.ps1 -ProjectName "このプロジェクト名"

（日本語が化けるので、私はPowerShell 7を使用した）

最後に：出力を読む。

01_working に 
　highlights.md、summary.md。

02_output に
　article.md、image_prompts.json、manga_name.md ができている

やってよかった、と思える瞬間だった。

次回は、この設計ノートづくりの具体的な中身と、Manga-pipelineがどう組み上がっていったかを書く予定です。

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