マニュアル

概要

agmsg（GitHub）は、 CLI AIエージェント同士がローカルの共有SQLiteを介してメッセージをやり取りするOSSです。 Claude Code で実装を進めながら、難しい箇所だけ Codex にレビューを投げるという 2台体制の開発をコピペなしで実現します。

仕組み

• デーモン・ネットワーク不要。bash と sqlite3 だけで動作。
• 同一 PC 上のエージェント間のみ通信可能（ローカル限定）。
• Claude Code は monitor モード（〜5秒でリアルタイム受信）、Codex は turn モード（応答のたびに受信確認）。

初回セットアップ

1. 1

   Claude Code のターミナルで実行

   /agmsg

   初回のみ、チーム名・エージェント名・配信モードを聞かれます。

2. 2

   聞かれる項目

   項目	入力例	備考
   チーム名	myteam	Codex 側と同じ名前
   エージェント名	claude	このウィンドウの識別名
   配信モード	1（monitor）	推奨。リアルタイム受信

3. 3

   Codex 側でも同じチームに参加

   $agmsg

   同じチーム名・別のエージェント名（例: codex）で参加します。Codex は turn モードのみ対応。

日常的な使い方（Claude Code）

自然言語でも OK：「codex にこのコードのレビューを依頼して」と話しかけるだけで送信してくれます。

配信モード一覧

典型的なワークフロー例

Windows 環境での注意点

• sqlite3 は ~/bin/sqlite3.exe に手動配置済み。Git Bash は ~/bin をデフォルト PATH に含むため、新ターミナルでも即使用可。
• WSL や PowerShell からは sqlite3 が見えない（Git Bash 専用）。
• agmsg のスクリプト群は Git Bash で動作。PowerShell からの実行は不可。
• 通信はローカルの SQLite ファイルのみ。他 PC との通信は非公式（AGMSG_STORAGE_PATH を共有ドライブへ）。

インストール済みファイル一覧

更新 / アンインストール

概要

DPro（動画広告分析Pro）は、日本の主要14媒体で配信中・配信済みの広告を 丸ごと収集・解析したデータベース（155ジャンル・本体1,200万件超）。 Claude Code から /marketer の競合リサーチで自動的に使われます。

媒体：YouTube / TikTok / Shorts / Instagram / Facebook / X / Yahoo / SmartNews / Google / Pinterest / Pangle / LAP / Jimoty / ChatGPT

どういうデータが取れるか

活用シーン — Eコマース事業（自社商品）

1. 勝ちクリエイティブの発見 — 対象ジャンルで推定広告費の増加額TOPを毎週取得。「いま金をかけて回っている＝当たっている広告」だけを抽出。出稿額で勝ち判定。
2. 勝ちパターンの構造分解 — 当たり広告のOCR全文・LP構成・動画タイプ・冒頭3秒を分解し型を言語化。/marketer のRAGに投入して自社CR制作の根拠にする。
3. 競合の出稿監視 — 特定競合の広告主を追跡し、新クリエイティブ投入・配信停止・予算増減を検知。
4. 参入前の市場診断 — ジャンルの総出稿額・広告主数・記事LP比率・媒体構成から「レッドオーシャン度」「戦うべき媒体」を定量判断。
5. 訴求の空白探し — 意味検索で切り口を投げ、既存広告の密度から差別化ポイントの仮説を得る。
6. LP改善 — 勝っている競合LPのセクション順序・スクショ・本文を教材に、自社LPの不足を特定。
7. 媒体・フォーマット配分の判断 — 同一商材が各媒体でどう出し分けられ費用がどこに寄っているかを自社の媒体ミックスに反映。
8. 季節性の先読み — 年間推移から競合が動く前のシーズンに仕込む。
9. アフィリ経由の売れ筋把握 — ASP案件として回っている商材を特定し自社の展開判断に使う。

活用シーン — 広告代理業

1. 新規開拓リスト作成 — ジャンル×出稿額増加で「いま広告費を増やしている広告主」を抽出。法人番号から年商・予算規模・出稿商材数・代表者名・電話まで取れ、そのままテレアポ/DMリストになる。
2. 失注・停止広告主の掘り起こし — 配信終了や出稿額急減の広告主＝リプレイス提案のタイミング。
3. 提案書の同封資料 — クライアント業界の勝ち広告TOP10（サムネ＋OCR＋推定費）を表にして提案に添付。一次データで「競合はこれで勝っている」を語れる。
4. クリエイティブ制作の初速 — 受注直後にジャンルの勝ち広告50件を即収集し、型を抽出して初稿までを短縮。
5. 運用中クライアントのベンチマーク — 自社実CPA/CTRと同ジャンル競合の推定出稿規模・配信継続日数を突き合わせ「伸ばせる/降りるべき」を数字で説明。
6. 媒体拡張の提案根拠 — 「同業はもうChatGPT面 / SmartNews / LINE VOOMに出している」を実例付きで示す。
7. 業界別インサイトレポートの商品化 — 「美容通販 広告トレンド月報」等を自動生成しリード獲得コンテンツ／有料レポート化。
8. ピッチ先の広告予算推定 — 提案前に相手の推定年間広告予算・クリエイティブ数を把握しフィー設計を調整。
9. 競合代理店の担当案件推定 — 同一広告主のクリエイティブ傾向から入っている制作会社の当たりをつける。

仕組み化アイデア

• /marketer に「DPro競合スキャン」を組み込み、ASIN/商材から勝ち広告・LP構成・訴求空白まで一括レポート。
• sales2 に「競合広告ウォッチ」タブ — 監視対象の広告主/ジャンルを登録 → 日次で新着勝ち広告をプッシュ通知。
• 勝ち広告のOCR/LPテキストを Embedding 2 で自社RAGに蓄積 → 「◯◯訴求の勝ちコピー例を出して」に即答できる社内ナレッジ。

使い方

接続済みなら Claude Code で /marketer を起動し、「◯◯（ジャンル/商材）の勝ち広告を調べて」 のように話しかけるだけで DPro を使ったリサーチが走ります。 単発で叩きたい場合は /mcp でツール一覧を確認できます。