自然言語で説明するだけでAIワークフローを生成し、ビジュアルキャンバスで編集してAPIとして公開できる軽量なワークフロービルダーです。
中辛 の解説
TypeScript・Next.js・React 19とTauri デスクトップアプリで構成され、PostgreSQL データベースに自分のサーバーで完全セルフホスト可能です。難易度は中程度で、Docker一行でデプロイできるため、今すぐ試せます。自然言語からワークフロー生成、ビジュアル編集、API 化まで一貫したフローが特徴で、大規模なエンタープライズプラットフォームではなく、個人・チーム向けに最適化されています。生成後のワークフローは無制限に実行でき、実行履歴から AI が最適化案を提案する進化エンジンも搭載しています。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 個人開発者が自社製品の AI 機能を数分でプロトタイプして、本番 API として公開する
- コンテンツ制作会社が動画生成・テキスト作成などの定型業務を自動化フローに変換し、チーム全体で共有・実行する
- 小規模スタジオがクライアント案件のデモや納品物を実行可能なワークフローで高速配信する
主な機能
ほかとの違い
Dify の RAG・チームコラボ・エンタープライズ機能を省き、n8n の汎用ノード型アプローチを避けて、LLM 優先・軽量・個人向けの単一パイプライン設計により、30秒で学べて 1 分でデプロイできます。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Node.js 20 以上（ローカル開発の場合）
- Docker・Docker Compose（推奨デプロイ方法）
- AI モデルの API キー（DeepSeek・OpenAI互換エンドポイントなど）
すぐに始める
- リポジトリをクローンしてセットアップスクリプトを実行します
git clone https://github.com/banmu123/LoomFlow.git && cd LoomFlow && bash scripts/init-env.sh
- Docker Compose で起動します
docker compose up -d
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ブラウザで http://localhost:5000 にアクセスして、デフォルトユーザー admin / 123456 でログインします（初回ログイン後に必ずパスワード変更してください）。
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管理画面の「Model Settings」でDeepSeekなどのAIモデルを追加します。
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チャット画面で「商品名を入力 → AI が売上文案を生成 → プロモ動画スクリプトを生成するワークフロー作成して」のように自然言語でリクエストします。
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AIが生成したワークフローをビジュアルキャンバスで確認・編集して、「Publish as API」ボタンでAPI化すればすぐに使えます。
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try banmu123/LoomFlow
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2026 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/banmu123/LoomFlow)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る