FlowBoard v5: AIエージェントが実際に動作するプロジェクトワークスペース

FlowBoard v5は、AIエージェントにセッションをまたいだ永続的なコンテキストを提供するプロジェクトワークスペースの完全な再構築です。プロジェクトの目標や決定、タスクの状態を毎回説明し直す必要はなく、FlowBoardがすべてを一元管理し、エージェントが必要なスライスだけをレイジーロードで取得するため、トークン使用量を抑えられます。
v5の新機能
- Reactベースに再構築 — カンバン、アイデアキャンバス、概要など、すべての画面が単一のスタック上で動作。バニラランタイムは残っていません。
- イベントソーシング型タスクストア — すべての変更はSQLiteへの追記専用イベントとして記録され、完全な履歴を提供し、データのずれを防ぎます。
- 第一級のマルチエージェント対応 — エージェントごとに安定した識別、外部エージェントのセルフオンボーディング、組み込みの要求/解放/ハンドオフ機能。OpenClawエージェント、Claude Code、Cursorが同じボード上にライブ表示されます。
- アイデアから仕様へ — キャンバス上に接続ノートとしてアイデアを描き、ガイド付きの明確化ループで、タスクタイトルだけでなく受け入れ基準付きの実際の仕様に変換します。
- モジュール式概要 — ブロックされたアイテム、承認リクエスト、マイルストーン、CIステータス、ファイルなどのウィジェットから構成されるプロジェクト別ダッシュボード。
インストール
ClawHub経由のワンライナーインストール:
openclaw plugins install clawhub:flowboardその後、1つのコマンドでダッシュボードが起動し、その後はダッシュボード内から自動更新されます。Telegramミニアプリも利用可能で、スマートフォンでボードを表示できます。
対象ユーザー
複数のAIエージェントをプロジェクト間で実行している開発者向け。トークンの無駄なく、永続的で共有可能なコンテキストレイヤーを必要とする方に。
📖 全文を読む: r/openclaw
👀 See Also

APEXテストベンチマーク結果:実践的コーディングタスクにおけるQwen 3.5の性能
APEXテストベンチマークの結果によると、Qwen 3.5モデルは70の実際のGitHubコーディングタスクで評価され、397Bバージョンはマスターレベルのタスクで1194 ELOまで低下しました。一方、GLM-4.7量子化モデルは1572 ELOでローカルモデルをリードしています。

オープンソースのClaudeスキルが、B2B SaaSの成長ナレッジを構造化し、一貫したAI推論を実現
ある開発者が、複雑なワークフローでClaudeを使用する際の一般的な問題である、整理されていないコンテキストが一般的な回答を引き起こすという課題に対処するClaude Skillをオープンソース化しました。この解決策は、Claudeが一貫して参照できる形式に知識を構造化することにあります。

OpenClawモデル性能レビュー:Codex 5.3が首位、GLMモデルは期待外れ
開発者が複数のAIモデルをOpenClawでテストした結果、Codex 5.3が9/10の評価で最高のパフォーマンスを示し、GLM 4.7とGLM 5はトークン使用量の多さ、応答の遅さ、出力の一貫性のなさから5/10の評価となった。

私のオープンクローが物理的な身体を手に入れました:目、脚、声を持つロボット犬
なし