CronジョブとClaudeを使った自己改善型ドリームサイクルの構築

r/openclawの開発者が、cronジョブとClaude Sonnetを使用した自己改善型ドリームサイクルの実装を共有しました。このシステムは毎晩自律的に実行され、特定された弱点に基づいて研究、内省、改善提案を行います。

アーキテクチャとセットアップ

このシステムは、連続して実行される2つのcronジョブを使用しています：

• 午後10時30分: ドリームサイクル - 研究と内省
• 午後11時00分: 夜間レビュー - 採点と計画

ドリームサイクルのフェーズ

午後10時30分のジョブは4つのフェーズを実行します：

• スキャン: 現在のプロジェクトに関連する新しいツール、論文、技術について、arXiv、GitHubトレンド、r/openclaw、r/LocalLLaMAを横断的にウェブ検索
• 内省: 日々のログと最近のレビュースコアを読み、具体的な弱点を特定（例：収益が最も弱い柱であると特定 - 4つの製品を出荷したにもかかわらず、11日後に収益が0ドル）
• 詳細調査: 最も弱い分野に関連する1〜3つの発見を選び、それらを取得して読み、特定の状況に適用
• 提案: 作業量の見積もりと期待される影響を含む具体的な提案を作成し、収益/流通に関する発見をPRIORITYとしてタグ付け

夜間レビュープロセス

午後11時00分のジョブは、ドリームサイクルの出力を読み、その日のスコアを1〜5で採点し、発見を翌日の計画に組み込み、教訓を暗黙知ファイルに保存します。

初夜の結果

最初の実行では6つの発見があり、そのうち3つが実行可能でした：

• 英国政府の研究が177,000のAIエージェントツールを分析した結果、「アクションツール」（外部環境を変更するツール）の使用率が27％から65％に増加していることが判明。これにより、製品の位置付けを一般的な「発見と返信」から「顧客を見つけるAIエージェント」に変更する提案が生まれました。
• r/LocalLLaMAのスレッドでは、AIエージェントが真に自己改善するかについて懐疑的な見方が明らかになり、このシステムが自律的に実行され、研究を特定の弱点に結びつけるため、コンテンツの機会が特定されました。
• コードレビューベンチマーク論文により、ビルダーのcronがレビューなしでコードを出荷するため、デプロイ前に軽量なレビューゲートを追加する提案が促されました。

自己改善メカニズム

このシステムは、初夜のメタノートに基づいて既に自身の研究方法論を改善しています：

• 「Redditの取得ではログインウォールが頻繁に返される - 次回はold.reddit.comを使用する」
• 「GitHubトレンド検索で結果がゼロ件だった - 異なるクエリ形式を試す」
• 「次のサイクルでHacker Newsのスキャンを追加する」

Claude Sonnetを使用した場合のコストは、1晩あたり約0.30〜0.50ドルです。開発者は、将来のイテレーションではモデルルーティングを使用する予定であると述べています - 広範なスキャンには安価なモデル（Haiku）を、判断/提案フェーズには高価なモデル（Opus）のみを使用して、さらにコストを削減します。