コード・開発
Crew は Python コードの作成と実行、データ分析、ビジュアライゼーション作成、さらには GitHub リポジトリへのコード変更まで対応します。
Python サンドボックス
Crew はセキュアで隔離されたサンドボックス環境で Python コードを実行します。各実行はクリーンな環境から始まります。
データ分析
「この CSV ファイルを分析して、売上トップ10の顧客を見つけて、月次トレンドを計算して、ビジュアライゼーションを作って。」
「この Excel スプレッドシートを読んで、地域別・商品カテゴリ別の売上ピボットテーブルを作って。」
「このデータセットからマーケティング費用と売上の相関を計算して。」
グラフ作成
「このデータから月別売上の棒グラフを作って: [データを貼付またはアップロード]」
「過去1年間の3つの商品ラインを比較する折れ線グラフを作って。」
「経費内訳の円グラフを作って。」
データ処理
「この CSV をクリーンアップして。重複を削除、日付形式を修正、欠損値を処理して、クリーンな版を保存して。」
「これら2つのスプレッドシートを『顧客ID』列で結合して、統合レポートを作って。」
「この JSON ファイルを整形された CSV に変換して。」
プリインストールされたライブラリ
サンドボックスには以下の Python ライブラリがすぐに使えます:
pandas — データ操作と分析
numpy — 数値計算
matplotlib — グラフとビジュアライゼーション作成
openpyxl — Excel ファイルの読み書き
python-docx — Word ドキュメントの操作
Pillow — 画像処理
lxml — XML/HTML パーシング
仕組み
Crew にデータタスクを依頼
Crew が Python コードを作成
コードが隔離されたサンドボックスで実行
結果（テキスト出力、ファイル、グラフ）が返される
サンドボックスの制限
Free
30秒
Basic
120秒
Plus
300秒
Pro
300秒
ファイルの利用
コード実行を依頼する前にファイルをアップロードすると、ファイルはサンドボックス内で自動的に利用可能になります:
[sales_data.xlsx をアップロード] 「このスプレッドシートを分析して、グラフ付きのサマリーレポートを作って。」
出力ファイル（グラフ、処理済みデータ、生成ドキュメント）は マイファイル に保存されます。
GitHub 連携
プラン要件: Pro プラン
リポジトリ管理
「GitHub リポジトリの一覧を見せて。」
「my-org/my-repo のオープン中の Issue を見せて。」
「レビュー待ちの PR は？」
API アクセス
Crew は GitHub API へのフルアクセスがあるため、以下が可能です:
Issue の作成と管理
Pull Request のレビュー
CI/CD ステータスの確認
リポジトリ設定の管理
GitHub API がサポートするすべての操作
コーディングエージェント
コーディングエージェントは GitHub リポジトリに対して自律的にコード変更を行えます:
「my-org/frontend-app の壊れたログインフォームを修正して。モバイルで送信ボタンが機能しない。」
「my-org/web-app のサインアップフォームに入力バリデーションを追加して。」
「my-org/api-server のデータベースモジュールをコネクションプーリングを使うようにリファクタリングして。」
仕組み
必要な変更を説明
Crew がセキュアな環境でリポジトリをクローン
エージェントがコードを読み取り、構造を理解し、変更を実施
変更を新しいブランチにコミット
レビュー用の Pull Request を作成
エージェントはバックグラウンドで実行されます。PR の準備ができたら通知が届きます。
ベストプラクティス
具体的に: 「バグを修正して」だけでなく、期待する動作を正確に説明
ファイルを参照: 変更が必要なファイルがわかっている場合は言及
必ずレビュー: エージェントは PR を作成し、main に直接プッシュしません。マージ前に必ずレビューしましょう
実践的なシナリオ
データ分析パイプライン
[quarterly_data.xlsx をアップロード] 「この四半期データを分析して: 1) 各商品ラインの前年比成長率を計算、2) 上位3指標のグラフを作成、3) 全結果をまとめた PDF レポートを生成。」
簡単な計算
「100万円を年利5%、月次複利で10年間運用した場合の複利計算をして。年ごとの残高テーブルも見せて。」
ファイル形式変換
「この JSON API レスポンスを、適切なカラムヘッダー付きの Excel スプレッドシートに変換して。」
Web スクレイピング + 分析
「日経225の企業リストを Web で検索して、企業名と売上高を抽出して、上位20社の売上グラフを作って。」
自動レポート
「毎週月曜9時に、[API URL] から最新データを取得して、トレンドを分析、グラフを作成、レポートをメールで送信するタスクを設定して。」
ヒント
先にファイルをアップロード: 分析を依頼する前にスプレッドシートやデータファイルを添付
出力を具体的に指定: 「グラフを作って」より「Y軸に月別売上、X軸に月を配置し、商品ライン別に色分けした棒グラフを作って」の方が良い結果に
繰り返し改善: 最初の分析が期待通りでなければ、Crew に調整を依頼 — コンテキストを記憶しています
結果を保存: 重要な出力を マイファイル や Google Drive への保存を依頼
メールと組み合わせる: 「データを分析して、レポートを作成して、チームにメールして」
もっと深い分析が必要？ 複数ソースを使った複雑な分析や、仕上がりの良いドキュメント出力が必要なら、Deep Work を試してみてください
最終更新