Claude Code の routine で「寝ている間に働く AI 部下」を作る — 仕組み・設定・つまずき

Claude Code には、クラウドで cron 実行されるエージェント（routine）があります。ノート PC を閉じていても、指定した時刻に Anthropic 側のサンドボックスでセッションが立ち上がり、GitHub のリポジトリを clone し、Slack や Gmail に書き込んで終了します。追加のサーバーも新しいツールも要りません。

この記事は、それで「毎朝 9 時に公式ドキュメント 12 ページの差分を読み、要約を Slack に投稿し、本や記事に影響があれば下書きまで GitHub に push する」部下を作った記録です。作った理由は、Claude API の本を書いているのに、Haiku 5.5 の公開に 5 日間気づかなかったからです。監視スクリプトは手元の Mac で毎朝動き、Slack に通知も出ていました。読む人がいなかっただけでした。

2026 年 10 月 16 日時点の仕様です。

routine でできること、できないこと

• 5 フィールドの cron（UTC）か 1 回限りの日時で起動。最小間隔は 1 時間
• 指定した GitHub リポジトリを clone した状態で始まる。ローカルのファイルや環境変数には触れない
• claude.ai で接続した MCP コネクタ（Slack、Gmail など）が使える。Claude Code 側だけで設定した MCP サーバーは使えない
• モデル・使えるツール・プロンプトを 1 つの JSON で指定する。プロンプトは毎回ゼロから読まれるので、それだけで完結させる
• 作成・更新・手動実行・実行ログの取得は API から。削除だけは Web

設計の要点は「AI にやらせない部分」

差分の検出は Python、判断と文章は AI、公開は人。この分担にしました。

「12 ページを読んで変わったところを探せ」とモデルに頼むと、毎朝 30 万字を読むことになり、遅く、見落とし、費用もかさみます。小さなスクリプトが unified diff を作り、モデルはそれだけを読む。これで 1 回 1 分以内に収まります。

公開もさせません。影響の大きい変更のときは Zenn 記事の下書きを書かせますが、末尾に「手元で確認したこと」という空欄を残し、人が実 API で確かめてから埋めて公開します。プロンプトには「テストしたと書くな」と明記しています。

設定

cron は UTC なので、日本の 9 時は 0 0 * * *。モデルは Sonnet 5.5 で足ります。

{
  "name": "claude-docs-watch 毎朝 9 時",
  "cron_expression": "0 0 * * *",
  "job_config": {"ccr": {
    "environment_id": "env_…",
    "session_context": {
      "model": "claude-sonnet-5-5",
      "sources": [{"git_repository": {"url": "https://github.com/volvox-ltd/claude-docs-watch"}}],
      "allowed_tools": ["Bash", "Read", "Write", "Edit", "Glob", "Grep",
                        "mcp__Slack__slack_send_message", "mcp__Slack__slack_search_channels"]},
    "events": [{"data": {"type": "user", "message": {"role": "user", "content": "<手順書>"}}}]}},
  "mcp_connections": [{"name": "Slack", "url": "https://mcp.slack.com/mcp"}]
}

手順書は 7 ステップです。最新を pull する → 差分スクリプトを実行する → 変更がなければログに 1 行追記して Slack に 1 行投稿して終わる → 変更があれば差分を読み、ページごとに「何が変わったか」「本や記事への影響」を日本語で書く → ログと Slack に投稿する → 影響が大きければ下書きを drafts/ に置く → commit して push する。全文は Zenn の記事に載せています。

初日に起きたこと

1 回目（23 秒）。 差分なし、ログ追記、push まで成功。Slack 投稿で channel_not_found。エージェントはチャンネル検索でも見つからないと判断し、代わりにスマホへプッシュ通知を送って終了しました。原因は claude.ai の Slack コネクタが別のワークスペースに繋がっていたこと。

2 回目（51 秒）。 Slack 投稿は成功。push が拒否されました。クラウド側の checkout が 1 回目より古かったためで、エージェントは git pull --rebase して自分のコミットが重複だと確認し、捨てて終了しました。手順書の先頭に pull を足して解決。

つまずいた 3 点

1. GitHub App は組織に入れる。 claude.ai で GitHub を接続しただけでは、組織の非公開リポジトリは repo_access_denied。github.com/apps/claude を組織にインストールしてリポジトリを許可する
2. コネクタは 1 ワークスペース。 複数の Slack を使っていると違うほうに繋がっていることがある。チャンネルは ID で指定する
3. checkout は毎回まっさらではない。 push する routine は最初に pull する

つまずくのは権限と接続先で、プロンプトではありませんでした。

費用と、同じ仕事の 3 つの作り方

routine の実行は定額プランの利用枠で動き、筆者の環境では追加の API 請求は出ていません。変更がない日で数千トークンです。

	Claude Code routine	Managed Agents	launchd / cron ＋ API
動く場所	Anthropic のクラウド	Anthropic のクラウド	自分のマシン
設定	JSON 1 つ	Agent ＋ Deployment	plist ＋ スクリプト
料金	プランの枠内	トークン ＋ セッション時間 $0.08/h	API トークンのみ
向く仕事	リポジトリとコネクタで完結する定期作業	実行環境ごと預けたい長時間の作業	手元のファイルや認証情報が要る作業

Managed Agents で同じ考え方を本番向けに組む方法は、Claude Managed Agents 実践ガイドに書いています。設定 JSON とプロンプトの全文、実行ログは Zenn の記事に載せました。