Raydo · ローカルファースト AI Work OS
Raydo
ローカルファースト AI Work OS
Raydo で本当の仕事を最後まで進める。
追える。見直せる。使い回せる。チームで回せる。
Add Chrome Extension課題
AI は答える。仕事はまだ散らばる。
本当の仕事は一回のプロンプトでは終わらない。目標、実行、承認、成果がいまも別々のツールに散っている。
文脈が散らばる
依頼はチャット、情報源はブラウザ、ファイルはローカル、状態は別の場所にある。
Context
実行が追いにくい
何をしたか、どこで止まったか、誰が確認したかが一か所に残りにくい。
Execution
成果がたまらない
草稿、スクリーンショット、JSON、メモが散らばり、次の作業がまたゼロから始まる。
Output
新しい仕事の形
会話 AI から、実行できる仕事のシステムへ。
Raydo は答えで終わらない。仕事をそのまま前に進める。
01
目標
まず、何を終わらせるかを決める。
02
文脈
ページ、ファイル、接続をまとめて持ち込む。
03
実行手段
ブラウザ、デスクトップ、接続、ワークフローを呼び出す。
04
実行
AI が実際の環境で仕事を進めていく。
05
承認と成果
重要な操作は確認し、結果は共有し、残しておく。
システム構成
Raydo は機能の寄せ集めではない。仕事を動かす仕組みだ。
実行、文脈、ワークフロー、承認、成果をひとつにつなぐ。
ワークシステム
実行
文脈
ワークフロー
成果
承認
実行
仕事を実際に前へ進める。
答えを返すだけではなく、ブラウザ、デスクトップ、フローの中でそのまま動き続ける。
文脈
ページ、ファイル、接続、履歴をまとめて持つ。
AI が仕事の状態を推測しなくてよくなる。
ワークフロー
既存のフローを実際の仕事につなぐ。
フローはノードで終わらず、実行、承認、成果へ続いていく。
成果
中間成果、最終納品、出所記録をまとめる。
成果は散らばったファイルではなく、追跡できて再利用できる資産になる。
承認
確認、記録、引き継ぎをシステムに残す。
重要な操作は誰かが確認し、その後の引き継ぎも迷わない。
ブラウザ実行
ブラウザはスクリーンショット元ではない。仕事の現場だ。
多くの仕事は web から始まる。Raydo はページを説明文に潰さず、そのままブラウザで動く。
実際のページで実行
ページを開き、情報を取り出し、結果を残して次の流れへ渡します。
取得済みデータ
実際のページに入る
実際の web 文脈で見て、抽出して、比較して、記録する。
過程と結果を残す
何を開き、何を抜き出し、何を保存したかがそのまま記録に残る。
次の仕事へつなぐ
ブラウザ実行は終点ではない。草稿、承認、納品の出発点になる。
デスクトップ連携
ファイル、ターミナル、ローカルアプリ、人による確認
ファイル管理
ローカルで実行中
ターミナル
ローカルで実行中
デザインアプリ
ローカルで実行中
承認キュー
ローカルで実行中
主要ステップ
デスクトップ連携
仕事はブラウザだけで終わらない。
本当の仕事にはローカルファイル、ターミナル、デスクトップアプリが必要になる。Raydo はそれらを同じ流れにまとめる。
ローカルファイルをつなぐ
草稿、データ、スクリーンショット、書き出しファイルをそのままワークフローに入れる。
ターミナルとローカルアプリをつなぐ
コマンド実行とデスクトップ操作を同じ実行ビューで追える。
人が決める場面で止まる
全部を自動化するのではなく、確認が必要なところで止まる。
ワークフロー互換
既存のワークフローを取り込む。AI Work Graph へ広げる。
今あるフローを取り込み、ブラウザ実行、デスクトップ連携、承認、成果の蓄積を足して、仕事を最後まで通す。
既存のワークフロー
AI Work Graph
いまあるものから始める
取り込むためだけに最初から作り直す必要はない。
実際の実行を足す
ブラウザ、デスクトップ、承認ステップを同じ流れに入れる。
納品できる結果にする
結果は単なる完了マークではなく、見直せて、共有できて、再利用できるものになる。
成果アーカイブ
実行のたびに、資産が残る。
Raydo はチャットの出力だけを残さない。コード、ドキュメント、表、素材、運用記録、最終納品物までまとめて残す。
成果の集約
実行のたびに、資産になる。
launch_copy.md
run_042 から · 再利用可能
research_notes.pdf
run_042 から · 再利用可能
hero_mockup.png
run_042 から · 再利用可能
workflow_run.json
run_042 から · 再利用可能
approval_note.txt
run_042 から · 再利用可能
一時出力を資産に変える
一回の実行で残るのは答えだけではない。次にも使える仕事の成果が残る。
出所を追える
各成果はどの実行、どの承認、どの文脈から来たかが分かる。
実行 / 承認 / 出所
納品後も使い回せる
次の仕事は既存の資産から始められる。
ユースケース
Raydo は、最後までやり切る仕事のためのものだ。
答えだけではない。進み、納まり、次にも使える仕事のために。
知的作業
調査、整理、執筆、納品
web 調査、手元の資料、草稿、承認、納品をひとつの流れにする。
運用
運用、実行、ツール横断の仕事
目標、実行、承認、ファイル、成果を別々のウィンドウに散らさない。
デスクトップ作業
デスクトップが関わるほぼすべての仕事
ブラウザ、デスクトップアプリ、ターミナル、ローカルファイル、接続をひとつの系で動かす。
引き継ぎ
引き継げて、見直せて、使い回せる AI 仕事
次の人は結論だけでなく、目標、過程、承認、成果まで受け取れる。
ローカルファースト
ローカルファーストは安全機能ではない。仕事の主導権だ。
どこで仕事が動くか、どうデータが流れるか、チームがどう引き継ぐかを決める。
環境を握る
仕事は自分で見える環境で動き、遠いブラックボックスの中だけに閉じない。
実行を組み立てる
ブラウザ、デスクトップ、ファイルを仕事に合わせて組み合わせられる。
承認が見える
重要な地点で止まり、誰が何を確認したかがシステムに残る。
納品を見直せる
結果、過程、コスト、成果物が分かれずにまとまる。
プロダクト画面
これはコンセプト図ではない。仕事の実画面だ。
仕事が何をしているか、どこで止まったか、何を生み、誰が確認したかをひとつの画面で見えるようにする。
実行センター
承認と納品
草稿を承認
成果差分を確認
前回の実行を見直す
実行画面
何をしているか、どこで止まったか、誰の確認が必要かが見える。
承認と納品の画面
重要な操作と最終納品を、見えて引き継げる場所に置く。
履歴と再利用の画面
次の仕事が前回の実行からそのまま続けられる。
はじめる
AI の仕事を終わらせて、一か所に残す。
Raydo は別のチャット画面ではない。AI の仕事をローカルファーストの仕組みに戻す。
まず流れを見る
ブラウザ実行、デスクトップ連携、承認、成果がどう一本につながるかを見る。
ローカルから始める
ダウンロードして、ブラウザとローカル環境をつなぎ、仕事を始める。