> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/advanced-basic/cases.md). # アプリケーション事例複数の機能を組み合わせて完全なワークフローを構築するこれらのケースは、対話、Agent、ナレッジベース、ノート、描画、翻訳、チャンネル、定時タスク、マルチウィンドウを組み合わせて、実際に納品できるワークフローにする方法を示しています。ケース内の設定は出発点であり、実際の使用では、資料の機密度、利用量、チーム規則に応じて調整する必要があります。

从人工跑通到沉淀方法、连接外部能力和自动运行的工作流成熟路径图 — まずは実際の素材で手動で一通り動かし、その後、ナレッジベース、スキル、MCP、チャンネル、定時タスクを順に追加します。

## ケースを選ぶ


複数モデル研究の振り返り	社内資料、外部ソースと矛盾の照合	複数モデルのリサーチ振り返り
長文書レビュー	章ごとに確認し、修訂版を生成する	長文書レビュー
Agent プロジェクトファイル納品	ディレクトリ、権限、成果物の範囲を管理する	Agentプロジェクトファイル納品
ブランド用イラスト一式	ビジュアル方向から複数サイズの画像生成まで	ブランド画像キット
プライベート知識ベースQ&A	資料範囲を限定し、推測を拒否する	プライベートナレッジベースQ&A
ノートから週報を生成	日々の記録から検証可能な週報へ	ノートから週報を生成
多言語資料整理	用語、OCR、文書、一貫性チェック	多言語資料整理
チャンネルと定時日報	Agent、チャンネル、計画、実行記録	チャンネルと定時日報
マルチウィンドウ研究ワークスペース	資料、比較、実行タスクを同時に保持する	複数ウィンドウ研究ワークベンチ

## 共通の構築手順

Agent 工作区用于组合任务、文件、工具和交付结果 — ケースは孤立した設定の集合ではなく、入力、実行、レビュー、納品までを含む完全なワークフローです。

## 仕事に応じてケースを選ぶ | あなたのタスク | まず読むことを推奨 | 主な機能 | | -------------------- | -------------------- | ------------------- | | 観点を比較し、調査プロセスを残す | 【複数モデル研究の振り返り】 | 対話、分岐、ノート | | 大きな資料をレビューし、意見を出力する | 【長文書レビュー】 | Agent、作業ディレクトリ、ファイル | | プロジェクト文書と成果物を納品する | 【Agent プロジェクトファイル納品】 | Agent、状態、ファイル | | スタイルの統一された画像セットを生成する | 【ブランド用イラスト一式】 | Agent、描画、描画テンプレート | | 社内資料のみに基づいて回答する | 【プライベート知識ベースQ\&A】 | 知識ベース、検索テスト、Agent | | 散在する記録から週報を整理する | 【ノートから週報を生成】 | ノート、Agent、ファイル | | 多言語ファイルを整理する | 【多言語資料整理】 | 翻訳、Agent、作業ディレクトリ | | 定型レポートを定時送信する | 【チャンネルと定時日報】 | Agent、チャンネル、定時タスク | | 資料と長時間タスクを同時に確認する | 【マルチウィンドウ研究ワークスペース】 | タブ、マルチウィンドウ、グローバル検索 | {% stepper %} {% step %} ### 1. まず納品物を定義する最終的にどのファイル、表、画像、メッセージを得るのか、また何をもって完了とするのかを明確にします。 {% endstep %} {% step %} ### 2. 【作業】で手動で一通り動かすモデル、プロンプト、作業ディレクトリ、資料が十分か検証します。承認が必要な操作は一つずつ確認します。 {% endstep %} {% step %} ### 3. 安定した部分だけを定着させる繰り返しの手順はスキルにし、長期的な資料は知識ベースに、臨時の要件はタスクのプロンプトに残します。 {% endstep %} {% step %} ### 4. 最後に外部連携と自動化を追加する一度手動で受入確認を終えた後に、MCP、チャンネル、または定時タスクを接続し、失敗時の手動対応の入口を残しておきます。 {% endstep %} {% endstepper %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/advanced-basic/cases.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.