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💼 Replicate Automation

Replicate Automation

ReplicateのAIモデルを使った予測実行やファイルアップロード

⏱ 求人原稿の改善 半日 → 15分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Automate Replicate AI model operations -- run predictions, upload files, inspect model schemas, list versions, and manage prediction history via the Composio MCP integration.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

ReplicateのAIモデルを使った予測実行やファイルアップロード

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o replicate-automation.zip https://jpskill.com/download/1958.zip && unzip -o replicate-automation.zip && rm replicate-automation.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/1958.zip -OutFile "$d\replicate-automation.zip"; Expand-Archive "$d\replicate-automation.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\replicate-automation.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して replicate-automation.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → replicate-automation フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Replicate Automation で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
  • Replicate Automation を使って、来週の会議用の資料を作って
  • Replicate Automation で、現状の課題を整理してアクションプランに落として

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Replicate Automation

Replicate AIモデルのワークフローを自動化します。あらゆる公開モデル(画像生成、LLM、オーディオ、ビデオ)で予測を実行し、入力ファイルをアップロードし、モデルのスキーマとドキュメントを検査し、モデルのバージョンをリスト表示し、予測履歴を追跡します。

ツールキットのドキュメント: composio.dev/toolkits/replicate


セットアップ

  1. クライアントにComposio MCPサーバーを追加します: https://rube.app/mcp
  2. プロンプトが表示されたらReplicateアカウントを接続します(APIトークン認証)
  3. 以下のワークフローの使用を開始します

コアワークフロー

1. モデルの詳細とスキーマを取得する

予測を実行する前に、REPLICATE_MODELS_GETを使用してモデルの入力/出力スキーマを検査します。

Tool: REPLICATE_MODELS_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- 例: "meta", "black-forest-labs", "stability-ai"
  - model_name: string (required) -- 例: "meta-llama-3-8b-instruct", "flux-1.1-pro"

重要: 各モデルには固有の入力キーと型があります。予測入力を作成する前に、必ずこの応答のopenapi_schemaを確認してください。

2. 予測を実行する

REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATEを使用して、オプションの同期待機とウェブフックで任意のモデルで推論を実行します。

Tool: REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- 例: "meta", "black-forest-labs"
  - model_name: string (required) -- 例: "flux-1.1-pro", "sdxl"
  - input: object (required) -- モデル固有の入力、例: { "prompt": "A sunset over mountains" }
  - wait_for: integer (1-60 seconds, optional) -- 完了までの同期待機
  - cancel_after: string (optional) -- 最大実行時間、例: "300s", "5m"
  - webhook: string (optional) -- 非同期完了通知用のHTTPS URL
  - webhook_events_filter: array (optional) -- ["start", "output", "logs", "completed"]

同期 vs 非同期: 高速なモデルにはwait_for(1-60秒)を使用します。長時間実行されるジョブの場合は、これを省略し、ウェブフックを使用するか、REPLICATE_PREDICTIONS_LISTを介してポーリングします。

3. モデル入力用のファイルをアップロードする

REPLICATE_CREATE_FILEを使用して、モデルが必要とする画像、ドキュメント、またはその他のバイナリ入力をアップロードします。

Tool: REPLICATE_CREATE_FILE
Inputs:
  - content: string (required) -- base64エンコードされたファイルコンテンツ
  - filename: string (required) -- 例: "input.png", "audio.wav" (最大255バイト UTF-8)
  - content_type: string (default "application/octet-stream") -- MIMEタイプ
  - metadata: object (optional) -- カスタムJSONメタデータ

4. モデルのドキュメントを読む

REPLICATE_MODELS_README_GETを使用して、詳細な使用方法の指示のためにモデルのREADMEをMarkdown形式でアクセスします。

Tool: REPLICATE_MODELS_README_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

5. モデルのバージョンをリスト表示する

REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LISTを使用して、モデルの利用可能なすべてのバージョンを最新順に表示します。

Tool: REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

6. 予測履歴とファイルを追跡する

REPLICATE_PREDICTIONS_LISTを使用して予測履歴を取得し、REPLICATE_FILES_GET/REPLICATE_FILES_LISTを使用してアップロードされたファイルを管理します。

Tool: REPLICATE_PREDICTIONS_LIST
  - 認証済みユーザーのすべての予測をページネーション付きでリスト表示します

Tool: REPLICATE_FILES_LIST
  - アップロードされたファイルを最新順にリスト表示します

Tool: REPLICATE_FILES_GET
  - IDで特定のファイルの詳細を取得します

既知の落とし穴

落とし穴 詳細
モデル固有の入力キー 各モデルには固有の入力キーと型があります。誤ったキーを使用すると検証エラーが発生します。常に最初にREPLICATE_MODELS_GETを呼び出してopenapi_schemaを確認してください。
ファイルアップロードのエンコーディング REPLICATE_CREATE_FILEはbase64エンコードされたコンテンツを必要とします。バイナリファイルがテキスト(UTF-8)として扱われると、デコードエラーで失敗します。
公開パス vs デプロイメントパス 公開モデルはREPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATEを介して実行する必要があります。デプロイメント指向のパスを使用するとHTTP 404エラーが発生します。
同期待機制限 wait_forは1〜60秒のみをサポートします。長時間実行されるジョブには、ウェブフックまたはREPLICATE_PREDICTIONS_LISTのポーリングによる非同期処理が必要です。
画像モデルの制約 flux-1.1-proのような画像モデルには特定の制約があります(例: 最大幅/高さ1440px、有効なアスペクト比)。最初にモデルスキーマを確認してください。
古いファイル参照 大量の使用は多くのアップロードを生成します。古いfile_id参照を使用しないように、定期的にREPLICATE_FILES_LISTを確認してください。

クイックリファレンス

ツールスラッグ 説明
REPLICATE_MODELS_GET モデルの詳細、スキーマ、メタデータを取得します
REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE モデルで予測を実行します
REPLICATE_CREATE_FILE モデル入力用のファイルをアップロードします
REPLICATE_MODELS_README_GET モデルのREADMEドキュメントを取得します
REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST モデルのすべてのバージョンをリスト表示します
REPLICATE_PREDICTIONS_LIST ページネーション付きで予測履歴をリスト表示します
REPLICATE_FILES_LIST アップロードされたファイルをリスト表示します
REPLICATE_FILES_GET IDでファイルの詳細を取得します

Powered by Composio

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Replicate Automation

Automate your Replicate AI model workflows -- run predictions on any public model (image generation, LLMs, audio, video), upload input files, inspect model schemas and documentation, list model versions, and track prediction history.

Toolkit docs: composio.dev/toolkits/replicate


Setup

  1. Add the Composio MCP server to your client: https://rube.app/mcp
  2. Connect your Replicate account when prompted (API token authentication)
  3. Start using the workflows below

Core Workflows

1. Get Model Details and Schema

Use REPLICATE_MODELS_GET to inspect a model's input/output schema before running predictions.

Tool: REPLICATE_MODELS_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- e.g., "meta", "black-forest-labs", "stability-ai"
  - model_name: string (required) -- e.g., "meta-llama-3-8b-instruct", "flux-1.1-pro"

Important: Each model has unique input keys and types. Always check the openapi_schema from this response before constructing prediction inputs.

2. Run a Prediction

Use REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE to run inference on any model with optional synchronous waiting and webhooks.

Tool: REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE
Inputs:
  - model_owner: string (required) -- e.g., "meta", "black-forest-labs"
  - model_name: string (required) -- e.g., "flux-1.1-pro", "sdxl"
  - input: object (required) -- model-specific inputs, e.g., { "prompt": "A sunset over mountains" }
  - wait_for: integer (1-60 seconds, optional) -- synchronous wait for completion
  - cancel_after: string (optional) -- max execution time, e.g., "300s", "5m"
  - webhook: string (optional) -- HTTPS URL for async completion notifications
  - webhook_events_filter: array (optional) -- ["start", "output", "logs", "completed"]

Sync vs Async: Use wait_for (1-60s) for fast models. For long-running jobs, omit it and use webhooks or poll via REPLICATE_PREDICTIONS_LIST.

3. Upload Files for Model Input

Use REPLICATE_CREATE_FILE to upload images, documents, or other binary inputs that models need.

Tool: REPLICATE_CREATE_FILE
Inputs:
  - content: string (required) -- base64-encoded file content
  - filename: string (required) -- e.g., "input.png", "audio.wav" (max 255 bytes UTF-8)
  - content_type: string (default "application/octet-stream") -- MIME type
  - metadata: object (optional) -- custom JSON metadata

4. Read Model Documentation

Use REPLICATE_MODELS_README_GET to access a model's README in Markdown format for detailed usage instructions.

Tool: REPLICATE_MODELS_README_GET
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

5. List Model Versions

Use REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST to see all available versions of a model, sorted newest first.

Tool: REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST
Inputs:
  - model_owner: string (required)
  - model_name: string (required)

6. Track Prediction History and Files

Use REPLICATE_PREDICTIONS_LIST to retrieve prediction history, and REPLICATE_FILES_GET/REPLICATE_FILES_LIST to manage uploaded files.

Tool: REPLICATE_PREDICTIONS_LIST
  - Lists all predictions for the authenticated user with pagination

Tool: REPLICATE_FILES_LIST
  - Lists uploaded files, most recent first

Tool: REPLICATE_FILES_GET
  - Get details of a specific file by ID

Known Pitfalls

Pitfall Detail
Model-specific input keys Each model has unique input keys and types. Using the wrong key causes validation errors. Always call REPLICATE_MODELS_GET first to check the openapi_schema.
File upload encoding REPLICATE_CREATE_FILE requires base64-encoded content. Binary files treated as text (UTF-8) will fail with decode errors.
Public vs deployment paths Public models must be run via REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE. Using deployment-oriented paths causes HTTP 404 failures.
Sync wait limits wait_for supports 1-60 seconds only. Long-running jobs need async handling via webhooks or polling REPLICATE_PREDICTIONS_LIST.
Image model constraints Image models like flux-1.1-pro have specific constraints (e.g., max width/height 1440px, valid aspect ratios). Check the model schema first.
Stale file references Heavy usage creates many uploads. Routinely check REPLICATE_FILES_LIST to avoid using stale file_id references.

Quick Reference

Tool Slug Description
REPLICATE_MODELS_GET Get model details, schema, and metadata
REPLICATE_MODELS_PREDICTIONS_CREATE Run a prediction on a model
REPLICATE_CREATE_FILE Upload a file for model input
REPLICATE_MODELS_README_GET Get model README documentation
REPLICATE_MODELS_VERSIONS_LIST List all versions of a model
REPLICATE_PREDICTIONS_LIST List prediction history with pagination
REPLICATE_FILES_LIST List uploaded files
REPLICATE_FILES_GET Get file details by ID

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