Growth Lab が必要な理由

多くの AI グロースツールは、文章作成、競合調査、投稿、分析など問題の一部分しか解決しません。ツール間でプロダクトの文脈が失われ、重要な判断はダッシュボード、文書、プロンプト、手作業の引き継ぎに分散しています。

Growth Lab はグロースを継続的な学習ループとして構成します。

プロダクトを理解 → ユーザーと市場を特定
→ チャネルとコンテンツを調査 → 戦略を策定
→ 作成と配信 → 結果を観測 → 学習して次の行動を調整

Growth Lab は Codex と Claude Code を Runtime として利用します。セッションがコントロールプレーン、Skill がグロース手法、Client が外部アクション、ファイルシステムが長期記憶を担います。

Growth Lab の特徴

• グロースの全ライフサイクル： 機会の理解から実行、測定、次の意思決定までを扱います。
• 自然言語による継続的な協働： 目標を伝え、完了した成果を受け取り、フィードバックして継続できます。
• 情報・方法・実行を接続： Agent が証拠を集め、方法を適用し、行動し、その結果を次のループに反映します。
• オープンソースでデータはユーザー所有： プロダクト情報、運用データ、Memory、成果物は自分のワークスペースに残ります。

はじめ方

git clone https://github.com/tsingyuai/growth-lab.git
cd growth-lab

Codex または Claude Code でディレクトリを開き、目的を自然言語で伝えます。

このプロダクトを理解して、最初のグロースループを実行してください。
直近の結果を振り返り、次のグロース施策を実行してください。

Runtime は利用可能な Model を読み、必要な文脈を構築し、適切な Collector と Executor を呼び出して、証拠、結果、成果物、次の行動を保存します。onboarding Skill により設定依存関係も自然言語で確認できます。

利用可能な機能

名前	概要	実測結果
SEO ページグロースループ	実際の検索ニーズを調査し、問題を解決しながらプロダクトへ導くページを作成します。	新規ページが 1〜2 日でインデックス登録。7 日平均で表示回数とクリック数がそれぞれ 1000% 増加。
小紅書レプリケーション・レビューループ	収集、執筆、画像生成、レンダリング、コンプライアンス確認、結果分析を連携します。	1 投稿で最大 4000+ のいいね／保存、700+ コメント。公開操作は手動です。

結果はプロダクト、ドメイン、需要、ページ品質、サイト権威性、観測期間によって異なります。

ライセンス

Growth Lab は Apache License 2.0 で公開されています。