想到之后两小时，内部应用已经跑起来的故事（AI Playground）

您好，我是Liberogic的CTO大冢。 我切身感受到，内部应用开发已经到了可以“凭灵感”完成的时代。这一切的重大契机就是Claude Code。

LLM的演进与成本变化

近几年来，LLM（大语言模型）的种类和精度不断增加，而且性价比也在持续提升。

不久前OpenAI发布了 gpt-oss。它很快就被集成到了各类LLM托管服务中。查看 Groq 的 gpt-oss-120b 价格表，价格相当低廉。

即使是复杂的提示词，只要每月调用几百次左右，成本也可以忽略不计。

契机是“咨询内容摘要”

我们的网站设有咨询表单，之前已经运营一套机制：用AI对表单内容进行摘要，然后发送到Slack。

让邮件表单更便捷！垃圾邮件和推销邮件交给AI处理最为合适

不过，之前使用的是简单的 gpt-4o 提示词。我们希望借助 gpt-oss 进一步提高准确度。

“如果实际负责回复咨询的员工，自己也能编写提示词，会不会很有意思？”

我们也这样想过，但要测试提示词，需要编写一个调用 LLM API 的 Node 程序，把过去的咨询数据粘贴进去再执行验证。这对工程师来说并不难，但对于主管人员来说门槛稍高。

于是我们想到了专为内部使用打造一个AI服务的“Playground”

我们做的是一个单页 Web 应用。

功能非常简单。

• 左侧为提示词输入框
• 读取保存在 Notion 中的过去咨询数据
• 调用 Groq API，并在右侧显示结果

功能虽然简单，但设计师可以立即上手试用。

过去，即使是这种规模的内部工具，准备基础设施和搭建服务器也要花费不少时间，而现在可以借助 Cloudflare Workers 这样的环境快速启动。此外，只要需求明确，程序部分也能由 Claude Code 在几分钟内完成。

实际耗时仅约 2 小时

从想到创意到完成，仅用了约 2 小时。*

当天就完成了发布，包括设计师在内的团队成员可以立即试用。

最让我印象深刻的，并不是非工程师也能使用 AI。

“因为可以快速开发内部应用，所以不只是工程师，周围的人也能参与到开发流程中来。”——这一点才是最有意思的地方。

可以在短时间内打造针对特定目的的工具，并让全体团队成员一边试用一边改进。

我认为，这样的做法会让今后的项目变得更加令人期待。

*在程序部分之外，花费时间最多的是理解如何使用 Hono + Vite 嵌入客户端脚本。