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Tech Article Extractor Skill
技術サイトから特定の技術に関する記事・動画・スライド・論文を抽出・分析するスキルです。
概要
このスキルを使用すると、50以上の技術情報ソースから特定の技術に関する記事を効率的に検索・抽出できます。技術記事、動画、スライド、学術論文、企業ブログ、Q&Aサイト、GitHubリポジトリなど、あらゆる形式の技術情報を網羅的に収集できます。最新トレンドのキャッチアップ、学習リソースの収集、技術選定、問題解決などに活用できます。
主な機能
- 50以上のソース対応: 技術記事、Q&A、GitHub、動画、スライド、論文、企業ブログ、クラウドプロバイダードキュメント
- 高度な検索: 技術キーワード、タグ、期間、人気度、コンテンツタイプでフィルタリング
- 詳細な情報抽出: タイトル、URL、概要、著者、公開日、いいね数、タグ、読了時間
- トレンド分析: 人気記事のランキング、キーワードトレンド、技術の成長度
- コンテンツ要約: 長文記事、動画、論文の要点を自動抽出
- 横断比較: 複数サイトの情報を統合・比較分析
- 学習プラン生成: 記事・動画・スライドから体系的な学習ロードマップを作成
- 定期購読: 特定トピックの新着情報を定期的にチェック
対応サイト
日本語サイト
1. Qiita
特徴:
- 日本最大の技術情報共有サイト
- タグベースの記事分類
- LGTM（いいね）数、コメント数
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日、更新日
- LGTM数、ストック数
- タグ、コメント数
使用例:
Qiitaから「React Hooks」に関する記事を抽出:
- 期間: 過去3ヶ月
- 並び順: LGTM数が多い順
- 最小LGTM数: 50以上
- 件数: 20件
2. Zenn
特徴:
- モダンな技術ブログプラットフォーム
- 書籍や技術記事の販売機能
- GitHubとの連携
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- いいね数、コメント数
- トピック、タグ
- 有料/無料の区別
使用例:
Zennから「TypeScript」の最新記事を抽出:
- 無料記事のみ
- 期間: 今週
- 並び順: 新着順
3. note
特徴:
- クリエイター向けプラットフォーム
- 技術記事も多数投稿
- 有料・無料記事の混在
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- スキ数、コメント数
- ハッシュタグ
使用例:
noteから「プログラミング学習」の記事を抽出:
- 無料記事のみ
- スキ数: 50以上
- 期間: 過去1ヶ月
4. はてなブログ
特徴:
- 老舗ブログサービス
- 技術系ブログが多数
- はてなブックマークとの連携
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- はてなブックマーク数
- カテゴリ、タグ
使用例:
はてなブログから「AWS」の記事を抽出:
- ブックマーク数: 100以上
- カテゴリ: テクノロジー
- 期間: 過去3ヶ月
5. DevelopersIO（クラスメソッド）
特徴:
- クラスメソッド社の技術ブログ
- AWS、クラウド関連の記事が豊富
- 高品質なチュートリアル
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- カテゴリ、タグ
使用例:
DevelopersIOから「AWS Lambda」の記事を抽出:
- カテゴリ: AWS
- 期間: 過去6ヶ月
- 並び順: 新着順
6. connpass
特徴:
- IT勉強会・イベント情報
- 技術コミュニティの活動
- 参加者数、資料リンク
抽出可能な情報:
- イベント名、URL、概要
- 開催日時、場所
- 参加者数、定員
- タグ、カテゴリ
- 発表資料へのリンク
使用例:
connpassから「Python」の勉強会を抽出:
- 開催予定: 今月
- 地域: 東京
- 参加枠あり
7. POSTD
特徴:
- 海外技術記事の日本語翻訳
- 高品質な記事セレクション
- Web開発、データサイエンス等
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 公開日
- カテゴリ、タグ
- 元記事へのリンク
使用例:
POSTDから「フロントエンド」の翻訳記事を抽出:
- カテゴリ: フロントエンド
- 期間: 過去6ヶ月
8. 技術系企業ブログ（日本）
対応ブログ:
- サイボウズ式
- メルカリエンジニアリング
- LINE Engineering Blog
- クックパッド開発者ブログ
- ミクシィ開発者ブログ
- DeNA エンジニアブログ
- GMOペパボ技術ブログ
- リクルート テックブログ
特徴:
- 実践的な技術ノウハウ
- 大規模システムの運用事例
- 最新技術の導入事例
使用例:
日本の技術系企業ブログから「マイクロサービス」の記事を抽出:
- 対象ブログ: メルカリ、LINE、サイボウズ
- 期間: 過去1年
- キーワード: マイクロサービス、アーキテクチャ
英語サイト（記事プラットフォーム）
9. Dev.to
特徴:
- 開発者向けコミュニティサイト
- 初心者向けチュートリアルが豊富
- 多様な技術トピック
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- リアクション数、コメント数
- タグ、読了時間
使用例:
Dev.toから「Kubernetes」のチュートリアルを抽出:
- タグ: #kubernetes, #tutorial
- リアクション数: 100以上
- 読了時間: 10分以内
10. Medium
特徴:
- 幅広いトピックをカバー
- プロフェッショナルな記事が多い
- 有料記事と無料記事が混在
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- 拍手数、コメント数
- トピック、読了時間
使用例:
Mediumから「Machine Learning」の人気記事を抽出:
- 期間: 過去1ヶ月
- 拍手数: 500以上
- 読了時間: 5-15分
11. Hacker News
特徴:
- 技術ニュース・ディスカッション
- スタートアップ、プログラミング関連
- コミュニティ投票システム
抽出可能な情報:
- タイトル、URL
- 投稿者、投稿日時
- ポイント数、コメント数
- ランキング
使用例:
Hacker Newsから今日の人気記事を抽出:
- ポイント: 100以上
- コメント: 20以上
- カテゴリ: フロントページ
12. Reddit (r/programming, r/webdev等)
特徴:
- 技術系サブレディットが多数
- 活発なディスカッション
- 実践的な質問と回答
抽出可能な情報:
- タイトル、URL
- 投稿者、投稿日時
- アップボート数、コメント数
- フレア（タグ）
使用例:
Reddit r/programmingから「Python」の話題を抽出:
- サブレディット: r/python, r/learnpython
- 期間: 今週
- アップボート: 50以上
13. Hashnode
特徴:
- 開発者向けブログプラットフォーム
- 独自ドメインでのブログ運営
- タグベースのコミュニティ
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- リアクション数、コメント数
- タグ、読了時間
使用例:
Hashnodeから「Web3」の記事を抽出:
- タグ: #web3, #blockchain
- 期間: 過去2ヶ月
- リアクション: 50以上
14. freeCodeCamp
特徴:
- プログラミング学習プラットフォーム
- 初心者向けチュートリアルが豊富
- 実践的なプロジェクトベース学習
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- 難易度、推定学習時間
- カテゴリ、タグ
使用例:
freeCodeCampから「JavaScript」のチュートリアルを抽出:
- 難易度: 初級〜中級
- 学習時間: 2時間以内
- カテゴリ: フロントエンド
15. InfoQ
特徴:
- エンタープライズ向け技術情報
- カンファレンス動画・プレゼン
- ニュース、記事、書籍
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- トピック、タグ
- コンテンツタイプ（記事/動画/プレゼン）
使用例:
InfoQから「マイクロサービス」の記事を抽出:
- トピック: アーキテクチャ
- コンテンツタイプ: 記事、プレゼンテーション
- 期間: 過去6ヶ月
16. DZone
特徴:
- 開発者向けニュース・記事
- 様々な技術トピック
- コミュニティ投稿
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 著者、公開日
- いいね数、コメント数
- カテゴリ、タグ
使用例:
DZoneから「DevOps」の記事を抽出:
- カテゴリ: DevOps, CI/CD
- 期間: 過去3ヶ月
- いいね数: 100以上
Q&Aサイト・技術コミュニティ
17. Stack Overflow
特徴:
- 世界最大のプログラミングQ&Aサイト
- 豊富な質問と回答
- 投票・ベストアンサーシステム
抽出可能な情報:
- 質問タイトル、URL、本文
- 回答数、閲覧数、投票数
- タグ、質問日時
- ベストアンサー
使用例:
Stack Overflowから「React Hooks」の質問を抽出:
- タグ: [reactjs] [react-hooks]
- 回答数: 1以上
- 投票数: 10以上
- 期間: 過去6ヶ月
18. GitHub
特徴:
- コードリポジトリ・開発プラットフォーム
- Discussions、Issues、トレンドリポジトリ
- オープンソースプロジェクト
抽出可能な情報:
- リポジトリ名、URL、説明
- スター数、フォーク数
- 言語、トピック
- トレンド、Issues、Discussions
使用例:
GitHubから「機械学習」のトレンドリポジトリを抽出:
- 言語: Python
- トピック: machine-learning
- 期間: 今週のトレンド
- スター数: 1000以上
動画・スライド
19. YouTube（技術チャンネル）
特徴:
- 技術解説動画、チュートリアル
- カンファレンストーク
- ライブコーディング
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- チャンネル名、公開日
- 再生数、いいね数
- 動画の長さ
- 字幕の有無
使用例:
YouTubeから「Docker」のチュートリアル動画を抽出:
- チャンネル: freeCodeCamp, Traversy Media
- 動画の長さ: 30分〜2時間
- 再生数: 10万以上
- 期間: 過去1年
20. Speaker Deck
特徴:
- プレゼンテーションスライド共有
- カンファレンス・勉強会の資料
- 日英両対応
抽出可能な情報:
- タイトル、URL
- 発表者、公開日
- スター数、閲覧数
- カテゴリ、タグ
使用例:
Speaker Deckから「Kubernetes」のスライドを抽出:
- キーワード: Kubernetes, k8s
- スター数: 50以上
- 期間: 過去1年
21. SlideShare
特徴:
- プレゼンテーション共有プラットフォーム
- ビジネス・技術プレゼン
- ダウンロード可能
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 発表者、公開日
- いいね数、閲覧数
- カテゴリ
使用例:
SlideShareから「AI/機械学習」のプレゼンを抽出:
- カテゴリ: Technology
- 閲覧数: 5000以上
- 期間: 過去6ヶ月
学術論文・研究
22. arXiv
特徴:
- 学術論文のプレプリントサーバー
- CS、物理、数学等の最新研究
- 査読前の論文
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、アブストラクト
- 著者、投稿日
- カテゴリ（cs.AI, cs.CV等）
- 引用数（外部サービス経由）
使用例:
arXivから「Transformer」の論文を抽出:
- カテゴリ: cs.AI, cs.CL, cs.LG
- 期間: 過去6ヶ月
- キーワード: transformer, attention
クラウドプロバイダー・ドキュメント
23. AWS Blog
特徴:
- AWSの公式ブログ
- 新機能、ベストプラクティス
- ソリューション記事
抽出可能な情報:
- タイトル、URL、概要
- 公開日
- カテゴリ、タグ
- サービス名
使用例:
AWS Blogから「Serverless」の記事を抽出:
- カテゴリ: Serverless
- サービス: Lambda, API Gateway
- 期間: 過去3ヶ月
24. Google Cloud Blog
特徴:
- Google Cloudの公式ブログ
- プロダクト更新、事例紹介
- 技術深堀り記事
使用例:
Google Cloud Blogから「Kubernetes」の記事を抽出:
- カテゴリ: Containers
- 期間: 過去6ヶ月
25. Azure Blog
特徴:
- Azureの公式ブログ
- サービス更新、チュートリアル
- エンタープライズ事例
使用例:
Azure Blogから「AI/ML」の記事を抽出:
- カテゴリ: AI + Machine Learning
- 期間: 過去3ヶ月
企業技術ブログ（海外）
26. Netflix Tech Blog
特徴:
- 大規模ストリーミングの技術
- マイクロサービス、DevOps
- データエンジニアリング
27. Uber Engineering Blog
特徴:
- リアルタイムシステム
- 機械学習、マップ技術
- 大規模分散システム
28. Airbnb Engineering & Data Science
特徴:
- データサイエンス
- プロダクトエンジニアリング
- インフラストラクチャ
29. Engineering at Meta (Facebook)
特徴:
- 大規模システム設計
- モバイル開発
- AI/ML応用
30. Google Developers Blog
特徴:
- Web開発、Android
- Flutter、Firebase
- 開発者ツール
使用例:
海外企業技術ブログから「分散システム」の記事を抽出:
- 対象ブログ: Netflix, Uber, Airbnb
- キーワード: distributed systems, microservices
- 期間: 過去1年
特化型技術サイト
31. CSS-Tricks
特徴:
- CSS、フロントエンド専門
- チュートリアル、Tips
- デザイン関連技術
32. Smashing Magazine
特徴:
- Web デザイン・開発
- UX/UI
- フロントエンド技術
33. LogRocket Blog
特徴:
- フロントエンド開発
- JavaScriptフレームワーク
- パフォーマンス最適化
34. Towards Data Science
特徴:
- データサイエンス、機械学習
- Python、R
- データ可視化
35. Analytics Vidhya
特徴:
- データサイエンス、AI
- チュートリアル、コンペティション
- 初心者〜上級者向け
使用例:
データサイエンス特化サイトから「深層学習」の記事を抽出:
- サイト: Towards Data Science, Analytics Vidhya
- キーワード: deep learning, neural networks
- 期間: 過去3ヶ月
- いいね数: 100以上
ポッドキャスト
36. 技術系ポッドキャスト
対応番組:
- Software Engineering Daily
- Changelog
- Syntax.fm
- The Bike Shed
- Ruby Rogues
- JavaScript Jabber
抽出可能な情報:
- エピソードタイトル、URL
- 概要、公開日
- ゲスト、トピック
- 長さ
使用例:
技術ポッドキャストから「GraphQL」のエピソードを抽出:
- 番組: Software Engineering Daily, Syntax.fm
- キーワード: GraphQL
- 期間: 過去6ヶ月
検索・フィルタリング機能
キーワード検索
「React」に関する記事を抽出:
サイト: Qiita, Zenn
キーワード: React, Next.js, React Hooks
除外キーワード: 初心者向け
期間指定
期間を指定して記事を抽出:
- 今日
- 今週（過去7日間）
- 今月（過去30日間）
- 過去3ヶ月
- 過去1年
- カスタム: 2024-01-01から2024-03-31
人気度フィルタ
人気記事のみを抽出:
- Qiita: LGTM 100以上
- Zenn: いいね 50以上
- Dev.to: リアクション 200以上
- Medium: 拍手 500以上
- Hacker News: ポイント 100以上
タグ・トピック指定
特定のタグで絞り込み:
Qiita: #React #TypeScript #フロントエンド
Zenn: #nextjs #vercel
Dev.to: #javascript #webdev #beginners
言語フィルタ
言語を指定:
- 日本語のみ
- 英語のみ
- 両方
- 自動検出
コンテンツタイプフィルタ
コンテンツタイプで絞り込み:
- 記事（ブログポスト、チュートリアル）
- Q&A（Stack Overflow、GitHub Discussions）
- 動画（YouTube、カンファレンストーク）
- スライド（Speaker Deck、SlideShare）
- 論文（arXiv）
- リポジトリ（GitHub）
- ポッドキャスト
- 公式ドキュメント（AWS、GCP、Azure）
- イベント情報（connpass）
ソースタイプフィルタ
情報源のタイプで絞り込み:
- コミュニティサイト: Qiita, Zenn, Dev.to
- Q&Aサイト: Stack Overflow
- 動画プラットフォーム: YouTube
- スライド: Speaker Deck, SlideShare
- 企業ブログ: Netflix, Uber, AWS
- 学術: arXiv
- ニュース: Hacker News, InfoQ
- コードリポジトリ: GitHub
抽出形式
1. 基本リスト形式
以下の形式で記事を抽出:
## React Hooksの最新記事（Qiita）
1. **useEffectの正しい使い方 2024年版**
- URL: https://qiita.com/...
- 著者: @tanaka
- 公開日: 2024-11-15
- LGTM: 234
- タグ: #React #Hooks #JavaScript
- 概要: useEffectの依存配列の正しい扱い方について解説...
2. **カスタムフックで状態管理をシンプルに**
- URL: https://qiita.com/...
- 著者: @suzuki
- 公開日: 2024-11-10
- LGTM: 156
- タグ: #React #カスタムフック
- 概要: 再利用可能なカスタムフックの設計パターン...
2. 表形式
| タイトル | サイト | 著者 | 公開日 | 人気度 | URL |
|---------|--------|------|--------|--------|-----|
| useEffectの正しい使い方 | Qiita | @tanaka | 2024-11-15 | LGTM: 234 | [リンク](https://...) |
| カスタムフックで状態管理 | Zenn | @suzuki | 2024-11-10 | いいね: 156 | [リンク](https://...) |
3. カテゴリ別グループ化
Reactに関する記事を抽出し、カテゴリ別に分類:
### 基礎・入門
- [React入門 2024] - Qiita
- [初心者のためのReact Hooks] - Zenn
### 実践・応用
- [大規模Reactアプリの設計] - Medium
- [パフォーマンス最適化テクニック] - Dev.to
### 最新トピック
- [React Server Components解説] - Zenn
- [React 19の新機能] - Dev.to
4. 詳細レポート形式
技術記事レポート: TypeScript
## サマリー
- 総記事数: 47件
- 調査期間: 過去30日間
- 対象サイト: Qiita (18), Zenn (15), Dev.to (14)
- 平均いいね数: 87
## トップ記事（人気順）
### 1位: TypeScript 5.0の新機能完全ガイド
- サイト: Zenn
- 著者: @typescript_expert
- 公開日: 2024-10-25
- いいね数: 456
- 読了時間: 12分
- 概要: TypeScript 5.0で導入された新機能について、
実例を交えて詳しく解説。const type parameters、
decoratorsの改善など...
- URL: https://zenn.dev/...
### 2位: 実務で使えるTypeScript型定義パターン
- サイト: Qiita
- 著者: @developer123
- 公開日: 2024-10-20
- LGTM数: 389
- 概要: 実際のプロジェクトで役立つ型定義のベスト
プラクティスを紹介...
## トレンド分析
- 人気のトピック: 型安全性、ジェネリクス、ユーティリティ型
- 注目の技術: TypeScript 5.x、型推論の改善
- よく言及されるライブラリ: Zod、tRPC、Prisma
5. 時系列グラフ（テキストベース）
過去3ヶ月のReact記事の投稿数推移:
11月 ████████████████ 47件
10月 ██████████████ 38件
9月 ███████████ 29件
人気度の推移（平均LGTM/いいね数）:
11月 ████████ 87
10月 ███████ 73
9月 ██████ 65
ユースケース
1. 最新技術のキャッチアップ
毎週月曜日に実行:
「Next.js」の先週の新着記事を抽出
- サイト: Zenn, Qiita, Dev.to
- 期間: 過去7日間
- 並び順: 新着順
- いいね数: 20以上
2. 学習リソースの収集
「Kubernetes入門」の学習リソースを収集:
- サイト: Dev.to, Medium, Qiita
- キーワード: Kubernetes, k8s, 入門, tutorial
- タグ: #beginners, #tutorial
- 読了時間: 15分以内
- 並び順: 人気度順
3. 技術トレンド調査
過去3ヶ月の「AI/機械学習」トレンドを調査:
抽出内容:
- 各サイトの記事数推移
- 人気記事トップ10
- よく使われるキーワード・タグ
- 新しく登場した技術・ライブラリ
- コミュニティの反応（いいね数、コメント数）
出力形式: 詳細レポート
4. 競合技術の比較
「React vs Vue vs Angular」の記事を比較分析:
検索条件:
- キーワード: React, Vue, Angular, 比較, comparison
- 期間: 過去6ヶ月
- サイト: Medium, Dev.to, Qiita
分析内容:
- 各フレームワークの言及数
- ポジティブ/ネガティブな意見
- よく挙げられる長所・短所
- 実際の採用事例
5. 技術選定のための情報収集
新プロジェクトのために「GraphQL」の情報を収集:
抽出内容:
- GraphQLの基礎記事（入門・チュートリアル）
- 実装パターン（ベストプラクティス）
- パフォーマンス最適化
- セキュリティ考慮事項
- トラブルシューティング
- 実際の導入事例
サイト: 全サイト
期間: 過去1年
並び順: 関連性順
6. 技術ブログの定期監視
お気に入りの著者をフォロー:
著者リスト:
- Qiita: @author1, @author2
- Zenn: @expert_dev
- Medium: @tech_writer
新着記事を毎日チェックし、
通知形式でリスト化
7. 記事の要約と学習プラン作成
「Docker」について体系的に学習:
手順:
1. 入門記事を10件抽出
2. 各記事を要約
3. 難易度順に並べ替え
4. 学習ロードマップを作成
5. 推定学習時間を算出
出力: 学習プラン（markdown形式）
高度な使用例
複数キーワードでのAND/OR検索
(React AND Hooks) OR (Vue AND Composition API)の記事を抽出:
条件:
- 必須キーワード: React+Hooks または Vue+Composition API
- 除外: 初心者、入門（中級者向け以上）
- 期間: 過去2ヶ月
- 人気度: 中以上
カスタムスコアリング
記事を独自のスコアでランク付け:
スコア計算式:
- いいね数 × 2
- コメント数 × 5
- 最新性（30日以内: +50点、60日以内: +25点）
- 読了時間（5-15分: +20点）
- 著者の信頼度（フォロワー数に応じて）
上位20件を抽出
記事の自動分類
抽出した記事を自動分類:
カテゴリ:
- 入門・基礎
- 実践・応用
- ベストプラクティス
- トラブルシューティング
- 事例・ケーススタディ
- ニュース・アップデート
各カテゴリごとに整理して出力
時系列分析
「Rust」の人気推移を分析:
期間: 過去12ヶ月
分析内容:
- 月別記事数の推移
- 平均いいね数の推移
- よく扱われるトピックの変化
- 新しいライブラリ・ツールの登場
- コミュニティの成長度
グラフ: テキストベースの棒グラフ
多言語記事の統合
「TensorFlow」の日英記事を統合:
- 日本語: Qiita, Zenn
- 英語: Dev.to, Medium
重複記事を除外し、
言語別にグループ化して表示
出力カスタマイズ
JSONエクスポート
抽出結果をJSON形式で出力:
{
"query": "React Hooks",
"sites": ["Qiita", "Zenn"],
"period": "past_30_days",
"total_results": 47,
"articles": [
{
"title": "useEffectの正しい使い方",
"url": "https://...",
"site": "Qiita",
"author": "@tanaka",
"published_date": "2024-11-15",
"likes": 234,
"tags": ["React", "Hooks"],
"summary": "..."
}
]
}
Markdownレポート
学習用のMarkdownドキュメントを生成:
- 目次付き
- 各記事へのリンク
- 推奨読了順
- チェックボックス付き
- メモ欄
ファイル名: react-hooks-learning-resources.md
RSSフィード形式
RSSフィード風の出力:
定期的に実行し、新着記事を
フィード形式で取得可能
ベストプラクティス
1. 効果的なキーワード選択
Good:
具体的で明確なキーワード:
- "React Server Components"
- "TypeScript generics"
- "Kubernetes deployment strategies"
Avoid:
曖昧すぎるキーワード:
- "プログラミング"
- "開発"
- "技術"
2. 適切な期間設定
- 最新情報: 過去7日間
- トレンド調査: 過去1-3ヶ月
- 包括的調査: 過去6ヶ月-1年
- 歴史的分析: 1年以上
3. 人気度フィルタの活用
質の高い記事を見つけるため:
- Qiita: LGTM 50以上
- Zenn: いいね 30以上
- Dev.to: リアクション 100以上
- Medium: 拍手 200以上
4. 複数サイトの組み合わせ
バランスの取れた情報収集:
- 日本語: Qiita + Zenn
- 英語: Dev.to + Medium
- ニュース: Hacker News + Reddit
5. 定期実行の設定
継続的な情報収集:
毎週月曜 9:00に実行:
「[興味のある技術]」の先週の人気記事を抽出
→ Slackに通知 or メールで送信
活用シナリオ
シナリオ1: 技術選定
状況: 新プロジェクトでORMを選定中
手順:
1. 「TypeScript ORM」の記事を抽出（過去6ヶ月）
2. Prisma, TypeORM, MikroORMなどの言及記事を収集
3. 比較記事を優先的にフィルタ
4. 各ORMの長所・短所を分析
5. 実際の導入事例を確認
6. 最新のベンチマーク記事をチェック
出力: 技術選定レポート
シナリオ2: 学習計画
状況: Kubernetesを基礎から学習したい
手順:
1. 「Kubernetes 入門」の記事を抽出
2. 読了時間でソート（短い順）
3. 初心者向けタグでフィルタ
4. 各記事を要約
5. 学習ロードマップを作成
6. 推定学習時間を算出
出力: 段階的学習プラン（Week 1-8）
シナリオ3: トレンドウォッチ
状況: AI/機械学習の最新トレンドを追いたい
手順:
1. 「機械学習」「AI」の今週の記事を抽出
2. 人気順にソート
3. 新しいライブラリ・ツールの言及を検出
4. 話題のトピックを分析
5. 前週との比較
出力: 週次トレンドレポート
シナリオ4: 問題解決
状況: Next.jsのビルドエラーに遭遇
手順:
1. エラーメッセージをキーワードに検索
2. Stack Overflow、Dev.to、Qiitaから関連記事を抽出
3. 最新の記事を優先（過去3ヶ月）
4. 解決策の記載がある記事をフィルタ
5. 複数の解決策を比較
出力: 問題解決ガイド
制限事項と注意点
1. レート制限
各サイトには検索レート制限があるため:
- 一度に大量の検索を避ける
- 適切な間隔を空けて実行
- API利用規約を遵守
2. 記事の品質
人気度フィルタを使用しても:
- すべての記事が高品質とは限らない
- 最終的には人間による判断が必要
- 複数の記事を参照して情報を確認
3. 情報の鮮度
技術情報は急速に変化するため:
- 公開日を必ず確認
- 古い記事は最新情報と照合
- Breaking changesに注意
4. 言語・地域による偏り
- 日本語サイトは日本のトレンドに偏る
- 英語サイトは欧米のトレンドに偏る
- グローバルな視点には複数言語を組み合わせる
5. 有料コンテンツ
- Mediumなど一部記事は有料
- プレビューのみの情報抽出
- 詳細を読むには購読が必要な場合あり
トラブルシューティング
検索結果が少ない場合
対処法:
- キーワードを広げる
- 期間を延ばす
- 人気度フィルタを緩める
- 別のサイトも追加
関係ない記事が混ざる場合
対処法:
- 除外キーワードを追加
- より具体的なキーワードを使用
- タグ・トピックで絞り込み
- 人気度フィルタを強める
古い記事ばかり出る場合
対処法:
- 期間を「過去30日」に制限
- 並び順を「新着順」に変更
- 「2024」など年号をキーワードに追加
バージョン情報
- スキルバージョン: 2.0.0
- 最終更新: 2025-11-22
- 対応ソース: 50以上（記事サイト、Q&A、動画、スライド、論文、企業ブログ等）
主要対応サイト一覧
日本語サイト:
- Qiita, Zenn, note, はてなブログ
- DevelopersIO, connpass, POSTD
- 日本企業技術ブログ（メルカリ、LINE、サイボウズ等）
英語記事サイト:
- Dev.to, Medium, Hacker News, Reddit
- Hashnode, freeCodeCamp, InfoQ, DZone
Q&A・コミュニティ:
- Stack Overflow, GitHub (Discussions/Issues/Trending)
動画・スライド:
- YouTube, Speaker Deck, SlideShare
学術:
- arXiv
クラウドプロバイダー:
- AWS Blog, Google Cloud Blog, Azure Blog
企業技術ブログ:
- Netflix, Uber, Airbnb, Meta, Google等
特化型サイト:
- CSS-Tricks, Smashing Magazine, LogRocket
- Towards Data Science, Analytics Vidhya
ポッドキャスト:
- Software Engineering Daily, Changelog, Syntax.fm等
使用例
基本的な使い方
Qiitaから「React」に関する今週の人気記事を10件抽出してください。
LGTM 50以上で、新しい順に並べてください。
詳細な指定
以下の条件で技術記事を抽出してください：
技術キーワード: TypeScript
サイト: Qiita, Zenn, Dev.to
期間: 過去1ヶ月
人気度: Qiita LGTM 30以上、Zenn いいね 20以上、Dev.to リアクション 50以上
タグ: #TypeScript #型安全 #ジェネリクス
除外キーワード: 入門、初心者
件数: 各サイト10件ずつ（計30件）
出力形式: 表形式
並び順: 人気度順
トレンド分析
過去3ヶ月の「Vue.js」に関するトレンドを分析してください：
分析内容:
- 月別記事数の推移
- 人気記事トップ10
- よく言及されるライブラリ・ツール
- 話題のトピック
- コミュニティの反応
サイト: Qiita, Zenn, Dev.to
出力形式: 詳細レポート
学習リソース収集
「Docker」を初心者から学習するためのリソースを収集してください：
条件:
- 入門・チュートリアル記事を優先
- 読了時間: 30分以内
- 日本語と英語の両方
- 難易度順に並べる
- 各記事の簡単な要約を含める
出力: 学習ロードマップ（Markdown形式）
複数コンテンツタイプの統合
「Kubernetes」について包括的に学習するための情報を収集：
コンテンツタイプ:
- 記事: Qiita, Zenn, Medium, DevelopersIO
- 動画: YouTube（30分〜2時間）
- スライド: Speaker Deck, SlideShare
- Q&A: Stack Overflow
- 公式ブログ: Google Cloud Blog
- GitHub: トレンドリポジトリ
出力: コンテンツタイプ別学習リソース集
Stack Overflowでの問題解決
「Next.js getServerSideProps エラー」の解決策を検索：
条件:
- サイト: Stack Overflow
- 回答数: 1以上
- 投票数: 5以上
- 期間: 過去1年
- ステータス: 解決済み優先
出力: 問題と解決策のリスト
YouTubeチュートリアル検索
「Python データサイエンス」のチュートリアル動画を検索：
条件:
- チャンネル: freeCodeCamp, Corey Schafer
- 動画の長さ: 1〜4時間
- 再生数: 50,000以上
- 期間: 過去2年
- 字幕: 英語（自動生成含む）
出力: 動画リスト（難易度順）
学術論文の調査
「Transformer アーキテクチャ」の最新研究を調査：
条件:
- サイト: arXiv
- カテゴリ: cs.AI, cs.CL, cs.LG
- 期間: 過去6ヶ月
- キーワード: transformer, attention mechanism
出力: 論文リスト（引用数順、概要付き）
企業ブログからベストプラクティス収集
「マイクロサービス アーキテクチャ」のベストプラクティスを収集：
対象ブログ:
- 海外: Netflix, Uber, Airbnb
- 日本: メルカリ, LINE, サイボウズ
- クラウド: AWS Blog, Google Cloud Blog
期間: 過去2年
キーワード: microservices, architecture, best practices
出力: 企業別ベストプラクティスまとめ
イベント・勉強会情報の検索
connpassから「機械学習」の勉強会を検索：
条件:
- 開催予定: 今月〜来月
- 地域: 東京、オンライン
- 参加枠: 空きあり
- タグ: 機械学習, AI, Python
出力: イベント一覧（開催日順、参加方法含む）
ポッドキャストエピソード検索
技術ポッドキャストから「GraphQL」のエピソードを検索：
番組:
- Software Engineering Daily
- Syntax.fm
- Changelog
期間: 過去1年
キーワード: GraphQL, API
出力: エピソードリスト（概要、ゲスト情報付き）
クロスプラットフォーム総合調査
「Rust言語」に関する包括的な情報を収集：
対象:
- 記事: Qiita, Zenn, Medium, Dev.to, Hashnode
- Q&A: Stack Overflow
- 動画: YouTube
- スライド: Speaker Deck
- GitHub: トレンドリポジトリ
- 企業ブログ: AWS, Google
期間: 過去6ヶ月
分析項目:
- 記事数の推移
- 人気トピック
- よく使われるライブラリ
- コミュニティの成長度
- 学習リソースの品質
出力: 総合調査レポート（Markdown形式）
このスキルを使って、あらゆる技術情報を効率的に収集・分析しましょう！