Awesome-omni-skill tech-article-extractor
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・分析します。Qiita、Zenn、Stack Overflow、GitHub、Dev.to、Medium、YouTube、arXiv等50以上のソースから最新記事を検索・フィルタリングし、トレンド分析やキャッチアップに活用できます。
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/development/tech-article-extractor-neversight" ~/.claude/skills/diegosouzapw-awesome-omni-skill-tech-article-extractor-fdd151 && rm -rf "$T"
manifest:
skills/development/tech-article-extractor-neversight/SKILL.mdsource content
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！