tech-article-extractor

name	tech-article-extractor
description	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。

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:

1. キーワードを広げる
2. 期間を延ばす
3. 人気度フィルタを緩める
4. 別のサイトも追加

関係ない記事が混ざる場合

対処法:

1. 除外キーワードを追加
2. より具体的なキーワードを使用
3. タグ・トピックで絞り込み
4. 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:

1. 期間を「過去30日」に制限
2. 並び順を「新着順」に変更
3. 「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

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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！