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

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！

Install Skill

SKILL.md

Tech Article Extractor Skill

概要

主な機能

対応サイト

日本語サイト

1. Qiita

2. Zenn

3. note

4. はてなブログ

5. DevelopersIO（クラスメソッド）

6. connpass

7. POSTD

8. 技術系企業ブログ（日本）

英語サイト（記事プラットフォーム）

9. Dev.to

10. Medium

11. Hacker News

12. Reddit (r/programming, r/webdev等)

13. Hashnode

14. freeCodeCamp

15. InfoQ

16. DZone

Q&Aサイト・技術コミュニティ

17. Stack Overflow

18. GitHub

動画・スライド

19. YouTube（技術チャンネル）

20. Speaker Deck

21. SlideShare

学術論文・研究

22. arXiv

クラウドプロバイダー・ドキュメント

23. AWS Blog

24. Google Cloud Blog

25. Azure Blog

企業技術ブログ（海外）

26. Netflix Tech Blog

27. Uber Engineering Blog

28. Airbnb Engineering & Data Science

29. Engineering at Meta (Facebook)

30. Google Developers Blog

特化型技術サイト

31. CSS-Tricks

32. Smashing Magazine

33. LogRocket Blog

34. Towards Data Science

35. Analytics Vidhya

ポッドキャスト

36. 技術系ポッドキャスト

検索・フィルタリング機能

キーワード検索

期間指定

人気度フィルタ

タグ・トピック指定

言語フィルタ

コンテンツタイプフィルタ

ソースタイプフィルタ

抽出形式

1. 基本リスト形式

2. 表形式

3. カテゴリ別グループ化

4. 詳細レポート形式

5. 時系列グラフ（テキストベース）

ユースケース

1. 最新技術のキャッチアップ

2. 学習リソースの収集

3. 技術トレンド調査

4. 競合技術の比較

5. 技術選定のための情報収集

6. 技術ブログの定期監視

7. 記事の要約と学習プラン作成

高度な使用例

複数キーワードでのAND/OR検索

カスタムスコアリング

記事の自動分類

時系列分析

多言語記事の統合

出力カスタマイズ