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neta-trend-daily	トレンドネタ収集

トレンドネタ収集

はてなブックマークIT人気エントリーとHacker Newsの人気記事を収集し、ideas/daily/YYYYMMDD-trend.md に保存する。

実行手順

0. ユーザープロファイル読み込み

CLAUDE.md を読み込み、以下の興味領域を理解する：

AI（開発とセキュリティへの応用）
Webセキュリティ/ハッキング（OWASP、脆弱性、サプライチェーン攻撃）
OSS開発/コミュニティ
個人開発/SaaS運営（Technical SEO、グロースハック、収益化）
キャリア/人生哲学（経済的自由、外資転職、Build in Public）
JavaScript/TypeScript技術スタック

1. トレンド情報の収集

以下のサイトから最新のトレンド情報を取得：

日本市場（はてブIT）

https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it
https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0
https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/AI%E3%83%BB%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92
https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AA%E3%83%96%E3%83%AD%E3%82%B0%EF%BC%88%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%EF%BC%89
https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E6%8A%80%E8%A1%93
https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2
各エントリーのタイトル、元記事URL、ブックマーク数を必ず取得すること
はてブのエントリーページURLではなく、リンク先の元記事URLを抽出

グローバル（Hacker News）

https://news.ycombinator.com/
各記事のタイトル、HNコメントページURL（https://news.ycombinator.com/item?id=XXXXX形式）、ポイント数を取得
元記事URLではなくHNのコメントページURLを使用すること（コメントも確認できるようにするため）
タイトルは日本語に翻訳して出力

セキュリティ（追加ソース）

https://www.aikido.dev/blog - セキュリティ研究開発者向けのセキュリティ情報
https://www.wiz.io/blog - クラウドセキュリティ
最新1-3記事をチェックし、興味度★★★のものがあれば注目トピックに含める

Reddit（13サブレッド）

重要: WebFetchツールはreddit.comをブロックするため、Bashツールでcurlコマンドを使用すること
各サブレッドから /hot.json?t=day&limit=10 で上位10件を取得
old.reddit.comを使用（www.reddit.comではない）
User-Agentヘッダーを設定: "User-Agent: neta-trend-collector/1.0 (trend analysis tool)"
各記事のタイトル、Redditコメントページの完全URL、投票数（ups）、コメント数を取得
タイトルは日本語に翻訳して出力

取得例（Bashツールで実行）:

curl -s -H "User-Agent: neta-trend-collector/1.0 (trend analysis tool)" \
  "https://old.reddit.com/r/programming/hot.json?t=day&limit=10" | \
  jq -r '.data.children[] | "\(.data.title)|\(.data.ups)|\(.data.num_comments)|https://www.reddit.com\(.data.permalink)"'

データ構造:

data.children[].data.title: タイトル
data.children[].data.ups: 投票数
data.children[].data.num_comments: コメント数
data.children[].data.permalink: パス（https://www.reddit.com + permalink で完全URL）

セキュリティ系（2サブレッド）:

r/netsec
r/cybersecurity

AI系（3サブレッド）:

r/OpenAI
r/LocalLLaMA
r/ClaudeCode

コア技術系（2サブレッド）:

r/programming
r/technology

OSS/個人開発系（4サブレッド）:

r/opensource
r/indiehackers
r/webdev
r/javascript

キャリア/実践系（2サブレッド）:

r/cscareerquestions
r/productivity

2. 分析

収集した情報を以下の観点で分析：

興味領域マッチング（最優先）

各記事を興味領域と照合し、関連度を評価
高関連度の記事を「注目トピック」の最上位に配置
特に注目すべきトピック：
- AI関連（開発ツール、セキュリティ、倫理）
- セキュリティ関連（脆弱性、攻撃手法、防御策）
- OSS/個人開発関連（成功事例、マーケティング、収益化）
- キャリア関連（外資転職、リモートワーク、副業）
- JavaScript/TypeScript関連（新技術、ツール、フレームワーク）

はてブIT

日本のエンジニアに刺さりやすい話題
議論を呼びそうなトピック
技術トレンド（AI、開発手法、ツール等）
キャリア・働き方関連

Hacker News

グローバルで話題の技術トレンド
スタートアップ・プロダクト関連
セキュリティ関連（脆弱性、攻撃手法、インシデント）
議論を呼んでいるトピック（ポイント数が高い）

Reddit（13サブレッド）

セキュリティ系：最新の脅威、実践的な攻撃・防御手法
AI系：OpenAI、ローカルLLM、Claude Code関連
OSS/個人開発系：OSSプロジェクト、個人開発、Web開発
キャリア/実践系：キャリア、生産性
投票数（ups）とコメント数でコミュニティの反応を評価
議論が活発なトピック（コメント数が多い）を優先

3. 出力

まず「ネタ収集完了。」というメッセージを返してから、結果を ideas/daily/YYYYMMDD-trend.md に保存。

以下のフォーマットで出力：

# トレンドネタ: YYYY-MM-DD

## はてブIT（日本市場）

### 注目トピック

| タイトル | ブクマ数 | 興味度 | カテゴリ | メモ |
|---------|---------|--------|---------|------|
| [タイトル](元記事URL) | XXX users | ★★★/★★/★ | AI/開発/キャリア等 | 発信に活用できるポイント |

**興味度の定義**:
- ★★★: 興味領域に直接関連（AI×セキュリティ、OSS、個人開発、キャリアなど）
- ★★: 間接的に関連（技術トレンド全般、エンジニアリング文化）
- ★: 一般的なIT/技術ニュース

### 全エントリー

1. [タイトル](元記事URL) (XXX users) - 概要
2. ...

## Hacker News（グローバル）

### 注目トピック

| タイトル | ポイント | 興味度 | カテゴリ | メモ |
|---------|---------|--------|---------|------|
| [タイトル](HNコメントページURL) | XXXpt | ★★★/★★/★ | AI/Security/Dev等 | 発信に活用できるポイント |

### 全エントリー

1. [タイトル](HNコメントページURL) (XXXpt) - 概要
2. ...

## Reddit（13サブレッド）

### 注目トピック

| タイトル | 投票数 | コメント数 | 興味度 | カテゴリ | サブレッド | メモ |
|---------|--------|-----------|--------|---------|-----------|------|
| [タイトル](Redditコメントページ完全URL) | XXX ups | XXX | ★★★/★★/★ | Security/AI/OSS等 | r/subreddit | 発信に活用できるポイント |

### カテゴリ別エントリー

#### セキュリティ系
1. [タイトル](RedditコメントページURL) (XXX ups, XXX comments) - r/netsec - 概要
2. ...

#### AI系
1. [タイトル](RedditコメントページURL) (XXX ups, XXX comments) - r/OpenAI - 概要
2. ...

#### OSS/個人開発系
1. [タイトル](RedditコメントページURL) (XXX ups, XXX comments) - r/opensource - 概要
2. ...

#### キャリア/実践系
1. [タイトル](RedditコメントページURL) (XXX ups, XXX comments) - r/cscareerquestions - 概要
2. ...

注意事項

WebFetchツールを使用して情報を取得
すべての記事にURLリンクを必ず含める（リンクなしは不可）
はてブは元記事のURLを必ず取得（はてブページURLではなく）
Hacker NewsはHNコメントページURL（item?id=形式）を使用（元記事URLではなく）
Hacker Newsのタイトルは日本語に翻訳
RedditはRedditコメントページの完全URL（https://www.reddit.com/r/subreddit/comments/...形式）を使用
Redditのタイトルは日本語に翻訳
Reddit APIレート制限に注意（1分あたり60リクエスト程度）
投票数（ups）/コメント数が高い記事を優先
ポイント数/ブックマーク数が高い記事は特に注目
出力ファイルのYYYYMMDDは実行日の日付を使用

name	description
url-digest	URL要約

URL要約

複数のURLを読み取り、コアメッセージがわかるように要約する。

入力形式

ユーザーからURLが1つ以上渡される。URLは改行区切りまたはスペース区切りで提供される。

実行手順

1. URL種別判定

渡されたURLを以下のカテゴリに分類：

通常記事:

上記以外のURL
直接WebFetchで取得

X (Twitter) (x.com/* または twitter.com/*):

JavaScriptが必要なためWebFetchでは取得不可
ブラウザ自動化ツール（claude-in-chrome）を使用

Hacker News (news.ycombinator.com/item?id=XXX):

コメントページから元記事URLを取得
元記事とコメントの両方を分析

Reddit (reddit.com/r/*/comments/* または www.reddit.com/r/*/comments/*):

curlでJSON形式で取得（WebFetchはreddit.comをブロック）
元記事とコメントの両方を分析

2. コンテンツ取得

通常記事

WebFetchツールで内容を取得：

タイトルと本文を抽出
コアメッセージを要約

X (Twitter)

JavaScriptレンダリングが必要なため、ブラウザ自動化ツールを使用：

ブラウザセッション準備:
- tabs_context_mcpでタブ情報を取得（createIfEmpty: true）
- tabs_create_mcpで新しいタブを作成
ページ取得:
- navigateツールでX.comのURLに移動
- ページ読み込み完了まで待機（computerツールのwaitアクション、2-3秒）
コンテンツ抽出:
- get_page_textでツイート本文を取得
- またはread_pageでアクセシビリティツリーから構造化データを取得
抽出する情報:
- ツイート本文
- 投稿者名・ハンドル
- 画像/動画の有無（あれば内容を説明）
- リプライ・引用がある場合はその文脈

Hacker News

HNコメントページ取得:
- Hacker News Algolia APIを使用: https://hn.algolia.com/api/v1/items/{item_id}
- item_idはURLから抽出（item?id=XXXXXのXXXXX部分）
```
curl -s "https://hn.algolia.com/api/v1/items/{item_id}" | jq '.'
```
データ構造:
- title: 記事タイトル
- url: 元記事URL（nullの場合はHN投稿自体が本文）
- points: ポイント数
- children: コメントの配列（各コメントは text フィールドを持つ）
元記事取得:
- urlフィールドが存在する場合、WebFetchで元記事を取得
- urlがnullの場合、textフィールドが本文
コメント分析:
- children配列から上位5件程度のコメントを確認
- 興味深いインサイト、反論、追加情報を抽出

重要: 投稿情報とコメントは別々のjqクエリで取得すること（一度に取得するとjqエラーになる）

投稿情報の取得:

curl -s -H "User-Agent: url-digest/1.0" \
  "https://old.reddit.com/r/{subreddit}/comments/{post_id}.json" \
  | jq '.[0].data.children[0].data | {title, url, selftext, is_self}'

コメントの取得（別クエリで実行）:

curl -s -H "User-Agent: url-digest/1.0" \
  "https://old.reddit.com/r/{subreddit}/comments/{post_id}.json" \
  | jq '[.[1].data.children[:8][].data | select(.body) | {body: .body[0:500], score}]'

注意: select(.body != null)は使わない（感嘆符がシェルでエスケープされるため）。select(.body)を使う。

元記事取得:
- urlフィールドが外部URLの場合、WebFetchで元記事を取得
- 自己投稿（is_self: true）の場合、selftextが本文
コメント分析:
- 上位コメントから興味深いインサイト、反論、追加情報を抽出

3. 要約生成

各URLについて以下を生成：

タイトル:

記事の元タイトル
英語の場合は日本語に翻訳

要約:

コアメッセージを3-5行で要約
何が重要なのか、なぜ注目に値するのかを明確に
HN/Redditの場合は以下も含める:
- コミュニティの反応（賛否、議論のポイント）
- 興味深いコメントからのインサイト
- 補足情報や反論

URL:

入力されたURL（HN/Redditの場合はそのまま）

4. 出力

まず「要約完了。」というメッセージを返してから、結果をファイルに保存。

ファイル出力

ideas/daily/YYYYMMDD-digest.md に保存（YYYYMMDDは実行日）。

フォーマット

# URL Digest: YYYY-MM-DD

---

## [記事タイトル]

要約本文。コアメッセージを3-5行で記述。
HN/Redditの場合はコミュニティの反応やインサイトも含める。

URL

---

## [記事タイトル2]

要約本文。

URL

---

注意事項

すべての記事にURLを必ず含める
英語タイトルは日本語に翻訳
HN/Redditは元記事とコメントの両方を確認（これが重要）
X.comはブラウザ自動化ツールを使用（WebFetchではJSレンダリング不可）
Redditはcurlを使用（WebFetchはブロックされる）
Reddit APIレート制限に注意（1分あたり60リクエスト程度）
要約は簡潔に、核心を突く内容で

hand-dot/neta-trend-daily-SKILL.md

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実行手順

0. ユーザープロファイル読み込み

1. トレンド情報の収集

2. 分析

3. 出力

注意事項

URL要約

入力形式

実行手順

1. URL種別判定

2. コンテンツ取得

通常記事

X (Twitter)

Hacker News

Reddit

3. 要約生成

4. 出力

ファイル出力

フォーマット

注意事項