majiayu000 Automation Script Generator Skill
繰り返し作業を自動化するスクリプトを生成するスキルです。
概要
このスキルは、日常的な繰り返し作業を自動化するスクリプトを生成します。ファイル操作、データ処理、API連携、バックアップ、監視、レポート生成など、あらゆる定型作業を効率化します。複数のスクリプト言語に対応し、エラーハンドリング、ログ出力、スケジュール実行にも対応します。
主な機能
- マルチ言語対応: Bash, Python, PowerShell, Node.js, Ruby
- ファイル操作: 一括リネーム、コピー、移動、圧縮、削除
- データ処理: CSV/JSON変換、フィルタリング、集計、マージ
- API連携: REST API呼び出し、認証、エラーハンドリング
- バックアップ自動化: ファイル、DB、クラウドストレージ
- 監視・アラート: リソース監視、ヘルスチェック、通知
- レポート生成: ログ分析、メトリクス集計、HTML/PDFレポート
- CI/CDスクリプト: ビルド、テスト、デプロイの自動化
- スケジュール実行: cron, タスクスケジューラ設定
- エラーハンドリング: 堅牢なエラー処理とリトライ機能
スクリプトタイプ
1. ファイル操作
一括リネーム（Bash）
#!/bin/bash
# 画像ファイルを日付順にリネーム
# 使用例: ./rename_images.sh /path/to/images
set -euo pipefail
SOURCE_DIR="${1:-.}"
PREFIX="photo"
EXTENSION="jpg"
# カウンター初期化
counter=1
# ファイルを更新日時順でソート
find "$SOURCE_DIR" -type f -name "*.$EXTENSION" -print0 | \
sort -z | \
while IFS= read -r -d '' file; do
# 新しいファイル名を生成（ゼロパディング）
new_name=$(printf "%s_%04d.%s" "$PREFIX" "$counter" "$EXTENSION")
new_path="$SOURCE_DIR/$new_name"
# リネーム実行
if [ "$file" != "$new_path" ]; then
mv -v "$file" "$new_path"
echo "Renamed: $(basename "$file") -> $new_name"
fi
((counter++))
done
echo "✓ リネーム完了: $((counter - 1)) ファイル"
ファイル整理（Python）
#!/usr/bin/env python3
"""
ダウンロードフォルダを拡張子別に整理
使用例: python organize_files.py ~/Downloads
"""
import os
import shutil
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import logging
# ログ設定
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
# 拡張子とフォルダのマッピング
EXTENSION_MAPPING = {
'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg'],
'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx', '.pptx'],
'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.flv'],
'Audio': ['.mp3', '.wav', '.flac', '.m4a'],
'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz'],
'Code': ['.py', '.js', '.java', '.cpp', '.html', '.css'],
}
def organize_files(source_dir: str, dry_run: bool = False):
"""ファイルを拡張子別に整理"""
source_path = Path(source_dir)
if not source_path.exists():
logging.error(f"ディレクトリが存在しません: {source_dir}")
return
files_moved = 0
for file_path in source_path.iterdir():
# ディレクトリはスキップ
if file_path.is_dir():
continue
# 拡張子を取得
extension = file_path.suffix.lower()
# 対応するフォルダを特定
target_folder = None
for folder, extensions in EXTENSION_MAPPING.items():
if extension in extensions:
target_folder = folder
break
# マッピングにない拡張子は "Others" に
if target_folder is None:
target_folder = "Others"
# 移動先ディレクトリを作成
dest_dir = source_path / target_folder
if not dry_run:
dest_dir.mkdir(exist_ok=True)
# ファイルを移動
dest_path = dest_dir / file_path.name
# 同名ファイルが存在する場合、タイムスタンプを追加
if dest_path.exists():
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
stem = dest_path.stem
suffix = dest_path.suffix
dest_path = dest_dir / f"{stem}_{timestamp}{suffix}"
if dry_run:
logging.info(f"[DRY RUN] {file_path.name} -> {target_folder}/")
else:
shutil.move(str(file_path), str(dest_path))
logging.info(f"移動: {file_path.name} -> {target_folder}/")
files_moved += 1
logging.info(f"✓ 完了: {files_moved} ファイルを整理しました")
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 2:
print("使用法: python organize_files.py <ディレクトリパス> [--dry-run]")
sys.exit(1)
source_dir = sys.argv[1]
dry_run = "--dry-run" in sys.argv
organize_files(source_dir, dry_run)
2. データ処理
CSV to JSON変換（Node.js）
#!/usr/bin/env node
/**
* CSVファイルをJSONに変換
* 使用例: node csv_to_json.js input.csv output.json
*/
const fs = require('fs');
const csv = require('csv-parser');
function csvToJson(inputFile, outputFile) {
const results = [];
fs.createReadStream(inputFile)
.pipe(csv())
.on('data', (data) => results.push(data))
.on('end', () => {
// JSONファイルに書き込み
fs.writeFileSync(
outputFile,
JSON.stringify(results, null, 2),
'utf-8'
);
console.log(`✓ 変換完了: ${results.length} レコード`);
console.log(`出力: ${outputFile}`);
})
.on('error', (error) => {
console.error('エラー:', error.message);
process.exit(1);
});
}
// コマンドライン引数
const [inputFile, outputFile] = process.argv.slice(2);
if (!inputFile || !outputFile) {
console.error('使用法: node csv_to_json.js <input.csv> <output.json>');
process.exit(1);
}
csvToJson(inputFile, outputFile);
データ集計（Python）
#!/usr/bin/env python3
"""
ログファイルから統計情報を集計
使用例: python analyze_logs.py access.log
"""
import re
from collections import Counter, defaultdict
from datetime import datetime
import json
def analyze_access_log(log_file: str):
"""アクセスログを分析"""
# Apache/Nginx形式のログパターン
log_pattern = re.compile(
r'(?P<ip>[\d.]+) - - \[(?P<datetime>[^\]]+)\] '
r'"(?P<method>\w+) (?P<path>[^\s]+) HTTP/[\d.]+" '
r'(?P<status>\d+) (?P<size>\d+)'
)
stats = {
'total_requests': 0,
'status_codes': Counter(),
'methods': Counter(),
'paths': Counter(),
'ips': Counter(),
'hourly_distribution': defaultdict(int),
}
with open(log_file, 'r') as f:
for line in f:
match = log_pattern.match(line)
if not match:
continue
data = match.groupdict()
stats['total_requests'] += 1
stats['status_codes'][data['status']] += 1
stats['methods'][data['method']] += 1
stats['paths'][data['path']] += 1
stats['ips'][data['ip']] += 1
# 時間帯別の集計
try:
dt = datetime.strptime(data['datetime'], '%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z')
hour = dt.hour
stats['hourly_distribution'][hour] += 1
except ValueError:
pass
# レポート生成
print("=" * 60)
print("アクセスログ分析レポート")
print("=" * 60)
print(f"\n総リクエスト数: {stats['total_requests']:,}")
print("\n--- ステータスコード別 ---")
for status, count in stats['status_codes'].most_common():
print(f"{status}: {count:,}")
print("\n--- HTTPメソッド別 ---")
for method, count in stats['methods'].most_common():
print(f"{method}: {count:,}")
print("\n--- トップ10 パス ---")
for path, count in stats['paths'].most_common(10):
print(f"{count:,} - {path}")
print("\n--- トップ10 IPアドレス ---")
for ip, count in stats['ips'].most_common(10):
print(f"{count:,} - {ip}")
print("\n--- 時間帯別分布 ---")
for hour in range(24):
count = stats['hourly_distribution'][hour]
bar = '█' * (count // 100)
print(f"{hour:02d}:00 | {bar} {count:,}")
# JSON出力
output_file = log_file.replace('.log', '_stats.json')
with open(output_file, 'w') as f:
# Counterをdictに変換
stats_dict = {
'total_requests': stats['total_requests'],
'status_codes': dict(stats['status_codes']),
'methods': dict(stats['methods']),
'top_paths': dict(stats['paths'].most_common(20)),
'top_ips': dict(stats['ips'].most_common(20)),
'hourly_distribution': dict(stats['hourly_distribution']),
}
json.dump(stats_dict, f, indent=2)
print(f"\n✓ 詳細統計を保存: {output_file}")
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 2:
print("使用法: python analyze_logs.py <log_file>")
sys.exit(1)
analyze_access_log(sys.argv[1])
3. API連携
REST API自動化（Python）
#!/usr/bin/env python3
"""
GitHub API経由でリポジトリ情報を取得
使用例: python github_stats.py <username>
環境変数: GITHUB_TOKEN
"""
import os
import requests
from datetime import datetime
import json
GITHUB_API_BASE = "https://api.github.com"
def get_user_repos(username: str, token: str = None):
"""ユーザーのリポジトリ一覧を取得"""
headers = {}
if token:
headers['Authorization'] = f'token {token}'
url = f"{GITHUB_API_BASE}/users/{username}/repos"
params = {'per_page': 100, 'sort': 'updated'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
response.raise_for_status()
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"エラー: {e}")
return []
def generate_report(username: str, repos: list):
"""レポート生成"""
if not repos:
print("リポジトリが見つかりませんでした")
return
# 統計計算
total_stars = sum(repo['stargazers_count'] for repo in repos)
total_forks = sum(repo['forks_count'] for repo in repos)
languages = {}
for repo in repos:
lang = repo.get('language')
if lang:
languages[lang] = languages.get(lang, 0) + 1
# レポート出力
print("=" * 60)
print(f"GitHub リポジトリ統計: {username}")
print("=" * 60)
print(f"\n総リポジトリ数: {len(repos)}")
print(f"総スター数: {total_stars:,}")
print(f"総フォーク数: {total_forks:,}")
print("\n--- 使用言語 ---")
for lang, count in sorted(languages.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(f"{lang}: {count}")
print("\n--- トップ10 スター数 ---")
top_repos = sorted(repos, key=lambda x: x['stargazers_count'], reverse=True)[:10]
for repo in top_repos:
print(f"{repo['stargazers_count']:,} ⭐ - {repo['name']}")
print(f" {repo['html_url']}")
# JSON出力
output_file = f"{username}_github_stats.json"
with open(output_file, 'w') as f:
json.dump({
'username': username,
'total_repos': len(repos),
'total_stars': total_stars,
'total_forks': total_forks,
'languages': languages,
'top_repos': [
{
'name': repo['name'],
'stars': repo['stargazers_count'],
'forks': repo['forks_count'],
'language': repo.get('language'),
'url': repo['html_url'],
}
for repo in top_repos
],
'generated_at': datetime.now().isoformat(),
}, f, indent=2)
print(f"\n✓ レポートを保存: {output_file}")
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 2:
print("使用法: python github_stats.py <username>")
sys.exit(1)
username = sys.argv[1]
token = os.environ.get('GITHUB_TOKEN')
repos = get_user_repos(username, token)
generate_report(username, repos)
4. バックアップ自動化
データベースバックアップ（Bash）
#!/bin/bash
# PostgreSQLデータベースの自動バックアップ
# 使用例: ./backup_postgres.sh
set -euo pipefail
# 設定
DB_NAME="mydb"
DB_USER="postgres"
BACKUP_DIR="/var/backups/postgres"
RETENTION_DAYS=7
# タイムスタンプ
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_FILE="$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_${TIMESTAMP}.sql.gz"
# ログ関数
log() {
echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1"
}
# バックアップディレクトリ作成
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
# バックアップ実行
log "バックアップ開始: $DB_NAME"
pg_dump -U "$DB_USER" "$DB_NAME" | gzip > "$BACKUP_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
log "✓ バックアップ成功: $BACKUP_FILE"
# ファイルサイズ表示
SIZE=$(du -h "$BACKUP_FILE" | cut -f1)
log "ファイルサイズ: $SIZE"
else
log "✗ バックアップ失敗"
exit 1
fi
# 古いバックアップを削除（保持期間を過ぎたもの）
log "古いバックアップを削除（${RETENTION_DAYS}日以前）"
find "$BACKUP_DIR" -name "${DB_NAME}_*.sql.gz" -type f -mtime +$RETENTION_DAYS -delete
# 現在のバックアップ一覧
log "現在のバックアップ:"
ls -lh "$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_"*.sql.gz
log "バックアップ処理完了"
クラウドストレージ同期（Python）
#!/usr/bin/env python3
"""
ローカルファイルをS3にバックアップ
使用例: python backup_to_s3.py /path/to/local s3://bucket-name/prefix
要件: pip install boto3
"""
import os
import boto3
from pathlib import Path
import logging
from datetime import datetime
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
def backup_to_s3(local_path: str, s3_uri: str):
"""ローカルディレクトリをS3にバックアップ"""
# S3クライアント
s3 = boto3.client('s3')
# S3 URI解析
if not s3_uri.startswith('s3://'):
raise ValueError("無効なS3 URI")
parts = s3_uri[5:].split('/', 1)
bucket = parts[0]
prefix = parts[1] if len(parts) > 1 else ''
local_path = Path(local_path)
if not local_path.exists():
logging.error(f"パスが存在しません: {local_path}")
return
files_uploaded = 0
total_size = 0
# 再帰的にファイルをアップロード
for file_path in local_path.rglob('*'):
if file_path.is_file():
# S3キーを生成
relative_path = file_path.relative_to(local_path)
s3_key = f"{prefix}/{relative_path}".replace('', '/')
# ファイルサイズ
file_size = file_path.stat().st_size
try:
# アップロード
s3.upload_file(
str(file_path),
bucket,
s3_key,
ExtraArgs={'StorageClass': 'STANDARD_IA'}
)
logging.info(f"アップロード: {relative_path} ({file_size:,} bytes)")
files_uploaded += 1
total_size += file_size
except Exception as e:
logging.error(f"アップロード失敗 {relative_path}: {e}")
logging.info(f"✓ 完了: {files_uploaded} ファイル ({total_size:,} bytes)")
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 3:
print("使用法: python backup_to_s3.py <local_path> <s3_uri>")
sys.exit(1)
local_path = sys.argv[1]
s3_uri = sys.argv[2]
backup_to_s3(local_path, s3_uri)
5. 監視・アラート
サーバー監視（PowerShell）
# サーバーリソース監視スクリプト
# 使用例: .\monitor_server.ps1
# 閾値設定
$CPU_THRESHOLD = 80
$MEMORY_THRESHOLD = 85
$DISK_THRESHOLD = 90
# ログファイル
$LOG_FILE = "C:\Logs\server_monitor.log"
function Write-Log {
param($Message)
$timestamp = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
"$timestamp - $Message" | Out-File -FilePath $LOG_FILE -Append
Write-Host "$timestamp - $Message"
}
function Send-Alert {
param($Subject, $Body)
# ここにメール送信やSlack通知のロジックを実装
Write-Log "ALERT: $Subject - $Body"
}
# CPU使用率チェック
$cpu = (Get-Counter '\Processor(_Total)\% Processor Time').CounterSamples.CookedValue
if ($cpu -gt $CPU_THRESHOLD) {
Send-Alert "CPU使用率が高い" "CPU使用率: $([math]::Round($cpu, 2))%"
}
# メモリ使用率チェック
$os = Get-CimInstance Win32_OperatingSystem
$totalMemory = $os.TotalVisibleMemorySize
$freeMemory = $os.FreePhysicalMemory
$usedMemoryPercent = (($totalMemory - $freeMemory) / $totalMemory) * 100
if ($usedMemoryPercent -gt $MEMORY_THRESHOLD) {
Send-Alert "メモリ使用率が高い" "メモリ使用率: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%"
}
# ディスク使用率チェック
Get-PSDrive -PSProvider FileSystem | Where-Object { $_.Used -gt 0 } | ForEach-Object {
$usedPercent = ($_.Used / ($_.Used + $_.Free)) * 100
if ($usedPercent -gt $DISK_THRESHOLD) {
Send-Alert "ディスク使用率が高い" "ドライブ $($_.Name): $([math]::Round($usedPercent, 2))%"
}
}
# ステータスログ
Write-Log "監視実行完了 - CPU: $([math]::Round($cpu, 2))% | Memory: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%"
6. CI/CDスクリプト
ビルド＆デプロイ（Bash）
#!/bin/bash
# Node.jsアプリのビルド＆デプロイ
# 使用例: ./deploy.sh production
set -euo pipefail
ENV="${1:-staging}"
PROJECT_NAME="myapp"
BUILD_DIR="dist"
DEPLOY_SERVER="user@production-server.com"
DEPLOY_PATH="/var/www/$PROJECT_NAME"
log() {
echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1"
}
# 環境変数読み込み
if [ -f ".env.$ENV" ]; then
log "環境変数読み込み: .env.$ENV"
export $(cat ".env.$ENV" | xargs)
fi
# 依存関係インストール
log "依存関係インストール中..."
npm ci
# テスト実行
log "テスト実行中..."
npm test
if [ $? -ne 0 ]; then
log "✗ テスト失敗 - デプロイ中止"
exit 1
fi
# ビルド
log "ビルド実行中..."
npm run build
if [ ! -d "$BUILD_DIR" ]; then
log "✗ ビルド失敗 - $BUILD_DIR が見つかりません"
exit 1
fi
# バックアップ
log "デプロイ先でバックアップ作成中..."
ssh "$DEPLOY_SERVER" "cd $DEPLOY_PATH && tar -czf backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).tar.gz * || true"
# デプロイ
log "デプロイ中: $ENV"
rsync -avz --delete "$BUILD_DIR/" "$DEPLOY_SERVER:$DEPLOY_PATH/"
# サービス再起動
log "サービス再起動中..."
ssh "$DEPLOY_SERVER" "sudo systemctl restart $PROJECT_NAME"
# ヘルスチェック
log "ヘルスチェック実行中..."
sleep 5
HEALTH_URL="https://production-server.com/health"
STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$HEALTH_URL")
if [ "$STATUS" == "200" ]; then
log "✓ デプロイ成功 - ヘルスチェックOK"
else
log "✗ ヘルスチェック失敗 (HTTP $STATUS)"
exit 1
fi
スケジュール実行
cron設定例
# 毎日午前2時にバックアップ実行
0 2 * * * /path/to/backup_script.sh >> /var/log/backup.log 2>&1
# 毎時0分にログ分析
0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/analyze_logs.py
# 5分ごとに監視スクリプト実行
*/5 * * * * /path/to/monitor_server.sh
# 毎週月曜日午前3時にクリーンアップ
0 3 * * 1 /path/to/cleanup_old_files.sh
Windowsタスクスケジューラ（PowerShell）
# タスクスケジューラにジョブを登録
$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "PowerShell.exe" `
-Argument "-File C:\Scripts\backup.ps1"
$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At 2am
$principal = New-ScheduledTaskPrincipal -UserId "SYSTEM" `
-LogonType ServiceAccount -RunLevel Highest
Register-ScheduledTask -TaskName "DailyBackup" `
-Action $action `
-Trigger $trigger `
-Principal $principal `
-Description "毎日午前2時にバックアップを実行"
エラーハンドリング
リトライ機能（Python）
import time
from functools import wraps
def retry(max_attempts=3, delay=1, backoff=2):
"""リトライデコレータ"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
attempts = 0
current_delay = delay
while attempts < max_attempts:
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
attempts += 1
if attempts >= max_attempts:
raise
print(f"エラー: {e}")
print(f"リトライ {attempts}/{max_attempts} - {current_delay}秒後に再試行...")
time.sleep(current_delay)
current_delay *= backoff
return wrapper
return decorator
@retry(max_attempts=3, delay=2, backoff=2)
def fetch_data_from_api(url):
import requests
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
return response.json()
使用例
基本的な使い方
画像ファイルを日付順にリネームするBashスクリプトを生成してください。
具体的なタスク
以下の要件を満たすPythonスクリプトを生成してください：
タスク: ダウンロードフォルダを拡張子別に整理
要件:
- 拡張子ごとにフォルダを作成（Images, Documents, Videos等）
- 同名ファイルはタイムスタンプを付与
- ログ出力
- ドライラン機能
出力: Python 3.8以上
API連携スクリプト
GitHub APIを使用して、ユーザーのリポジトリ統計を取得するスクリプトを生成してください：
機能:
- リポジトリ一覧取得
- スター数、フォーク数集計
- 使用言語の統計
- JSON形式でレポート出力
- 認証トークン対応
言語: Python
バックアップ自動化
PostgreSQLデータベースのバックアップスクリプトを生成してください：
要件:
- 圧縮バックアップ（gzip）
- タイムスタンプ付きファイル名
- 7日以上前のバックアップを自動削除
- ログ出力
- エラーハンドリング
言語: Bash
出力: cron設定例も含めて
ベストプラクティス
- エラーハンドリング: すべての外部コマンド・API呼び出しにエラー処理
- ログ出力: 実行状況を詳細にログ
- べき等性: 複数回実行しても安全
- ドライラン: 実際の処理前に確認可能
- 設定の外部化: ハードコードせず、環境変数や設定ファイルを使用
- バックアップ: 破壊的操作の前にバックアップ
- 通知: 重要な処理の成功/失敗を通知
- ドキュメント: 使用方法をコメントやREADMEに記載
バージョン情報
- スキルバージョン: 1.0.0
- 最終更新: 2025-11-22
使用例まとめ
シンプルな自動化
ファイルをリネームするスクリプトを作成してください。
詳細な要件
以下のタスクを自動化するスクリプトを生成してください：
{詳細な要件}
言語: Python/Bash/PowerShell
エラーハンドリング: 含む
ログ出力: 含む
このスキルで、日々の繰り返し作業を自動化しましょう！