Tech Harvester

Tech Harvester

RSSフィードを取得し、テーマ別に整理して日本語要約付きのMarkdownダイジェストを生成するスキル。 収集先・キーワードが使うたびに自律的に改善される進化機能も備える。

モード一覧

ワークフロー A: ダイジェスト生成（通常利用）

ステップ1: 記事を取得する

python .github/skills/tech-harvester/scripts/fetch_feeds.py --output articles.json

--update-stats を付けると取得後に自動で feed_stats を更新する（推奨）:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/fetch_feeds.py --output articles.json --update-stats

オプション:

スクリプトは記事一覧をJSON形式で出力する。

ステップ2: テーマ別に整理して日本語要約を生成する

取得したJSON（articles 配列）を元に以下を行う:

1. 記事のタイトルと説明文からテーマを判定し、関連する記事をグループ化する
2. 各記事の要約を日本語で1〜2文にまとめる
3. 「出力フォーマット」に従いMarkdown形式のファイルを生成する

テーマの例: AI・機械学習, クラウド・インフラ, 開発ツール・OSS, セキュリティ, フロントエンド・Web, キャリア・コミュニティ など。記事の内容に応じて適切なテーマを設定する。

キーワードトレンドが蓄積されている場合は「今週の注目キーワード」セクションを先頭に追加する:

## 今週の注目キーワード

`キーワード1` `キーワード2` `キーワード3`

ワークフロー B: キーワードトレンド分析

「トレンドを分析して」「今週のキーワードをまとめて」などで発動する。

python .github/skills/tech-harvester/scripts/keyword_trends.py --articles articles.json

• articles.json がなければ先にステップ1を実行する
• 実行後、skill-registry.json の keyword_trends セクションに今週のデータが書き込まれる
• ltm-use が利用可能であれば、トレンドサマリーが episodic 記憶として自動保存される

オプション:

保存済みトレンドを確認する:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/keyword_trends.py show

ワークフロー C: フィード自動発見

「新しいフィードを探して」「収集先を増やして」などで発動する。

python .github/skills/tech-harvester/scripts/discover.py --articles articles.json

記事の説明文・リンクから外部ドメインを抽出し、RSS/Atom フィードを試行する。 発見した候補は skill-registry.json の candidate_feeds に追記される。

オプション:

候補一覧を確認する:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/discover.py show

候補の relevance_score を評価・設定する（0〜100点）:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/scorer.py set-relevance "フィード名" 80.0

ワークフロー D: フィード自律進化（統合）

「フィードを最適化して」「不要なフィードを整理して」などで発動する。

まず変更内容をプレビューする:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/evolve_feeds.py --dry-run

問題なければ適用する:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/evolve_feeds.py

削除基準:

• 3回以上連続フェッチ失敗
• 関連性スコアが 30 未満かつ取得回数が 10 以上

追加基準（candidate_feeds からの昇格）:

• 発見数 2 回以上かつ関連性スコアが 60 以上

すべてローカルで更新する。リポジトリへのプッシュは行わない。 変更内容は ltm-use に進化ログとして記録される。

オプション:

フィード管理（手動）

ユーザーからフィードの追加・削除・変更を求められた場合は .github/skill-registry.json の tech-harvester.feeds 配列を直接編集する。

使用できる tags の例: general, cloud, aws, ai, github, japanese, devops, enterprise, oss, news

フィード品質の統計を確認する:

python .github/skills/tech-harvester/scripts/scorer.py show

skill-registry.json の構造

{
  "skill_configs": {
    "tech-harvester": {
      "feeds": [...],
      "feed_stats": {
        "フィード名": {
          "fetch_count": 42,
          "article_count": 380,
          "avg_desc_length": 210.5,
          "consecutive_failures": 0,
          "last_fetched": "2026-05-09T12:00:00Z",
          "relevance_score": 75.0
        }
      },
      "keyword_trends": {
        "2026-W19": {
          "rising": ["Claude 4", "MCP"],
          "stable": ["Kubernetes", "TypeScript"],
          "declining": ["GPT-3"]
        }
      },
      "candidate_feeds": [
        {
          "name": "Example Tech Blog",
          "url": "https://example.com/feed",
          "lang": "ja",
          "discovered_from": ["https://..."],
          "discovery_count": 3,
          "relevance_score": 0.0,
          "suggested_tags": ["japanese", "tech", "blog"],
          "status": "pending"
        }
      ]
    }
  }
}

feeds が未設定のエージェントホームでは、初回の fetch_feeds.py が同梱の scripts/default_feeds.json（19 フィード）を書き込んでから取得する。以降はレジストリ側が正で、 既定フィードを読み直すことはない。

feed_stats・keyword_trends・candidate_feeds はローカルで育っていく。 リポジトリへのプッシュは行わず、バックアップが必要な場合はユーザーが任意で行う。

出力フォーマット

# Tech Digest

_YYYY-MM-DD HH:MM UTC_

## 今週の注目キーワード

`キーワード1` `キーワード2` `キーワード3`

---

## テーマ名

### [記事タイトル](URL)

日本語による1〜2文の要約。

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トラブルシューティング

• フィードの取得に失敗する: スクリプトは [WARN] を stderr に出力してスキップする。--update-stats を使っていれば consecutive_failures が自動加算される。
• 説明文が空の記事: タイトルから内容を推定して日本語要約を生成する。
• Atom形式のフィード: fetch_feeds.py はRSS 2.0とAtomの両方に対応している。
• ltm-use が見つからない: ltm-use スキルがインストールされていない場合は ltm 連携をスキップしてスクリプトは正常終了する。
• フィード発見で何も見つからない: RSS を公開していないサイトや説明文にリンクを含まないフィードでは候補が出ない。手動でフィードを追加する。