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短編：claude codeに改めて私のテックブログを評価させてみた

に公開
Tech blog
evaluate
LLM
Claude Code
idea

今回は、以前claude codeに私のtech blogを評価させてみたのですが、それから数ヶ月経ったので改めて評価させてみました。前回の記事は以下になるので合わせてご覧ください。

https://zenn.dev/akasan/articles/af8b26620c9c98

claude codeへの指示

今回は前回の記事と同じ以下の指示を利用して評価してもらいました。

instruction.md
## 分析
articlesフォルダ以下に私のテックブログのマークダウンファイルがあります。以下の情報について傾向分析をしてください

- どのようなジャンルの記事を出しているか
- どのようなタグの記事が多いか
- ジャンルごとの文字数や図表がどれくらい挿入されているか
- 日本語がおかしいところやわかりにくい表現がどれくらい使われているか

## 今後の記事の提案
- 記事の内容を見てこんな記事を出してみては？という提案もいくつかしてください
- 「次はXXについて取り上げようと思います」のように今後の記事執筆に言及しているにも関わらず該当する記事が出ていない場合、その記事一覧を列挙してください。

## 結果
結果はanalysys_result.mdにまとめてください

評価結果

まず結果として以下のようなmarkdownが出力されました。

analysis_result.md

テックブログ記事の分析結果

分析日: 2025-11-07
対象: articlesフォルダ以下の全記事（307記事）

📊 エグゼクティブサマリー

あなたのテックブログは 307記事 という豊富なコンテンツ量を誇り、特に バックエンド開発 と AI/機械学習 の分野で強みを持っています。Python中心の実装例が豊富で、Google Cloudエコシステムを活用した記事が多いのが特徴です。

主な強み

  • 実装例が豊富（平均3.82個のコードブロック/記事）
  • 354種類の多様な技術トピックをカバー
  • 67.4%の記事が関連コンテンツへ言及し、シリーズ化されている
  • 視覚的な説明（平均1.34枚の画像/記事）

改善が必要な領域

  • 日本語表現: 71.3%の記事で助詞の重複（「のの」「がが」など）
  • 敬語の統一: 28.7%の記事で敬語と常体が混在
  • 長文: 70.7%の記事に100字以上の長文あり
  • コンテンツの偏り: フロントエンドやセキュリティ分野が不足

1. ジャンル・トピック分析

1.1 ジャンル分布

ジャンル 記事数 割合 平均文字数
バックエンド 111 36.2% 1,914字
AI/機械学習 91 29.6% 1,799字
その他 73 23.8% 427字
ツール/設定 15 4.9% 1,526字
インフラ/DevOps 13 4.2% 1,594字
データサイエンス 4 1.3% 1,738字

分析結果:

  • バックエンドとAI/機械学習で全体の 65.8% を占める
  • 実装系の記事が中心で、中級者以上をターゲットとした内容
  • フロントエンド関連記事がほぼ皆無（カバレッジの機会）

1.2 トピック（タグ）頻出ランキング TOP 20

順位 タグ 出現回数 分類
1 python 66 プログラミング言語
2 llm 27 AI技術
3 googlecloud 22 クラウドプラットフォーム
4 apache 16 OSS・フレームワーク
5 vertexai 13 機械学習サービス
6 terraform 12 IaC
7 cli 11 ツール
8 machinelearning 11 AI技術
9 claudecode 10 AI開発ツール
10 kubernetes 10 コンテナオーケストレーション
11 docker 9 コンテナ技術
12 ai 9 AI技術
13 fastapi 8 Webフレームワーク
14 cloudrun 8 サーバレス
15 langchain 7 LLMフレームワーク
16 openai 7 AI API
17 gcp 7 クラウドプラットフォーム
18 githubactions 6 CI/CD
19 bigquery 6 データウェアハウス
20 go 6 プログラミング言語

統計情報:

  • ユニークタグ数: 354種類
  • タグ出現総数: 754回
  • 平均タグ数/記事: 2.5個

トピックの特徴:

  1. Python優位性: 全記事の21.5%がPython関連
  2. LLM/AI集中: LLM、機械学習、AIタグ合計で14.7%
  3. Google Cloud中心: GoogleCloud、VertexAI、GCP合計で11.3%
  4. モダンな技術スタック: Kubernetes、Docker、Terraformなどクラウドネイティブ技術が充実

2. ジャンルごとの文字数・図表分析

2.1 全体統計

指標 数値
総コードブロック数 1,173個
総画像数 410枚
総テーブル数 154個
1記事あたりの平均コードブロック 3.82個
1記事あたりの平均画像 1.34枚
1記事あたりの平均テーブル 0.50個

2.2 ジャンル別のコンテンツ密度

コードブロック数（実装例の豊富さ）

ジャンル 平均コードブロック数 評価
バックエンド 5.67個/記事 ⭐⭐⭐⭐⭐ 最優秀
データサイエンス 5.25個/記事 ⭐⭐⭐⭐⭐ 優秀
インフラ/DevOps 5.08個/記事 ⭐⭐⭐⭐⭐ 優秀
ツール/設定 4.73個/記事 ⭐⭐⭐⭐ 良好
AI/機械学習 4.13個/記事 ⭐⭐⭐⭐ 良好
その他 0.14個/記事 ⭐ 低い

分析: バックエンド記事は実装例が非常に豊富で、読者が実際に試せる内容が充実しています。

画像数（視覚的説明）

ジャンル 平均画像数 評価
インフラ/DevOps 2.46枚/記事 ⭐⭐⭐⭐⭐ 最優秀
AI/機械学習 1.79枚/記事 ⭐⭐⭐⭐ 優秀
バックエンド 1.73枚/記事 ⭐⭐⭐⭐ 優秀
ツール/設定 1.53枚/記事 ⭐⭐⭐ 良好
データサイエンス 0.0枚/記事 ⭐ 改善余地あり
その他 0.0枚/記事 ⭐ 改善余地あり

分析: インフラ/DevOps記事はアーキテクチャ図を活用し、AI/機械学習記事は実行結果のスクリーンショットを効果的に使用しています。

テーブル数（構造化情報）

ジャンル 平均テーブル数
ツール/設定 1.13個/記事
バックエンド 1.03個/記事
AI/機械学習 0.23個/記事
その他 0.01個/記事

2.3 記事ボリューム分布

  • 短編 (0-500字): 73記事（23.8%）
  • 標準 (500-2,000字): 180記事（58.6%）← 最多
  • 大型 (2,000字以上): 54記事（17.6%）

3. 日本語表現の問題点分析

3.1 問題点サマリー

問題タイプ 該当記事数 割合 重要度
助詞の重複（のの、がが等） 219 71.3% 🔴 高
長文（100字以上） 217 70.7% 🟡 中
敬語と常体の混在 88 28.7% 🟡 中

3.2 ジャンル別の品質評価

敬語と常体の混在

ジャンル 混在率 評価
バックエンド 44.1% 🔴 要改善
AI/機械学習 33.0% 🟡 注意
ツール/設定 20.0% 🟢 良好
インフラ/DevOps 15.4% 🟢 良好
その他 4.1% 🟢 優良

具体例:

❌ より詳しいユースケースなどは以下のページにまとめられていますので、
   ぜひご参照ください。（ですます調）
   〜中略〜
   このあたりの知識を身につけました（常体）

✅ より詳しいユースケースなどは以下のページにまとめられていますので、
   ぜひご参照ください。（ですます調で統一）
   〜中略〜
   このあたりの知識を身につけました。（ですます調に統一）

助詞の重複問題

ジャンル 問題率 評価
ツール/設定 100.0% 🔴 要改善
データサイエンス 100.0% 🔴 要改善
バックエンド 93.7% 🔴 要改善
インフラ/DevOps 92.3% 🔴 要改善
AI/機械学習 84.6% 🔴 要改善
その他 9.6% 🟢 良好

よくある問題パターン:

  1. 「のの」が最頻出（複数の名詞説明時）

    ❌ LlamaIndexのStarter Tutorialを通してのユースケース
✅ LlamaIndexのStarter Tutorialを通したユースケース

  2. 「をを」（複数の動作）

    ❌ データをを処理する
✅ データを処理する

  3. 「がが」（複数の主語）

    ❌ エラーがが発生した場合
✅ エラーが発生した場合

長文の問題

ジャンル 平均長文数/記事
バックエンド 8.11個
AI/機械学習 7.61個
インフラ/DevOps 6.69個
データサイエンス 6.50個
その他 0.38個

分析: 技術的な説明の複雑さが長文を生んでいます。一文を2〜3文に分割することで読みやすさが向上します。

3.3 改善推奨アクション

優先度: 高（即座に対応）

  1. 助詞の重複を減らす（影響: 219記事）

    • 「のの」→「な」「する」などへの置換
    • 自動チェックツールの導入検討（例: textlint）

  2. 敬語の統一（影響: 88記事、特にバックエンド）

    • スタイルガイドラインの策定（「ですます調」推奨）
    • 既存記事の段階的な修正

優先度: 中（計画的に対応）

  1. 長文の分割（影響: 217記事）

    • 100字以上の文は2〜3文に分割
    • 句読点を効果的に活用

  2. 自動品質チェックの導入

    • CI/CDパイプラインへのtextlint組み込み
    • カスタムルールの作成

4. 今後の記事執筆に言及しているが未執筆の記事

4.1 概要

全307記事を調査した結果、13件の予告が見つかり、そのうち 3件（23%）は実装済み、10件（77%）は未執筆 でした。

4.2 未執筆記事リスト

🔴 優先度: 高（技術トレンド・既存記事との整合性）

1. OpenLIT + LangChain の複雑なシステム可視化
  • 元記事: 20e3fd8a87c44a.md - "OpenLIT解説：Get started編"
  • 予告内容: 「次回はより複雑なツール（例えばLangChainなど）を用いたシステムを導入してその可視化などを確認したいと思います」
  • 推奨理由:
    • LLM関連記事が27記事と多く、読者の関心が高い
    • Observability分野での専門性を示せる
    • 実践的なLangChainの活用例
  • 推定時期: 2025年11月（最近の予告）
2. Kubernetes Observability 実装
  • 元記事: a65b74f47a204d.md - "Kubernetes上の異なるPodにFastAPIサーバを立てて通信させてみた"
  • 予告内容: 「次回は今回作った環境のObservabilityを導入して、どのようにサービスが動いているか可視化してみたいと思っています」
  • 推奨理由:
    • Kubernetes記事が10記事あり、シリーズ化の機会
    • FastAPI + Kubernetes の実践的な監視手法
    • Prometheus、Grafana、Jaeger等の具体例を示せる
  • 技術スタック案: Kubernetes + FastAPI + Prometheus + Grafana + Jaeger
3. imbalanced-learn とモデル精度検証
  • 元記事: 7a148787cb3be8.md - "imbalanced-learnを利用してアンダー/オーバーサンプリングを実施してみた"
  • 予告内容: 「次回はモデルの精度と合わせて検証できればと思います」
  • 推奨理由:
    • 機械学習記事が91記事と多く、継続性がある
    • 実践的なモデル評価手法を示せる
    • データサイエンティストにとって有益な内容
  • 技術スタック案: imbalanced-learn + scikit-learn + 評価指標（Precision、Recall、F1-score等）

🟡 優先度: 中（技術的な深堀り）

4. Apache Guacamole + Docker 環境構築
  • 元記事: 6af98c0cd8fcff.md - "Apache Guacamoleとはなんなのか？"
  • 予告内容: 「次回はDockerを利用して実際に環境構築できるか試してみようと思います」
  • 推奨理由:
    • Apacheタグが16記事と多い
    • Docker記事が9記事あり、親和性が高い
    • リモートアクセス環境構築の実践例
  • 技術スタック案: Apache Guacamole + Docker + VNC/RDP/SSH
5. Datadog SDK ワークフロー実装
  • 元記事: c6e1a1a001f863.md - "Datadog LLM Observabilityへの入門"
  • 予告内容: 「次回はそれを試してみようと思います」（SDKを利用したワークフロー/タスク定義）
  • 推奨理由:
    • LLM Observability分野での専門性を示せる
    • 実践的なDatadog活用例
  • 技術スタック案: Datadog + SDK + LLM ワークフロー/タスク管理
6. Lens Kubernetes モニタリング機能
  • 元記事: 9cc74002290a99.md - "短編：Lensを使ってKubernetes環境をモニタリングしてみた"
  • 予告内容: 「次回はそれらの機能も試してみたいと思います」（Lensの他の機能）
  • 推奨理由:
    • Kubernetes関連記事との相乗効果
    • 実践的なツール活用例
  • 技術スタック案: Lens + Kubernetes + 高度なモニタリング機能

🟢 優先度: 低（長期的な計画）

7. Ray バッチ予測（実装モデル使用）
  • 元記事: e1501d2852e602.md - "Rayシリーズ：Ray Coreを利用したバッチ予測例の検証"
  • 予告内容: 「次回は実際に開発してみたモデルを使って試してみようと思います」
  • 推奨理由:
    • Rayシリーズの完結
    • 実践的な機械学習パイプライン例
  • 技術スタック案: Ray + 自開発モデル + バッチ予測

4.3 実装済み予告（参考）

以下の予告は既に対応記事が公開されています：

  1. Ray Actors の種類について ✓

    • 元記事: 4e84d3dbb03abe.md
    • 対応記事: 33a8a373fdd1a8.md - "Rayシリーズ：Actorsの種類について"

  2. 数独を解くプログラム ✓

    • 元記事: c4b6817e4de906.md
    • 対応記事: 8bd6a18cfb9baa.md - "claude codeに数独の回答をさせるコードを考えさせてみた"

  3. Dataflow Python チュートリアル ✓

    • 元記事: a0ebe0ae2ed2ec.md
    • 対応記事: e3d25446d34776.md - "Pythonを使ったチュートリアルを通してDataflow試してみた"

5. 今後の記事提案

分析結果を基に、ブログの強みを活かしつつ、新しい領域にも挑戦できる記事案を提案します。

5.1 未執筆予告の完成（優先度: 最高）

上記「4. 未執筆記事リスト」の7記事を優先的に執筆することで、読者との約束を果たし、シリーズの完結性を高めます。

特に以下の3記事を最優先で：

  1. OpenLIT + LangChain の複雑なシステム可視化
  2. Kubernetes Observability 実装
  3. imbalanced-learn とモデル精度検証

5.2 不足ジャンルの補完

A. フロントエンド関連（現在ほぼ0記事）

バックエンドエンジニア向けのフロントエンド入門記事を提案：

  1. 「バックエンドエンジニアのためのReact入門 - FastAPIと連携してみた」

    • 既存のFastAPI記事（8記事）との相乗効果
    • バックエンド→フロントエンドへの技術拡張
    • 実装例: FastAPI + React + TypeScript

  2. 「Streamlitで機械学習モデルのデモアプリを作ってみた」

    • Python中心の読者層に最適
    • 機械学習記事（91記事）との親和性
    • 実装例: Streamlit + scikit-learn/PyTorch

  3. 「Next.js + FastAPIでフルスタックアプリを構築してみた」

    • モダンなフルスタック開発例
    • Cloud Runへのデプロイまで
    • 実装例: Next.js + FastAPI + Cloud Run

B. セキュリティ関連（現在1記事のみ）

クラウドセキュリティとDevSecOps分野を提案：

  1. 「Google CloudのSecret Managerでシークレット管理のベストプラクティス」

    • 既存のSecret Manager記事との関連性
    • セキュリティ意識の向上
    • 実装例: Secret Manager + Cloud Run + GitHub Actions

  2. 「TerraformでGoogle Cloudのセキュリティ設定を自動化してみた」

    • Terraform記事（12記事）との相乗効果
    • Infrastructure as Code + セキュリティ
    • 実装例: Terraform + Google Cloud IAM/VPC/Firewall

  3. 「KubernetesのNetwork PolicyでPod間通信を制限してみた」

    • Kubernetes記事（10記事）との親和性
    • 実践的なセキュリティ設定
    • 実装例: Kubernetes Network Policy + Calico

5.3 既存の強みをさらに深掘り

A. LLM/AI分野（現在27記事）

最新のトレンドを取り入れた記事：

  1. 「LangGraphでマルチエージェントシステムを構築してみた」

    • LangChain記事（7記事）の発展形
    • 最新のLLMフレームワーク
    • 実装例: LangGraph + Claude/GPT-4 + Agent協調

  2. 「RAG（Retrieval Augmented Generation）をVertex AIで実装してみた」

    • Vertex AI記事（13記事）との親和性
    • 実践的なRAGパイプライン
    • 実装例: Vertex AI + Vector Search + LLM

  3. 「LLMの評価フレームワークを比較してみた - RAGAS vs DeepEval」

    • LLM品質評価の重要性
    • 実践的な評価手法
    • 実装例: RAGAS + DeepEval + MLflow

B. バックエンド/インフラ分野（現在124記事）

マイクロサービスとクラウドネイティブ技術：

  1. 「Service MeshでマイクロサービスのObservabilityを実現してみた」

    • Kubernetes記事との相乗効果
    • Istio/Linkerdの活用
    • 実装例: Istio + Jaeger + Prometheus + Grafana

  2. 「gRPCでマイクロサービス間通信を実装してみた - REST APIとの比較」

    • FastAPI記事との比較
    • 高パフォーマンス通信
    • 実装例: gRPC + Protocol Buffers + Python/Go

  3. 「Terraformのモジュール化でGoogle Cloud環境を効率的に管理してみた」

    • Terraform記事（12記事）の発展形
    • 実践的なIaCパターン
    • 実装例: Terraform Modules + Google Cloud + 複数環境管理

5.4 データエンジニアリング分野の強化

現在データサイエンス記事が4記事と少ないため、データエンジニアリング分野を強化：

  1. 「dbtでBigQueryのデータ変換パイプラインを構築してみた」

    • BigQuery記事（6記事）との親和性
    • モダンなデータ変換手法
    • 実装例: dbt + BigQuery + データモデリング

  2. 「Apache Airflowでデータパイプラインをオーケストレーションしてみた」

    • Apache記事（16記事）との相乗効果
    • データワークフロー管理
    • 実装例: Airflow + BigQuery + Cloud Storage

  3. 「Dataflowでストリーミングデータ処理を実装してみた」

    • 既存のDataflow記事の発展形
    • リアルタイムデータ処理
    • 実装例: Dataflow + Pub/Sub + BigQuery

5.5 開発体験（Developer Experience）の向上

開発効率を高めるツールやプラクティス：

  1. 「GitHub Copilotと Claude Codeを比較してみた - AI駆動開発の実践」

    • Claude Code記事（10記事）との関連性
    • AI開発ツールの比較
    • 実装例: GitHub Copilot + Claude Code + VSCode

  2. 「Makefileで開発環境をシンプルに管理してみた」

    • CLI記事（11記事）との親和性
    • 開発効率の向上
    • 実装例: Makefile + Docker + Python

  3. 「pre-commitでコード品質を自動チェックする環境を構築してみた」

    • GitHub Actions記事（6記事）との相乗効果
    • 品質管理の自動化
    • 実装例: pre-commit + Black + isort + mypy

5.6 トレンド技術への挑戦

2025年のトレンド技術を取り入れた記事：

  1. 「Rust製のCLIツールを作ってみた - Python CLIとの比較」

    • CLI記事（11記事）との比較
    • Rustへの新領域挑戦
    • 実装例: Rust + clap + 高速ツール開発

  2. 「WebAssemblyでPythonコードをブラウザで動かしてみた」

    • Python記事（66記事）の新しい活用法
    • フロントエンド領域への橋渡し
    • 実装例: Pyodide + WebAssembly + JavaScript

  3. 「eBPFでKubernetesネットワークを可視化してみた」

    • Kubernetes記事（10記事）との親和性
    • 最先端のObservability技術
    • 実装例: eBPF + Cilium + Hubble

5.7 実践シリーズ企画

読者に人気のシリーズ化企画：

  1. 「30日間のLLMチャレンジ」シリーズ

    • 1日1つのLLM技術を試す
    • LLM記事（27記事）の体系化
    • 例: Day 1 - プロンプトエンジニアリング基礎、Day 2 - Function Calling...

  2. 「Google Cloud認定資格完全制覇」シリーズ

    • 既存の認定資格記事の拡充
    • 体験記 + 学習リソース
    • 例: PCA、PDE、PME、Data Engineer等

  3. 「Kubernetesマニフェストの書き方100本ノック」

    • Kubernetes記事（10記事）の実践編
    • 初級〜上級まで段階的に
    • 例: Deployment、Service、Ingress、StatefulSet...

6. 改善アクションプラン

6.1 即座に実施（〜1週間）

  1. スタイルガイドラインの策定

    • 敬語統一ルール（「ですます調」推奨）
    • 助詞重複の回避パターン集
    • 長文分割の基準（100字以上は要検討）

  2. テンプレートの作成

    • 記事作成時のテンプレート（メタデータ、構成）
    • チェックリスト（敬語統一、助詞重複、長文等）

6.2 短期目標（1〜3ヶ月）

  1. 自動品質チェックツールの導入

    • textlintの設定
    • カスタムルールの作成（助詞重複検出）
    • CI/CDパイプラインへの組み込み

  2. 既存記事の段階的な修正

    • バックエンド記事の敬語統一（111記事中49記事）
    • AI/機械学習記事の敬語統一（91記事中30記事）
    • 助詞重複の修正（優先度の高い記事から）

  3. 未執筆予告記事の完成

    • 優先度: 高の3記事を完成
    • 優先度: 中の3記事に着手

6.3 中期目標（3〜6ヶ月）

  1. 新領域への挑戦

    • フロントエンド記事を3記事以上公開
    • セキュリティ記事を3記事以上公開
    • データエンジニアリング記事を3記事以上公開

  2. シリーズ企画の開始

    • 「30日間のLLMチャレンジ」シリーズ開始
    • または「Kubernetesマニフェストの書き方100本ノック」開始

  3. 記事の相互リンク強化

    • 関連記事へのリンク追加
    • シリーズ記事の整理とナビゲーション改善

6.4 長期目標（6ヶ月〜）

  1. コンテンツの体系化

    • トピック別のまとめページ作成
    • 学習パスの提示（初級→中級→上級）

  2. コミュニティとの連携

    • 読者からのフィードバック収集
    • コラボレーション記事の企画

  3. 多言語展開の検討

    • 人気記事の英語翻訳
    • 国際的な読者層の獲得

7. 総合評価

7.1 現在のブログ評価

項目 評価 コメント
コンテンツの質 ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) 実装例が豊富で実践的
実装例の充実度 ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) 平均3.82個のコードブロック、優秀
日本語の品質 ⭐⭐☆☆☆ (2/5) 助詞重複・敬語混在が課題
トピック多様性 ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) 354種類のタグ、幅広い
シリーズ化 ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) 67.4%が関連コンテンツへ言及
視覚的説明 ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) 平均1.34枚の画像、良好
コンテンツバランス ⭐⭐⭐☆☆ (3/5) バックエンド/AI偏重、フロントエンド不足

7.2 強み

  1. 技術的深度: Python、Google Cloud、Kubernetesなどの専門性が高い
  2. 実装重視: コードブロックが豊富で実践的
  3. 継続性: シリーズ記事が多く、体系的な学習が可能
  4. 最新技術: LLM、Claude Code等のトレンド技術をカバー
  5. ボリューム: 307記事という豊富なコンテンツ量

7.3 改善機会

  1. 日本語品質: 71.3%の記事で助詞重複問題（自動チェックツールで改善可能）
  2. ジャンルバランス: フロントエンド、セキュリティ分野の拡充
  3. 未完了予告: 10件の未執筆予告記事の完成
  4. 記事の体系化: 関連記事の整理とナビゲーション改善
  5. 視覚的要素: データサイエンス記事への画像追加

8. 結論

あなたのテックブログは、バックエンド開発とAI/機械学習の分野で強みを持つ、実装重視の優れたコンテンツを提供しています。307記事という豊富な記事数と、354種類の多様な技術トピックは、読者に幅広い学習機会を提供しています。

一方で、日本語表現の品質改善（特に助詞の重複問題）と、フロントエンド・セキュリティ分野の補完が課題です。これらの改善により、さらに多くの読者に価値を提供できるブログへと成長するでしょう。

未執筆の予告記事を完成させつつ、新しい領域への挑戦を続けることで、より包括的で影響力のあるテックブログになることが期待されます。

分析完了日: 2025-11-07
総記事数: 307記事
分析方法: Very Thorough（全記事詳細分析）

結果を見ると、バックエンドとAI/MLに強みがある内容が多く、Python中心にGoogle CLoudについても評価してくれています。個人的にもこれらの領域に力を入れているため、評価されて嬉しいです。また、自分自身数値化できてなかったですが、67%程度がシリーズ化されているコンテンツらしく、関連する話題を広げて記事にできているということでびっくりしました！シリーズではGoogle Cloud系やRay系などは多く展開していますが、もっと色々と展開していきたいです。

一方改善対象として、日本語が下手という内容がありました。私自身助詞の使い方など得意ではなく冗長表現があったり変な表現になってることもあるのは自覚しており、前回の評価でも同様の内容があったので、ちゃんと読書して正しい表現を身につけようと思います。

まとめ

今回は短編になりましたが、改めて現在の私の記事を評価してもらいました。シリーズ化して展開できているところや自分が伸ばしていきたい領域についてちゃんと記事を作れていることがわかりました。また改善点を指摘いただき、わかりやすい文章を心がけてこれからもブログを続けていこうと思います。

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