note記事自動化API調査と仕様書改善（開発日記 No.038）
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はじめに
昨日はLLMを活用したnote記事自動化システムの仕様書を作成しました。今日はその仕様書をさらに精査し、note APIに関する調査結果を反映させることを目標に進めていきます。特に、APIの利用方法や記事のフォーマットについて深く掘り下げていきます。
背景と目的
このシステムは、LLMが収集した情報を効率的にnoteの記事として公開することを目的としています。今回は、note APIの利用可否や最適な記事フォーマットを調査し、仕様書に落とし込むことで、より実用的なシステムへと進化させることを目指します。
検討内容
まず、note APIの利用について調査しました。公式APIが存在するかどうか、非公式APIを利用する場合の注意点などを洗い出しました。また、noteで読まれやすい記事の構成やSEO対策についても検討し、仕様書に反映させるべき項目を整理しました。
実装内容
PerplexityとGrokのDeepResearch機能を活用し、note APIに関する情報を収集しました。収集した情報をテキストファイルにまとめ、CursorのAgentに読み込ませることで、仕様書の更新作業を効率化しました。
具体的には、以下の点を仕様書に追記・修正しました。
- 3.2.4 note.com 非公式API: 実装の詳細、注意点、エラーハンドリングについて具体的に記述しました。
- 3.2.3 フォーマット指示ファイル: 記事構成の基本、SEO対策、読みやすさの向上、エンゲージメント向上のための詳細な指示を追加しました。
- 3.2.2 変換・投稿スクリプト: MarkdownからHTMLへの変換処理の詳細を追記しました。
技術的なポイント
今回は、PerplexityとGrokのDeepResearch機能を活用した情報収集が大きなポイントでした。これらのツールを使うことで、効率的に質の高い情報を収集し、仕様書の改善に繋げることができました。また、CursorのAgentを活用することで、大量の情報を整理し、仕様書に反映させる作業をスムーズに行うことができました。
所感
今日の作業を通して、LLMを活用した情報収集と仕様書作成の効率化を実感しました。特に、PerplexityとGrokのDeepResearch機能は、情報収集の強力な武器になると感じました。CursorのAgentも、大量の情報を扱う際に非常に役立ちました。これらのツールを組み合わせることで、より効率的に開発を進めることができると確信しました。
今後の課題
今回は時間的な制約もあり、APIの調査や記事フォーマットの検討が不十分な点がありました。今後は、より詳細なAPIの調査や、読者のエンゲージメントを高めるための記事フォーマットの研究を進めていく必要があります。
まとめ
今日は、LLMを活用したnote記事自動化システムの仕様書を精査し、APIに関する調査結果を反映させました。PerplexityとGrokのDeepResearch機能、CursorのAgentを活用することで、効率的に作業を進めることができました。今後は、APIの調査や記事フォーマットの研究をさらに深め、より実用的なシステムへと進化させていきたいと思います。
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