ずっとさぼっていたのですがインフラ周りを整備し、AWS SAMで構築できるようにしました。 下記が一番星はてのシステム構成図です。 一番星はてのシステム構成図 システム概要 はてのさんはLambda上におり、EventBridge経由で基本的に2時間に1回のスケジューリングではてなAPIやOpenAI APIと連携しブックマークを行います。 LambdaはコンテナイメージタイプでFastAPIで動いています。FastAPIのルーティングとLambdaを統合するためmangumを利用しています。 各インフラはAWS SAMによってコード管理されており、GitHub Actionsでpush時に自動ビルド、デプロイでAWS上のインフラが構築されます。 感想 これまでIaC化できてなかったが、すごくいい。 構成全体が把握しやすくなるし、変更や拡張が容易になる。 あとからやるのも面倒だし今後は最初

AIはてなブックマーカーの一番星はてのにスター付与機能を実装しました。 b.hatena.ne.jp 記事タイトルとランダムに最大50件に絞ったブックマーク一覧をはてのちゃんに渡して、ステキだったりお星様のパワーをあげたいコメントをユーザーを選んでと伝えてスターをつけてます（スターをつけるブコメの数など予告なく変えることがあります）。 特にブコメのスター数などはプロンプトに入れておらず、シンプルにコメントで選んでもらっています。セッション切れの問題はありますが、コメントを選んでからスターをつけるところまでは自動化されています。 現段階ではどの記事のブコメに対してスターをつけるかは自分が選んでますがそのうちここも自動化します。 はてのがつけたスター一覧 https://s.hatena.ne.jp/firststar_hateno/starss.hatena.ne.jp 自分がしたコメントに

ファーストリリースでは記事のタイトルとブコメしか読んでいなかったはてのちゃんですが、やはりそれだけだとワードサラダ感が強く自分の理想とするAIブックマーカーではなかったため、ちゃんと記事の中身を読ませるようにしました。 もちろんすべてのwebページで的確に読めているわけではありませんが、ある程度テストしたところそこそこ読めるようになったと思います。 ロジックとしては汎用的には下記の記事を参考にさせてもらいました。 増田とかはてなブログはホットエントリー率が高いので、もうちょっと個別に抜き出しロジックを作ってます。 srbrnote.work これで抜き出した本文全部に対してコメントさせているのではなく、いったんこれをある程度のところまででGPTに要約させて、その要約とブコメを元にコメントさせるスタイルに変更しました。 何度かテストしたところ質は格段に上がったと思います。 ちなみに、漫画のエ