海外の最新トレンドが、毎朝勝手に届くGitHubサービス
完成品はこちら → Tech Bento
🤖 キャッチアップ疲れ、していませんか？
Claude Code の新機能が出た。Codexも来た。VercelのAgentも、Rustも新しいの出てる。Viteも神アプデ！
多すぎて疲れる...！
AI駆動開発の波が来て以降、主要ツールが週単位でアップデートされるようになった。
最近お気に入りのエディタ、Supersetは一日に何回もアップデートが来る始末。
追いかけるべき情報量が、明らかに自分のキャパシティを超えてきた実感がある。
調子が良い時の僕の情報収集チャネルはこんな感じだった：
- X → 低品質な二次情報やプロ驚き屋が多く、重要な情報の見分けがつかない
- Zenn/Qiita → Google News Feedなどからの流入なのでランダム要素が強い
- 公式リリースノート → 英語、長い、結局何が嬉しいのか分からない
さらに厄介なのが、日本語の情報は海外の一次ソースから数日〜数週遅れることが多いということ。
AI生成の低品質な記事も増えていて、「読んだけど中身なかった」が増えている。
追わなきゃという焦りと、圧倒的な情報量に対する疲れ。
この課題を共有したところ、AI疲れに苦しむ友人が多かったので仕組み化してみた。
🍱 Tech Bento
Tech Bento は、海外の最新技術トレンドを毎朝SlackやDiscordに届けてくれる、AIニュースキュレーションの仕組みだ。
やっていることはシンプル：
- 100以上の海外一次ソース（公式ブログ、GitHub Releases等）から毎日記事を自動収集
- 自分が選んだトピック（React, Security, AI等）に合わせてAIがフィルタリング
- 各記事を日本語で要約し、 「何がすごいのか」「どう使えるのか」を添えて届ける
- 毎朝、Slack or Discordに自動配信。自分から取りに行く必要がない
Webサイトでトピックを選んで、GitHub Actionsの設定ファイルをダウンロード。
自分のリポジトリに置いてSecretsを設定すれば、5分でセットアップ完了。
手元で動く完結なコードのため、大企業でもセキュリティ審査の手間なく導入可能。
ポイントは、情報ソースが海外の公式ブログや一次ソースであること。
XやQiitaの二次情報を待つ必要がなく、AI生成の低品質なノイズ記事も入り込まない。
⚙️ 仕組み：2段階LLMパイプライン
技術的に面白いのは、LLMを2段階に分けている点だと思う。
Stage 1：フィルタ（低コストモデル）
毎朝、100以上のRSSフィードやAPIから記事を取得する。
24時間以内の新着のみを対象にし、URL重複を排除すると、だいたい50〜150件くらいになる。
これを安価で高速なモデル（Gemini Flash Lite / Claude Haiku）に渡して、各記事に：
- トピックタグ（複数）
- フォーマット分類（公式リリース / 企業ブログ / セキュリティ等）
- 重要度スコア（1-10）
を付けさせる。タイトルとURLだけで判定するので、高速かつ低コスト。
ユーザーの設定（選んだトピック × フォーマット）でフィルタリングし、上位候補だけを次のステージに渡す。
Stage 2：メリット翻訳（高品質モデル）
絞り込まれた候補（10件程度）を、高品質なモデルに渡す。
ここでは記事の概要文も含めて、各記事を以下のフォーマットに翻訳する：
🎯 具体的メリット：これを使うと業務の何がどう楽になるか
⚡ なぜ今重要か：世界的な反響や技術的インパクト
🚀 最初のアクション：成果に繋げるための1コマンドまたは1リンク
なぜ2段階にするのか？
全記事を高品質モデルに投げると、APIコストが膨れ上がる。
Stage 1で大半をふるい落としてからStage 2に渡すことで、コストを抑えつつ最終出力の品質を担保でき、毎朝投稿したとしても月額コーヒー1杯程度の価格で、キュレーターとして稼働してくれる。
GitHub Actionsで完結
処理はすべてユーザー自身のGitHub Actions上で動く。
外部サービスにデータを預ける必要がなく、LLM APIキーも自分のものを使う。
on:
schedule:
- cron: "0 1 * * 1-5" # 毎朝10時(JST)
cronの値やトピック設定は、Webサイトでの選択に応じてダウンロードされるファイルに自動で反映される。
GitHub Actionsを使ったことがない人でも、直感的に雛形を作れるので、あとはAIと相談しながら自分好みにカスタマイズしてもらいたい。
🔮 振り返りと今後
うまくいったこと
- 一次ソースの鮮度がやはり良い。日本語記事より早くキャッチできる
- 2段階パイプラインの設計は、コストと品質のバランスが取れている
- GitHub Actionsで完結するので、運用コストがほぼゼロ
まだ課題なこと
- ソースの品質管理：RSSフィードが壊れたり、URLが変わったりすることがある
- LLMの出力品質：たまに的外れな要約が出る。プロンプトの改善は継続的に必要
今後やりたいこと
- ソースの追加・削除をコミュニティで管理できるようにする（OSS化）
- 配信結果のフィードバックループ（「この記事は役に立った」を学習に反映）
- LLMプロンプトのさらなる最適化
Tech Bentoは無料Webアプリとして公開しています。
「自分もキャッチアップ疲れしてるな」と思った方は、ぜひ試してみてください。