$**ウェブサイトをリアルタイムで構造化データフィードに変換する方法** 1. **Webスクレイピングツールを選ぶ** - BeautifulSoup（Python） - PuppeteerまたはPlaywright（Node.js） - Selenium（多言語対応） 2. **対象となるデータ要素を特定する** - ページのHTMLを検査し、必要な情報が入っているタグ・クラス・ID を探します。 - 各要素のセレクタパスを文書化しておきます。 3. **スクレイピングスクリプトを作成する** ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 例：全記事タイトルを抽出 titles = [tag.text.strip() for tag in soup.select('h2.article-title')] ``` 4. **定期的に更新するようスケジュール設定** - Linuxならcron、WindowsならTask Scheduler を使用。 - 毎時間実行させるcron例： ```cron 0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py ``` 5. **データを構造化形式で保存** - JSON：`data = {"titles": titles}` - CSV：`csv.DictWriter` を利用 - データベース：PostgreSQL/MySQL などへ INSERT 6. **API 経由でフィードを公開（任意）** ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/feed') def feed(): return jsonify(data) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 7. **アンチスクレイピング対策** - User‑Agent をローテーション - `robots.txt` を尊重 - リクエスト間に遅延を入れる 8. **監視と保守** - 成功・失敗のログを残す - エラー発生時はメールや Slack Webhook で通知 - サイトレイアウト変更時にはセレクタを更新これらの手順に従えば、任意のウェブサイトからリアルタイムで構造化データを継続的に取得・配信することが可能です。$

2026/02/05 4:12

ウェブサイトをリアルタイムで構造化データフィードに変換する方法 1. Webスクレイピングツールを選ぶ - BeautifulSoup（Python） - PuppeteerまたはPlaywright（Node.js） - Selenium（多言語対応） 2. 対象となるデータ要素を特定する - ページのHTMLを検査し、必要な情報が入っているタグ・クラス・ID を探します。 - 各要素のセレクタパスを文書化しておきます。 3. スクレイピングスクリプトを作成する ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 例：全記事タイトルを抽出 titles = [tag.text.strip() for tag in soup.select('h2.article-title')] ``` 4. 定期的に更新するようスケジュール設定 - Linuxならcron、WindowsならTask Scheduler を使用。 - 毎時間実行させるcron例： ```cron 0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py ``` 5. データを構造化形式で保存 - JSON：`data = {"titles": titles}` - CSV：`csv.DictWriter` を利用 - データベース：PostgreSQL/MySQL などへ INSERT 6. API 経由でフィードを公開（任意） ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(name) @app.route('/feed') def feed(): return jsonify(data) if name == "main": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 7. アンチスクレイピング対策 - User‑Agent をローテーション - `robots.txt` を尊重 - リクエスト間に遅延を入れる 8. 監視と保守 - 成功・失敗のログを残す - エラー発生時はメールや Slack Webhook で通知 - サイトレイアウト変更時にはセレクタを更新これらの手順に従えば、任意のウェブサイトからリアルタイムで構造化データを継続的に取得・配信することが可能です。

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

元のHacker News記事へ ↗

要約▶

Japanese Translation:

Meterは、クラウドベースのウェブスクレイピングプラットフォームであり、実際のコンテンツ変更を自動的に検出し、レイアウトノイズを無視します。ユーザーは平易な英語でデータニーズを記述すると、AIが抽出セレクタを生成します。組み込みのアンチボットバイパスはCloudflare、PerimeterX、DataDomeなどをカバーし、サービスはIP禁止を回避するために住宅用とデータセンター用のローテーションプロキシプールを管理します。変更検出はコンテンツハッシュ化、構造的署名、および意味的類似性に依存しているため、ウェブフックは有意な更新があった場合のみ発火し、「追加」および「更新」データ配列を提供します。
典型的なユースケースには求人ボードの監視、ニュース集約、価格追跡、競合分析、および埋め込みコストを最大95 %削減できるRAGパイプラインが含まれます。このプラットフォームはJavaScript重視のサイト、動的コンテンツ、およびページネーションされたページに対応し、自動的に最適な抽出方法を選択します。
料金：無料 tier では10 の戦略が利用可能で、Pro プラン（$29/月）は60 戦略、無制限ジョブ、時間単位監視、ウェブフック、優先サポート、およびクレジットカード不要の7 日間トライアルを提供します。エンタープライズプランは要望に応じてご利用いただけます。
Meter はインフラストラクチャオーバーヘッドをゼロで提供し、キューやワーカー、プロキシプールの管理が不要です。また、AI 戦略生成後に LLM コストを排除することで、多業界のビジネス向けにコスト効率的なリアルタイムデータ抽出を可能にします。

本文

スクレイピングを一度だけ実行 – 変更のないページは再スクレイピングしない

本当に変わったコンテンツ（レイアウトノイズではなく）を検出
新しい部分だけを再処理
スマートな差分検知と差分のみの処理
アンチボット対策・プロキシも含む

仕組み

ご要望を伝える – 例:
```
news.ycombinator.com
```
の「タイトル、ポイント、著者」を抽出

当社がスクレイピングし、URL を投稿

{
  "added": [...],
  "updated": [...]
}

何か変更があったら通知 – 広告やタイムスタンプのノイズは含まれません。

なぜチームは Meter を選ぶのか

機能	利点
インフラ不要	キュー・ワーカー・プロキシプールを管理する必要がない
アンチボット回避	Cloudflare、PerimeterX、DataDome は自動で処理。CAPTCHA ソルバーは一切触れない
プロキシローテーション	住宅用・データセンタープール – 403 や IP バンが発生しない
スマート変更検知	広告、タイムスタンプ、レイアウトの変化を無視。実際に変わった部分だけを検出
RAG に最適	変更箇所のみ再埋め込み – 埋め込みコストを最大 95% 削減

活用事例

求人ボード監視 – Indeed、LinkedIn、企業採用ページの新規掲載を追跡
ニュース集約 – ニュースサイト・ブログ・RSS代替サービスのモニタリング
価格監視 – 競合の価格や在庫にリアルタイムで反応
競合調査 – 新機能、リリース、コンテンツ更新を追跡
RAG パイプライン – 知識ベースを最小限の埋め込みコストで最新化

料金

プラン	特徴
無料	10 の戦略、コミュニティサポート、クレジットカード不要
Pro ($29/月)	60 戦略、無制限のスケジュールジョブ、時間単位での監視、Webhook、優先サポート
Enterprise	カスタム要件（アンチボット回避、ローテーションプロキシプール、独自統合）

7 日間無料トライアル あり – クレジットカード不要

よくある質問

質問	回答
アンチボット対策は提供していますか？	はい。Cloudflare、PerimeterX、DataDome を自動で処理します。
AI 戦略生成はどうやって行うのですか？	URL と説明を送ると、AI がページを解析し抽出方法を選定。必要に応じてフィードバックで微調整可能。
プロキシを自分で管理する必要がありますか？	いいえ。住宅用・データセンタープールをローテーションで維持します。
変更検知はどのように行いますか？	コンテンツハッシュ、構造署名、意味的類似性を組み合わせて広告やタイムスタンプ等を除外。
AI が戦略生成した後はどうなりますか？	Meter はその後は生CSSセレクタに切り替えて再スクレイピング – LLM コストが発生しません。
Webhook はどのように機能しますか？	実際にコンテンツが変わった場合のみ、更新データを POST で送信。変更が無いと通知はありません。
スクレイピング可能なサイトはどこですか？	JavaScript が多用される動的・ページネーション付きサイトも含む – システムが最適抽出方法（API、CSSセレクタ）を選択します。

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数日でスクレイピングプロジェクトをデリバリーできる開発者たちに加わりましょう。
無料で始められます – クレジットカードは不要です。

同じ日のほかのニュース

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2026/02/05 0:08

「Voxtral Transcribe 2」(ボクセトラル・トランスクライブ 2)

## Japanese Translation: Voxtral は次世代の音声認識モデルを 2 つリリースしました：**Mini Transcribe V2**（バッチ）と **Realtime**（ライブ）。RealtimはApache 2.0 ライセンスで Hugging Face 上で入手可能で、サブ 200 ms のレイテンシーを設定でき、480 ms まで下げられます。480 ms の遅延で字幕用に 2.4 秒のディレイがあり、WER（単語誤り率）が 1–2％内に収まります。両モデルとも **13 言語**（英語、中国語、ヒンディー語、スペイン語、アラビア語、フランス語、ポルトガル語、ロシア語、ドイツ語、日本語、韓国語、イタリア語、オランダ語）をサポートします。 Mini Transcribe V2 は FLEURS ベンチマークで約 **4 % WER** を達成し、ElevenLabs の Scribe v2 より音声処理速度が約 3 倍速く、API 経由で **$0.003/min** のコストです。Realtime は同等の精度を **4‑B パラメータ** のフットプリントで実現し、エッジデプロイが可能です。また、そのストリーミングアーキテクチャは音声が到着した時点で文字起こしを行い、他の API で一般的なチャンクベースの処理を回避します。企業向け機能には、スピーカー分離（開始/終了タイムスタンプ付き）、単語レベルのタイムスタンプ、最大 100 語・フレーズまでのコンテキストバイアシング（英語最適化）、ノイズ耐性、および **3 時間** までの録音サポートがあります。Mistral Studio のオーディオプレイグラウンドでは、両モデルを最大 10 ファイル（各ファイル ≤1 GB）でテストでき、スピーカー分離、タイムスタンプ粒度、およびコンテキストバイアシングのオプションがあります。ユースケースは **会議インテリジェンス、音声エージェント/仮想助手、コールセンター自動化、メディア／放送字幕、コンプライアンスポータル** など多岐にわたり、すべて GDPR/HIPAA 対応のオンプレミスまたはプライベートクラウドデプロイでサポートされます。Voxtral は、GPT‑4o mini Transcribe、Gemini 2.5 Flash、Assembly Universal、Deepgram Nova を上回る最高の価格対性能を誇る転写 API と主張しています。同社は開発者にチームへの参加を呼びかけており、世界クラスの音声 AI の構築と継続的な製品拡大・将来機能リリースを示唆しています。

2026/02/01 21:43

**Claude Code** クォータが尽きたらローカルモデルに接続します。

## Japanese Translation: **概要:** より安価な Anthropic Claude プランを利用しているユーザーは、コーディング中に日次または週次のクォータ制限に直面することが多いです。この記事では、Claude Code を Anthropic の API ではなくローカルのオープンソースモデルに接続することでこれらの制約を回避する方法について説明しています。実際的な2つの手法を紹介します： 1. **LM Studio v0.4.1** を使用する方法 ― モデルは検索インターフェイス経由でインストール（推奨コンテキストサイズ > 25k トークン）、`lms server start --port 1234` でサーバーを起動し、環境変数 `export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234` と `export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudioc` を設定します。次に Claude Code を `claude --model openai/gpt‑oss‑20b` で起動し、Claude 内で `/model` コマンドを使ってモデルの確認または切替えを行います。 2. **Llama.CPP** を直接使用する方法 ― これにより Claude Code はローカルエンドポイントを指すことも可能です。推奨されるモデルとしては、Z.AI の **GLM‑4.7‑Flash** と **Qwen3‑Coder‑Next** が挙げられています。また、小型で量子化されたバージョンを使用するとディスク容量と GPU メモリを節約できますが、その代償として品質や速度が若干低下する可能性があります。ローカル OSS モデルは遅く、コード生成の質が低下することもありますが、クォータ制限やコストが問題になる際に有効なバックアップ手段となります。最後に、読者にはこの設定を試し、さまざまなモデルをテストして経験を共有するよう奨励しています。

2026/02/05 3:34

インフラ向け Claude コード

## Japanese Translation: > Fluid は、AI エージェントが本番インフラストラクチャのサンドボックス化されたクローンを安全に探索し、その後、自動的に実際のサーバー用の Infrastructure‑as‑Code（IaC）―たとえば Ansible プレイブック ― を生成できる軽量ターミナルエージェントです。 > LLM 単体ではライブシステムの挙動を予測することが難しいため、サンドボックスは実際的なコンテキストを提供します。コマンドはホストと同一 OS、パッケージ、ツールを鏡映した隔離された VM またはクラスター上で実行されます。 > Fluid には安全性が組み込まれています：本番環境への直接 SSH は許可せず、一時的な証明書のみを使用し、すべてのサンドボックスコマンドは監査可能に完全ログ記録され、高リソースまたはインターネット依存の操作は人間の承認が必要です。 > インストールはワンライナー（`curl -fsSL https://fluid.sh/install.sh | bash`）で、ホスト環境を自動的に検出します。 > 提供された例では、AI エージェントがサンドボックス（ID `SBX-demo1234`、IP `192.168.122.50`）に Apache をインストールし、curl で確認した後、`httpd‑setup` プレイブックを生成します。このプレイブックは 4 件のタスク（apt キャッシュ更新、Apache インストール、カスタム `index.html` 作成、サービス起動/有効化）から構成され、任意の Ubuntu サーバーで実行して同じ設定を再現できます。 > コントロールされた監査可能なワークフローをチームに提供することで、Fluid はデプロイリスクを低減し、コンプライアンスを向上させ、AI 主導のインフラ変更を効率化します。