--- name: automation-script-generator description: 繰り返し作業の自動化スクリプト生成スキル。Shell、Python、PowerShell、Node.jsスクリプトを生成。ファイル操作、データ処理、API連携、CI/CD、バックアップ、監視、レポート生成を自動化。 --- # Automation Script Generator Skill 繰り返し作業を自動化するスクリプトを生成するスキルです。 ## 概要 このスキルは、日常的な繰り返し作業を自動化するスクリプトを生成します。ファイル操作、データ処理、API連携、バックアップ、監視、レポート生成など、あらゆる定型作業を効率化します。複数のスクリプト言語に対応し、エラーハンドリング、ログ出力、スケジュール実行にも対応します。 ## 主な機能 - **マルチ言語対応**: Bash, Python, PowerShell, Node.js, Ruby - **ファイル操作**: 一括リネーム、コピー、移動、圧縮、削除 - **データ処理**: CSV/JSON変換、フィルタリング、集計、マージ - **API連携**: REST API呼び出し、認証、エラーハンドリング - **バックアップ自動化**: ファイル、DB、クラウドストレージ - **監視・アラート**: リソース監視、ヘルスチェック、通知 - **レポート生成**: ログ分析、メトリクス集計、HTML/PDFレポート - **CI/CDスクリプト**: ビルド、テスト、デプロイの自動化 - **スケジュール実行**: cron, タスクスケジューラ設定 - **エラーハンドリング**: 堅牢なエラー処理とリトライ機能 ## スクリプトタイプ ### 1. ファイル操作 #### 一括リネーム（Bash） ```bash #!/bin/bash # 画像ファイルを日付順にリネーム # 使用例: ./rename_images.sh /path/to/images set -euo pipefail SOURCE_DIR="${1:-.}" PREFIX="photo" EXTENSION="jpg" # カウンター初期化 counter=1 # ファイルを更新日時順でソート find "$SOURCE_DIR" -type f -name "*.$EXTENSION" -print0 | \ sort -z | \ while IFS= read -r -d '' file; do # 新しいファイル名を生成（ゼロパディング） new_name=$(printf "%s_%04d.%s" "$PREFIX" "$counter" "$EXTENSION") new_path="$SOURCE_DIR/$new_name" # リネーム実行 if [ "$file" != "$new_path" ]; then mv -v "$file" "$new_path" echo "Renamed: $(basename "$file") -> $new_name" fi ((counter++)) done echo "✓ リネーム完了: $((counter - 1)) ファイル" ``` #### ファイル整理（Python） ```python #!/usr/bin/env python3 """ ダウンロードフォルダを拡張子別に整理 使用例: python organize_files.py ~/Downloads """ import os import shutil from pathlib import Path from datetime import datetime import logging # ログ設定 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # 拡張子とフォルダのマッピング EXTENSION_MAPPING = { 'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg'], 'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx', '.pptx'], 'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.flv'], 'Audio': ['.mp3', '.wav', '.flac', '.m4a'], 'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz'], 'Code': ['.py', '.js', '.java', '.cpp', '.html', '.css'], } def organize_files(source_dir: str, dry_run: bool = False): """ファイルを拡張子別に整理""" source_path = Path(source_dir) if not source_path.exists(): logging.error(f"ディレクトリが存在しません: {source_dir}") return files_moved = 0 for file_path in source_path.iterdir(): # ディレクトリはスキップ if file_path.is_dir(): continue # 拡張子を取得 extension = file_path.suffix.lower() # 対応するフォルダを特定 target_folder = None for folder, extensions in EXTENSION_MAPPING.items(): if extension in extensions: target_folder = folder break # マッピングにない拡張子は "Others" に if target_folder is None: target_folder = "Others" # 移動先ディレクトリを作成 dest_dir = source_path / target_folder if not dry_run: dest_dir.mkdir(exist_ok=True) # ファイルを移動 dest_path = dest_dir / file_path.name # 同名ファイルが存在する場合、タイムスタンプを追加 if dest_path.exists(): timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") stem = dest_path.stem suffix = dest_path.suffix dest_path = dest_dir / f"{stem}_{timestamp}{suffix}" if dry_run: logging.info(f"[DRY RUN] {file_path.name} -> {target_folder}/") else: shutil.move(str(file_path), str(dest_path)) logging.info(f"移動: {file_path.name} -> {target_folder}/") files_moved += 1 logging.info(f"✓ 完了: {files_moved} ファイルを整理しました") if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 2: print("使用法: python organize_files.py <ディレクトリパス> [--dry-run]") sys.exit(1) source_dir = sys.argv[1] dry_run = "--dry-run" in sys.argv organize_files(source_dir, dry_run) ``` ### 2. データ処理 #### CSV to JSON変換（Node.js） ```javascript #!/usr/bin/env node /** * CSVファイルをJSONに変換 * 使用例: node csv_to_json.js input.csv output.json */ const fs = require('fs'); const csv = require('csv-parser'); function csvToJson(inputFile, outputFile) { const results = []; fs.createReadStream(inputFile) .pipe(csv()) .on('data', (data) => results.push(data)) .on('end', () => { // JSONファイルに書き込み fs.writeFileSync( outputFile, JSON.stringify(results, null, 2), 'utf-8' ); console.log(`✓ 変換完了: ${results.length} レコード`); console.log(`出力: ${outputFile}`); }) .on('error', (error) => { console.error('エラー:', error.message); process.exit(1); }); } // コマンドライン引数 const [inputFile, outputFile] = process.argv.slice(2); if (!inputFile || !outputFile) { console.error('使用法: node csv_to_json.js '); process.exit(1); } csvToJson(inputFile, outputFile); ``` #### データ集計（Python） ```python #!/usr/bin/env python3 """ ログファイルから統計情報を集計 使用例: python analyze_logs.py access.log """ import re from collections import Counter, defaultdict from datetime import datetime import json def analyze_access_log(log_file: str): """アクセスログを分析""" # Apache/Nginx形式のログパターン log_pattern = re.compile( r'(?P[\d.]+) - - \[(?P[^\]]+)\] ' r'"(?P\w+) (?P[^\s]+) HTTP/[\d.]+" ' r'(?P\d+) (?P\d+)' ) stats = { 'total_requests': 0, 'status_codes': Counter(), 'methods': Counter(), 'paths': Counter(), 'ips': Counter(), 'hourly_distribution': defaultdict(int), } with open(log_file, 'r') as f: for line in f: match = log_pattern.match(line) if not match: continue data = match.groupdict() stats['total_requests'] += 1 stats['status_codes'][data['status']] += 1 stats['methods'][data['method']] += 1 stats['paths'][data['path']] += 1 stats['ips'][data['ip']] += 1 # 時間帯別の集計 try: dt = datetime.strptime(data['datetime'], '%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z') hour = dt.hour stats['hourly_distribution'][hour] += 1 except ValueError: pass # レポート生成 print("=" * 60) print("アクセスログ分析レポート") print("=" * 60) print(f"\n総リクエスト数: {stats['total_requests']:,}") print("\n--- ステータスコード別 ---") for status, count in stats['status_codes'].most_common(): print(f"{status}: {count:,}") print("\n--- HTTPメソッド別 ---") for method, count in stats['methods'].most_common(): print(f"{method}: {count:,}") print("\n--- トップ10 パス ---") for path, count in stats['paths'].most_common(10): print(f"{count:,} - {path}") print("\n--- トップ10 IPアドレス ---") for ip, count in stats['ips'].most_common(10): print(f"{count:,} - {ip}") print("\n--- 時間帯別分布 ---") for hour in range(24): count = stats['hourly_distribution'][hour] bar = '█' * (count // 100) print(f"{hour:02d}:00 | {bar} {count:,}") # JSON出力 output_file = log_file.replace('.log', '_stats.json') with open(output_file, 'w') as f: # Counterをdictに変換 stats_dict = { 'total_requests': stats['total_requests'], 'status_codes': dict(stats['status_codes']), 'methods': dict(stats['methods']), 'top_paths': dict(stats['paths'].most_common(20)), 'top_ips': dict(stats['ips'].most_common(20)), 'hourly_distribution': dict(stats['hourly_distribution']), } json.dump(stats_dict, f, indent=2) print(f"\n✓ 詳細統計を保存: {output_file}") if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 2: print("使用法: python analyze_logs.py ") sys.exit(1) analyze_access_log(sys.argv[1]) ``` ### 3. API連携 #### REST API自動化（Python） ```python #!/usr/bin/env python3 """ GitHub API経由でリポジトリ情報を取得 使用例: python github_stats.py 環境変数: GITHUB_TOKEN """ import os import requests from datetime import datetime import json GITHUB_API_BASE = "https://api.github.com" def get_user_repos(username: str, token: str = None): """ユーザーのリポジトリ一覧を取得""" headers = {} if token: headers['Authorization'] = f'token {token}' url = f"{GITHUB_API_BASE}/users/{username}/repos" params = {'per_page': 100, 'sort': 'updated'} try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"エラー: {e}") return [] def generate_report(username: str, repos: list): """レポート生成""" if not repos: print("リポジトリが見つかりませんでした") return # 統計計算 total_stars = sum(repo['stargazers_count'] for repo in repos) total_forks = sum(repo['forks_count'] for repo in repos) languages = {} for repo in repos: lang = repo.get('language') if lang: languages[lang] = languages.get(lang, 0) + 1 # レポート出力 print("=" * 60) print(f"GitHub リポジトリ統計: {username}") print("=" * 60) print(f"\n総リポジトリ数: {len(repos)}") print(f"総スター数: {total_stars:,}") print(f"総フォーク数: {total_forks:,}") print("\n--- 使用言語 ---") for lang, count in sorted(languages.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True): print(f"{lang}: {count}") print("\n--- トップ10 スター数 ---") top_repos = sorted(repos, key=lambda x: x['stargazers_count'], reverse=True)[:10] for repo in top_repos: print(f"{repo['stargazers_count']:,} ⭐ - {repo['name']}") print(f" {repo['html_url']}") # JSON出力 output_file = f"{username}_github_stats.json" with open(output_file, 'w') as f: json.dump({ 'username': username, 'total_repos': len(repos), 'total_stars': total_stars, 'total_forks': total_forks, 'languages': languages, 'top_repos': [ { 'name': repo['name'], 'stars': repo['stargazers_count'], 'forks': repo['forks_count'], 'language': repo.get('language'), 'url': repo['html_url'], } for repo in top_repos ], 'generated_at': datetime.now().isoformat(), }, f, indent=2) print(f"\n✓ レポートを保存: {output_file}") if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 2: print("使用法: python github_stats.py ") sys.exit(1) username = sys.argv[1] token = os.environ.get('GITHUB_TOKEN') repos = get_user_repos(username, token) generate_report(username, repos) ``` ### 4. バックアップ自動化 #### データベースバックアップ（Bash） ```bash #!/bin/bash # PostgreSQLデータベースの自動バックアップ # 使用例: ./backup_postgres.sh set -euo pipefail # 設定 DB_NAME="mydb" DB_USER="postgres" BACKUP_DIR="/var/backups/postgres" RETENTION_DAYS=7 # タイムスタンプ TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S) BACKUP_FILE="$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_${TIMESTAMP}.sql.gz" # ログ関数 log() { echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" } # バックアップディレクトリ作成 mkdir -p "$BACKUP_DIR" # バックアップ実行 log "バックアップ開始: $DB_NAME" pg_dump -U "$DB_USER" "$DB_NAME" | gzip > "$BACKUP_FILE" if [ $? -eq 0 ]; then log "✓ バックアップ成功: $BACKUP_FILE" # ファイルサイズ表示 SIZE=$(du -h "$BACKUP_FILE" | cut -f1) log "ファイルサイズ: $SIZE" else log "✗ バックアップ失敗" exit 1 fi # 古いバックアップを削除（保持期間を過ぎたもの） log "古いバックアップを削除（${RETENTION_DAYS}日以前）" find "$BACKUP_DIR" -name "${DB_NAME}_*.sql.gz" -type f -mtime +$RETENTION_DAYS -delete # 現在のバックアップ一覧 log "現在のバックアップ:" ls -lh "$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_"*.sql.gz log "バックアップ処理完了" ``` #### クラウドストレージ同期（Python） ```python #!/usr/bin/env python3 """ ローカルファイルをS3にバックアップ 使用例: python backup_to_s3.py /path/to/local s3://bucket-name/prefix 要件: pip install boto3 """ import os import boto3 from pathlib import Path import logging from datetime import datetime logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) def backup_to_s3(local_path: str, s3_uri: str): """ローカルディレクトリをS3にバックアップ""" # S3クライアント s3 = boto3.client('s3') # S3 URI解析 if not s3_uri.startswith('s3://'): raise ValueError("無効なS3 URI") parts = s3_uri[5:].split('/', 1) bucket = parts[0] prefix = parts[1] if len(parts) > 1 else '' local_path = Path(local_path) if not local_path.exists(): logging.error(f"パスが存在しません: {local_path}") return files_uploaded = 0 total_size = 0 # 再帰的にファイルをアップロード for file_path in local_path.rglob('*'): if file_path.is_file(): # S3キーを生成 relative_path = file_path.relative_to(local_path) s3_key = f"{prefix}/{relative_path}".replace('\\', '/') # ファイルサイズ file_size = file_path.stat().st_size try: # アップロード s3.upload_file( str(file_path), bucket, s3_key, ExtraArgs={'StorageClass': 'STANDARD_IA'} ) logging.info(f"アップロード: {relative_path} ({file_size:,} bytes)") files_uploaded += 1 total_size += file_size except Exception as e: logging.error(f"アップロード失敗 {relative_path}: {e}") logging.info(f"✓ 完了: {files_uploaded} ファイル ({total_size:,} bytes)") if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 3: print("使用法: python backup_to_s3.py ") sys.exit(1) local_path = sys.argv[1] s3_uri = sys.argv[2] backup_to_s3(local_path, s3_uri) ``` ### 5. 監視・アラート #### サーバー監視（PowerShell） ```powershell # サーバーリソース監視スクリプト # 使用例: .\monitor_server.ps1 # 閾値設定 $CPU_THRESHOLD = 80 $MEMORY_THRESHOLD = 85 $DISK_THRESHOLD = 90 # ログファイル $LOG_FILE = "C:\Logs\server_monitor.log" function Write-Log { param($Message) $timestamp = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" "$timestamp - $Message" | Out-File -FilePath $LOG_FILE -Append Write-Host "$timestamp - $Message" } function Send-Alert { param($Subject, $Body) # ここにメール送信やSlack通知のロジックを実装 Write-Log "ALERT: $Subject - $Body" } # CPU使用率チェック $cpu = (Get-Counter '\Processor(_Total)\% Processor Time').CounterSamples.CookedValue if ($cpu -gt $CPU_THRESHOLD) { Send-Alert "CPU使用率が高い" "CPU使用率: $([math]::Round($cpu, 2))%" } # メモリ使用率チェック $os = Get-CimInstance Win32_OperatingSystem $totalMemory = $os.TotalVisibleMemorySize $freeMemory = $os.FreePhysicalMemory $usedMemoryPercent = (($totalMemory - $freeMemory) / $totalMemory) * 100 if ($usedMemoryPercent -gt $MEMORY_THRESHOLD) { Send-Alert "メモリ使用率が高い" "メモリ使用率: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%" } # ディスク使用率チェック Get-PSDrive -PSProvider FileSystem | Where-Object { $_.Used -gt 0 } | ForEach-Object { $usedPercent = ($_.Used / ($_.Used + $_.Free)) * 100 if ($usedPercent -gt $DISK_THRESHOLD) { Send-Alert "ディスク使用率が高い" "ドライブ $($_.Name): $([math]::Round($usedPercent, 2))%" } } # ステータスログ Write-Log "監視実行完了 - CPU: $([math]::Round($cpu, 2))% | Memory: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%" ``` ### 6. CI/CDスクリプト #### ビルド＆デプロイ（Bash） ```bash #!/bin/bash # Node.jsアプリのビルド＆デプロイ # 使用例: ./deploy.sh production set -euo pipefail ENV="${1:-staging}" PROJECT_NAME="myapp" BUILD_DIR="dist" DEPLOY_SERVER="user@production-server.com" DEPLOY_PATH="/var/www/$PROJECT_NAME" log() { echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" } # 環境変数読み込み if [ -f ".env.$ENV" ]; then log "環境変数読み込み: .env.$ENV" export $(cat ".env.$ENV" | xargs) fi # 依存関係インストール log "依存関係インストール中..." npm ci # テスト実行 log "テスト実行中..." npm test if [ $? -ne 0 ]; then log "✗ テスト失敗 - デプロイ中止" exit 1 fi # ビルド log "ビルド実行中..." npm run build if [ ! -d "$BUILD_DIR" ]; then log "✗ ビルド失敗 - $BUILD_DIR が見つかりません" exit 1 fi # バックアップ log "デプロイ先でバックアップ作成中..." ssh "$DEPLOY_SERVER" "cd $DEPLOY_PATH && tar -czf backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).tar.gz * || true" # デプロイ log "デプロイ中: $ENV" rsync -avz --delete "$BUILD_DIR/" "$DEPLOY_SERVER:$DEPLOY_PATH/" # サービス再起動 log "サービス再起動中..." ssh "$DEPLOY_SERVER" "sudo systemctl restart $PROJECT_NAME" # ヘルスチェック log "ヘルスチェック実行中..." sleep 5 HEALTH_URL="https://production-server.com/health" STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$HEALTH_URL") if [ "$STATUS" == "200" ]; then log "✓ デプロイ成功 - ヘルスチェックOK" else log "✗ ヘルスチェック失敗 (HTTP $STATUS)" exit 1 fi ``` ## スケジュール実行 ### cron設定例 ```bash # 毎日午前2時にバックアップ実行 0 2 * * * /path/to/backup_script.sh >> /var/log/backup.log 2>&1 # 毎時0分にログ分析 0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/analyze_logs.py # 5分ごとに監視スクリプト実行 */5 * * * * /path/to/monitor_server.sh # 毎週月曜日午前3時にクリーンアップ 0 3 * * 1 /path/to/cleanup_old_files.sh ``` ### Windowsタスクスケジューラ（PowerShell） ```powershell # タスクスケジューラにジョブを登録 $action = New-ScheduledTaskAction -Execute "PowerShell.exe" ` -Argument "-File C:\Scripts\backup.ps1" $trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At 2am $principal = New-ScheduledTaskPrincipal -UserId "SYSTEM" ` -LogonType ServiceAccount -RunLevel Highest Register-ScheduledTask -TaskName "DailyBackup" ` -Action $action ` -Trigger $trigger ` -Principal $principal ` -Description "毎日午前2時にバックアップを実行" ``` ## エラーハンドリング ### リトライ機能（Python） ```python import time from functools import wraps def retry(max_attempts=3, delay=1, backoff=2): """リトライデコレータ""" def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): attempts = 0 current_delay = delay while attempts < max_attempts: try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: attempts += 1 if attempts >= max_attempts: raise print(f"エラー: {e}") print(f"リトライ {attempts}/{max_attempts} - {current_delay}秒後に再試行...") time.sleep(current_delay) current_delay *= backoff return wrapper return decorator @retry(max_attempts=3, delay=2, backoff=2) def fetch_data_from_api(url): import requests response = requests.get(url, timeout=10) response.raise_for_status() return response.json() ``` ## 使用例 ### 基本的な使い方 ``` 画像ファイルを日付順にリネームするBashスクリプトを生成してください。 ``` ### 具体的なタスク ``` 以下の要件を満たすPythonスクリプトを生成してください： タスク: ダウンロードフォルダを拡張子別に整理 要件: - 拡張子ごとにフォルダを作成（Images, Documents, Videos等） - 同名ファイルはタイムスタンプを付与 - ログ出力 - ドライラン機能 出力: Python 3.8以上 ``` ### API連携スクリプト ``` GitHub APIを使用して、ユーザーのリポジトリ統計を取得するスクリプトを生成してください： 機能: - リポジトリ一覧取得 - スター数、フォーク数集計 - 使用言語の統計 - JSON形式でレポート出力 - 認証トークン対応 言語: Python ``` ### バックアップ自動化 ``` PostgreSQLデータベースのバックアップスクリプトを生成してください： 要件: - 圧縮バックアップ（gzip） - タイムスタンプ付きファイル名 - 7日以上前のバックアップを自動削除 - ログ出力 - エラーハンドリング 言語: Bash 出力: cron設定例も含めて ``` ## ベストプラクティス 1. **エラーハンドリング**: すべての外部コマンド・API呼び出しにエラー処理 2. **ログ出力**: 実行状況を詳細にログ 3. **べき等性**: 複数回実行しても安全 4. **ドライラン**: 実際の処理前に確認可能 5. **設定の外部化**: ハードコードせず、環境変数や設定ファイルを使用 6. **バックアップ**: 破壊的操作の前にバックアップ 7. **通知**: 重要な処理の成功/失敗を通知 8. **ドキュメント**: 使用方法をコメントやREADMEに記載 ## バージョン情報 - スキルバージョン: 1.0.0 - 最終更新: 2025-11-22 --- ## 使用例まとめ ### シンプルな自動化 ``` ファイルをリネームするスクリプトを作成してください。 ``` ### 詳細な要件 ``` 以下のタスクを自動化するスクリプトを生成してください： {詳細な要件} 言語: Python/Bash/PowerShell エラーハンドリング: 含む ログ出力: 含む ``` このスキルで、日々の繰り返し作業を自動化しましょう！