Data Scraper Agent

# データスクレイパーエージェント

任意のパブリックデータソース用の本番環境対応、AI搭載データ収集エージェントを構築。
スケジュールで実行され、無料LLMで結果を豊かにし、データベースに保存し、時間とともに改善されます。

**スタック：Python · Gemini Flash（無料） · GitHub Actions（無料） · Notion / Sheets / Supabase**

## アクティベーション時期

- ユーザーが任意のパブリックWebサイトまたはAPIをスクレイプまたは監視したい場合
- ユーザーが「チェックするボットを構築」「Xを監視」「データを収集」と言う
- ユーザーがジョブ、価格、ニュース、リポ、スポーツスコア、イベント、リストを追跡したい場合
- ユーザーがホスティング用に支払わずにデータ収集を自動化する方法を尋ねる
- ユーザーが決定に基づいて時間とともにより スマートになるエージェントを望む

## コアコンセプト

### 3つのレイヤー

すべてのデータスクレイパーエージェントには3つのレイヤーがあります：

```
COLLECT → ENRICH → STORE
  │           │        │
Scraper    AI (LLM)  Database
runs on    scores/   Notion /
schedule   summarises Sheets /
           & classifies Supabase
```

### 無料スタック

| Layer | Tool | Why |
|---|---|---|
| COLLECT | Playwright/BeautifulSoup | 無料のオープンソーススクレイピング |
| ENRICH | Gemini Flash | 無料で高速LLM |
| STORE | Supabase / Sheets | 無料データベースとスプレッドシート |
| SCHEDULE | GitHub Actions | 無料クロンジョブ |

## ワークフロー

1. **ソースを定義** - どこからスクレイプするか、何を抽出するか
2. **スクレイパーを構築** - BeautifulSoup または Playwright ベースのコレクタ
3. **LLMを構成** - Gemini Flash でテキストをスコア付け/要約/分類
4. **ストレージを設定** - Notion、Sheets、Supabase のいずれか
5. **GitHub Actions を設定** - 毎日/毎週実行するスケジュール
6. **フィードバックループを追加** - ユーザーの判断から学習

## 例

- ジョブボード監視：新しい公開