Book Survey

Book Survey

Overview

書籍の評判を Web 上から多角的に調査し、ポジティブ・ネガティブ両面を含む構造化された Markdown レポートを生成する。国立国会図書館サーチの書影 API を活用して公式な表紙画像も取得する。

Workflow

1. 入力の解析

ユーザーの入力から以下を特定：

• 書籍名
• ISBN（提供されている場合）
• 調査の深さ（quick/standard/thorough、デフォルト: standard）
• 保存先（デフォルト: ~/bot-diary/）

ISBN が提供されていない場合は、Web 検索で書籍の ISBN を取得する。

2. 情報収集（並行実行）

以下の 3 つの Web 検索を並行実行：

# 検索1: 基本情報とレビュー
[書籍名] 書籍 レビュー 評価

# 検索2: ネガティブな評価
[書籍名] 欠点 デメリット 批判

# 検索3: ポジティブな評価
[書籍名] おすすめ メリット 良い点

翻訳書の場合： 原題でも同様の検索を実施し、海外でのレビューも収集する：

# 検索4: 原題でのレビュー
[原題] review rating

# 検索5: 原題でのネガティブ評価
[原題] criticism drawbacks cons

# 検索6: 原題でのポジティブ評価
[原題] pros benefits recommended

3. 書影の取得

ISBN から書影 URL を生成：

https://ndlsearch.ndl.go.jp/thumbnail/[ISBN13桁ハイフンなし].jpg

例: 978-4-7980-6853-4 → 9784798068534

詳細は[ndlapi.md](references/ndlapi.md)を参照。

4. データの抽出

収集した情報から以下を抽出：

書籍概要:

• 著者、訳者、監修者
• 出版社、発売日
• ISBN、価格

ポジティブな評価:

• 高評価の声（具体的な引用）
• 評価サイトのスコア
• 主なメリット（3-5 項目）

ネガティブな評価:

• 批判的な意見（具体的な引用）
• 注意点や欠点

総評:

• 対象読者
• 推奨される使用シーン
• 注意点

リンク:

• Amazon 商品ページ
• 出版社公式ページ

5. 出典の管理

すべての評価に出典を付与する。

出典の形式

（[出典：ページタイトル](URL)）

出典の配置ルール

1. 同じ出典が連続しない: 各セクション内で同じ URL が連続しないように調整
2. ページタイトルを含める: 必ず「出典：ページタイトル」の形式
3. 信頼できる情報源を優先: 公式サイト、技術ブログ、レビューサイトを優先

直前の項目と同じ出典の場合は「（同上）」と記載。

6. レビューが少ない場合の対応

重要な原則： 書籍のレビューが少ない場合（特に発売直後の書籍など）は、無理に他の情報で埋めるのではなく、「レビューが少ないので評価できない」と明記する。

具体的な対応：

• ✅ 書籍の基本情報（著者、出版社、ISBN、価格、目次など）は記載する
• ✅ 公式ページの説明や推薦コメントは記載する
• ❌ 関連トピック全般の評価で無理にセクションを埋めない
• ❌ 書籍自体のレビューがないのに「高評価」「おすすめ」などと記載しない

レポート構成の調整： レビューが少ない場合は、以下のように簡潔にまとめる：

## ✅ ポジティブな評価

発売直後のため、読者レビューはまだほとんどありません。
今後、レビューが蓄積され次第、評価が明らかになると思われます。

（公式ページの説明や推薦コメントがあれば記載）

## ⚠️ ネガティブな評価・注意点

読者レビューが少ないため、現時点では評価できません。

7. レポートの生成

レポートテンプレートに従って Markdown レポートを作成。

テンプレートの詳細は[reporttemplate.md](references/reporttemplate.md)を参照。

重要なポイント

タグの命名規則:

• スペースを含めない
• ✅ プログラミング、technical-book、TechnicalBook
• ❌ プログラミング 入門、technical book

YAML フロントマター:

---
publish: true
date: YYYY-MM-DD
tags:
  - [タグ1]
  - [タグ2]
---

ファイル名:

YYYY-MM-DD-書籍名-評判調査.md

8. 品質チェック

レポート生成後、以下を確認：

✅ すべての評価に出典が付いているか ✅ 出典にページタイトルが含まれているか ✅ 同じ出典が連続していないか ✅ ISBN が正しいか（13 桁、ハイフンなし） ✅ 書影 URL が正しく生成されているか ✅ リンクが有効か ✅ YAML フロントマターが正しいか ✅ タグにスペースが含まれていないか ✅ レビューが少ない場合は適切に「評価できない」と記載しているか

9. 保存

指定された保存先（デフォルト: ~/bot-diary/）にファイルを保存。

Output Structure

📚 書籍概要
  - 基本情報（著者、出版社、ISBN、価格）
  - 表紙画像（国立国会図書館API）
  - Amazon・出版社リンク

✅ ポジティブな評価
  - 高評価の声
  - 主なメリット（3-5項目）

⚠️ ネガティブな評価・注意点
  - 批判的な意見
  - 注意点

📊 総評
  - 対象読者
  - 注意点
  - 総合評価

📝 参考リンク
  - 全出典のリスト

Notes

• ISBN がない古い書籍や電子書籍専用タイトルでは書影が取得できない場合がある
• Web 検索結果に依存するため、情報が少ない書籍では十分な評判が得られない可能性がある
• 非営利目的での書影 API 利用は申請不要だが、クレジット表示は必須
• 重要: 書籍のレビューが少ない場合は、無理に他の情報で埋めず、「レビューが少ないので評価できない」と明記すること
• 翻訳書: 日本語の書名だけでなく、原題でもレビューを検索し、海外での評価も収集すること

Resources

references/

• ndl_api.md - 国立国会図書館サーチ書影 API の詳細仕様
• report_template.md - レポートの構造とフォーマット例、タグ命名規則、出典の配置ルール

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: taktamur
• Source: taktamur/claude-code-skills
• License: CC0-1.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.