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

ファイル操作

一括リネーム（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）

#!/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) &#x3C; 2:
    print("使用法: python organize_files.py &#x3C;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）

#!/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 <input.csv> <output.json>'); process.exit(1); }

csvToJson(inputFile, outputFile);

データ集計（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&#x3C;ip>[\d.]+) - - \[(?P&#x3C;datetime>[^\]]+)\] '
    r'"(?P&#x3C;method>\w+) (?P&#x3C;path>[^\s]+) HTTP/[\d.]+" '
    r'(?P&#x3C;status>\d+) (?P&#x3C;size>\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) &#x3C; 2:
    print("使用法: python analyze_logs.py &#x3C;log_file>")
    sys.exit(1)

analyze_access_log(sys.argv[1])

3. API連携

REST API自動化（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 <username> 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) &#x3C; 2:
    print("使用法: python github_stats.py &#x3C;username>")
    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）

#!/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）

#!/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) &#x3C; 3:
    print("使用法: python backup_to_s3.py &#x3C;local_path> &#x3C;s3_uri>")
    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）

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))%"

CI/CDスクリプト

ビルド＆デプロイ（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

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）

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）

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 &#x3C; 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

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
ログ出力: 実行状況を詳細にログ
べき等性: 複数回実行しても安全
ドライラン: 実際の処理前に確認可能
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
バックアップ: 破壊的操作の前にバックアップ
通知: 重要な処理の成功/失敗を通知
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！

automation-script-generator

Safety Notice

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画像ファイルを日付順にリネーム

使用例: ./rename_images.sh /path/to/images

カウンター初期化

ファイルを更新日時順でソート

ログ設定

拡張子とフォルダのマッピング

PostgreSQLデータベースの自動バックアップ

使用例: ./backup_postgres.sh

設定

タイムスタンプ

ログ関数

バックアップディレクトリ作成

バックアップ実行

ファイルサイズ表示

古いバックアップを削除（保持期間を過ぎたもの）

現在のバックアップ一覧

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

ログファイル

CPU使用率チェック

メモリ使用率チェック

ディスク使用率チェック

ステータスログ

Node.jsアプリのビルド＆デプロイ

使用例: ./deploy.sh production

環境変数読み込み

依存関係インストール

テスト実行

ビルド

バックアップ

デプロイ

サービス再起動

ヘルスチェック

毎日午前2時にバックアップ実行

毎時0分にログ分析

5分ごとに監視スクリプト実行

毎週月曜日午前3時にクリーンアップ

タスクスケジューラにジョブを登録

Source Transparency

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