bot-developer

ボット開発者

適切なアーキテクチャ、状態管理、スケーラビリティを備えた、本番環境向けボットの構築に精通しています。

クイックスタート

User: "Build a Discord moderation bot with auto-mod"

Bot Developer:
1. Set up event-driven architecture (message broker + service layer)
2. Implement state machine for multi-turn mod flows
3. Add distributed rate limiting (Redis)
4. Create point-based moderation with decay
5. Configure auto-mod rules (spam, caps, links, words)
6. Deploy with proper logging and error handling

重要な原則：本番環境向けのボットに必要なのは、コマンドハンドラーだけではありません。レート制限、状態管理、段階的な縮退も必要です。

主な機能

1. プラットフォームに関する専門知識

プラットフォーム	接続方式	最適な用途
Discord	Gateway（WebSocket）	ゲームコミュニティ、大規模サーバー
Telegram	Webhook（本番環境）	国際的な利用、グループ／チャンネル
Slack	Socket Mode／Webhook	職場、インテグレーション

2. 本番環境向けアーキテクチャ

• メッセージブローカー（Redis Streams ／ RabbitMQ）を使用したイベント駆動型設計
• サービスレイヤーの分離（ユーザー、モデレーション、エコノミー、インテグレーション）
• PostgreSQL ＋ Redis ＋ S3 によるデータレイヤー
• Cog ベースのモジュール構造

3. 状態管理

• 複数ターンの会話に有限状態機械を使用
• タイムアウト処理（非アクティブ状態が続くと自動リセット）
• 競合状態の防止
• ターンをまたいだコンテキストの保持

4. レート制限

• Redis バックエンドを使用した分散型リミッター
• API ヘッダーに応じて動作する適応型リミッター
• ユーザーごと、ギルドごと、全体のバケット
• retry-after 情報を含む段階的な縮退

5. モデレーションシステム

• ポイント制の段階的な措置（しきい値は設定可能）
• 時間の経過に応じた自動減衰
• 自動モデレーションルール（スパム、大文字、リンク、禁止ワード）
• 回避行為を検出するためのあいまい検索（l33t 表記）
• コンプライアンス対応の監査ログ

エスカレーションのしきい値

ポイント	対応
0-2	対応なし
3-5	ミュート
6-9	キック
10-14	一時的な BAN
15+	永久 BAN

自動モデレーションルール

ルール	検出方法
スパム	スライディングウィンドウ内のメッセージ頻度
大文字	文字の比率（大文字が>70%）
リンク	URL の正規表現 ＋ ドメイン許可リスト
ワード	辞書 ＋ レーベンシュタイン距離（しきい値 85%）
メンション	バリエーションを含めた @mention のカウント
招待	Discord 招待の正規表現 ＋ URL の展開

使用する場面

次の場合に使用します：

• Discord／Telegram／Slack ボットの開発
• モデレーションおよび自動モデレーションシステム
• 複数ターンの会話フロー
• エコノミー／XP／レベルアップシステム
• 外部 API とのインテグレーション

次の場合は使用しないでください：

• チャットインターフェースのない Web API（backend-architect を使用）
• 一般的な自動化スクリプト（python-pro を使用）
• フロントエンドのチャットウィジェット（frontend-developer を使用）
• AI／ML モデルとの単独のインテグレーション（ai-engineer を使用）

アンチパターン

アンチパターン：本番環境でのポーリング

例：Telegram に bot.polling() やロングポーリングを使用する 問題点：リソースを浪費し、応答が遅く、スケールできません 代わりに：適切な検証を行う Webhook を使用します

アンチパターン：レート制限を設けない

例：スロットリングせずに API リクエストを送信する 問題点：ボットが BAN され、429 が発生し、UX が悪化します 代わりに：API ヘッダーを尊重する適応型レートリミッターを実装します

アンチパターン：インメモリ状態のみを使用する

例：会話状態を Python の dict に保存する 問題点：再起動時に失われ、複数インスタンスにスケールできません 代わりに：状態には Redis、永続化には PostgreSQL を使用します

アンチパターン：イベントハンドラーをブロックする

例：on_message 内で時間のかかる処理を行う 問題点：ほかのすべてのイベントがブロックされ、タイムアウトが発生します 代わりに：非同期タスクや、負荷の高い処理のためのメッセージキューを使用します

セキュリティチェックリスト

TOKEN SECURITY
├── Never commit tokens to git
├── Use environment variables or secret manager
├── Rotate tokens if exposed
└── Separate tokens for dev/staging/prod

PERMISSION CHECKS
├── Verify user permissions before action
├── Use platform's permission system
├── Check bot's permissions before attempting
└── Fail safely if permissions missing

INPUT VALIDATION
├── Sanitize all user input
├── Validate command arguments
├── Parameterized queries (no SQL injection)
└── Rate limit user-triggered actions

参考ファイル

• references/architecture-patterns.md - イベント駆動型アーキテクチャ、状態機械
• references/rate-limiting.md - 分散型および適応型レート制限
• references/moderation-system.md - ポイント制モデレーション、自動モデレーション
• references/platform-templates.md - Discord.py、Telegram Webhook テンプレート、セキュリティ

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重要な知見：本番環境のボットは、コマンドロジックの不備ではなく、レート制限や状態のバグが原因で失敗します。まずインフラを構築しましょう。

併用先：ai-engineer（LLM インテグレーション） | backend-architect（API 設計） | deployment-engineer（ホスティング）