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Bluesky アカウントの分類

Bluesky のアカウントデータを取得し、Claude がトピック別に分類するためのキーワードを抽出します。このスクリプトは、アカウントのコンテキスト（自己紹介＋投稿）を自己紹介＋キーワードに圧縮し、その後 Claude が高度な分類を行います。

前提条件

必要なもの： extracting-keywords スキル（YAKE の venv とドメイン別ストップワードを提供）

このアナライザーはキーワード抽出を extracting-keywords スキルに委任します。このスキルは以下を提供します。

• 依存関係を最小限に抑えた最適化済み YAKE インストール
• ドメイン固有のストップワード：英語（574）、AI/ML（1357）、ライフサイエンス（1293）
• 34 言語のサポート

基本的なワークフロー

ユーザーが Bluesky アカウントの分析をリクエストした場合：

1. キーワード抽出のセットアップを確認する - Skill ツールを使って extracting-keywords スキルを呼び出し、YAKE の venv が存在することを確認します（このセッションですでに呼び出している場合は省略します）。

2. 入力モードを決定する - ユーザーのリクエストに応じて選択します。

   • フォローリスト → --following handle を使用
   • フォロワー → --followers handle を使用
   • ハンドルのリスト → --handles "h1,h2,h3" を使用
   • ファイルが指定されている → --file accounts.txt を使用

3. パラメーターを設定する：

   • --accounts N - 分析するアカウント数（デフォルト：100、最大：100）
   • --posts N - アカウントごとの投稿数（デフォルト：20、最大：100）
   • --stopwords [en|ai|ls] - ドメイン固有のストップワードを選択します。
     • en：英語（汎用）
     • ai：AI/ML 分野（技術系アカウントに推奨）
     • ls：ライフサイエンス（生物医学／研究系アカウント向け）
   • --exclude "pattern1,pattern2" - スパム／ボットアカウントを除外します。

4. スクリプトを実行する - 標準出力にシンプルなテキスト形式で出力します。

   @handle1.bsky.social (Display Name)
   Bio text here
   Keywords: keyword1, keyword2, keyword3
   
   @handle2.bsky.social (Another Name)
   Bio text here
   Keywords: keyword4, keyword5, keyword6
   

5. アカウントを分類する - Claude が自己紹介＋キーワードを分析し、トピック別に分類します。

クイックスタート

AI/ML ストップワードを使ってフォローリストを分析：

python scripts/bluesky_analyzer.py --following austegard.com --stopwords ai

フォロワーを分析：

python scripts/bluesky_analyzer.py --followers austegard.com

特定のハンドルを分析：

python scripts/bluesky_analyzer.py --handles "user1.bsky.social,user2.bsky.social,user3.bsky.social"

ファイルから読み込む：

python scripts/bluesky_analyzer.py --file accounts.txt --stopwords ai

ボットアカウントを除外：

python scripts/bluesky_analyzer.py --following handle --exclude "bot,spam,promo" --stopwords ai

パラメーター

入力モード（いずれか1つを選択）

--handles "h1,h2,h3" カンマ区切りの Bluesky ハンドル一覧

--following HANDLE HANDLE がフォローしているアカウントを分析します。

--followers HANDLE HANDLE をフォローしているアカウントを分析します。

--file PATH ファイルからハンドルを読み込みます（1 行に 1 件）。

分析オプション

--accounts N 分析するアカウント数（1～100、デフォルト：100）

--posts N アカウントごとに取得する投稿数（1～100、デフォルト：20）

--stopwords [en|ai|ls] キーワード抽出に使用するストップワード（デフォルト：en）

• en：英語のストップワード（574 語）- 汎用
• ai：AI/ML 分野のストップワード（1357 語）- 技術系アカウント向け
• ls：ライフサイエンスのストップワード（1293 語）- 生物医学／研究系アカウント向け

--exclude "word1,word2" 自己紹介／投稿にこれらのキーワードを含むアカウントを除外します。

出力形式

スクリプトは Claude が処理できるよう、シンプルなテキスト形式で出力します。

@alice.bsky.social (Alice Smith)
AI researcher working on LLM alignment and safety
Keywords: alignment, safety research, interpretability, llm evaluation

@bob.bsky.social (Bob Johnson)
Full-stack developer building web applications
Keywords: react, typescript, node.js, api design, postgresql

@carol.bsky.social (Carol Williams)
Biotech researcher studying CRISPR applications
Keywords: crispr, gene editing, therapeutics, clinical trials

その後 Claude は、ハードコードされたルールを使わず、自己紹介＋キーワードに基づいてアカウントを分類します。

よくあるワークフロー

フォローリストを確認する

python scripts/bluesky_analyzer.py --following your-handle.bsky.social --stopwords ai

Claude はアカウントをトピック別に分類し、フォローしている相手の傾向を特定します。

特定のトピックの専門家を見つける

python scripts/bluesky_analyzer.py --following alice.bsky.social --stopwords ai

Claude に「このアカウントの中に ML 研究者はいますか？」や「気候テックに注力しているのは誰ですか？」と尋ねます。

厳選したリストを分析する

cat > accounts.txt << 'EOF'
expert1.bsky.social
expert2.bsky.social
expert3.bsky.social
EOF

python scripts/bluesky_analyzer.py --file accounts.txt --stopwords ls

ボットアカウントを除外する

python scripts/bluesky_analyzer.py --following handle --exclude "bot,spam,promo,follow back" --stopwords ai

技術的な詳細

キーワード抽出

YAKE の venv を使って extracting-keywords スキルに委任します。

• ストップワードのオプション（--stopwords）：
  • en：英語（574 語）- 汎用
  • ai：AI/ML 分野（1357 語）- 技術的なノイズや ML の定型表現を除外
  • ls：ライフサイエンス（1293 語）- 研究手法や臨床用語を除外
• N-gram：1～3 語
• 重複除去：0.9 のしきい値
• 上位キーワード：アカウントごとに 10 件
• パフォーマンス：英語のストップワードと比較して、ドメイン別ストップワードによるオーバーヘッドは約 5％

API のレート制限

Bluesky API の制限：

• 5 分あたり 3000 リクエスト
• 1 時間あたり 5000 リクエスト

このアナライザーは組み込みの待機処理によって、これらの制限を遵守します。

カテゴリ分類アルゴリズム

スクリプトの役割：

1. アカウントデータ（プロフィール＋投稿）を取得します
2. コンテキストを圧縮するため、キーワードを抽出します
3. プロフィール＋キーワードをシンプルな形式で出力します

Claude の役割：

1. 各アカウントのプロフィール＋キーワードを読み取ります
2. トピックごとに柔軟に分類します（ハードコードされたルールは使用しません）
3. アカウントをグループ化し、パターンを特定して、ユーザーの質問に回答します

このエージェント型のパターンは、ハードコードされたキーワードマッチングよりも柔軟です。

トラブルシューティング

「分析対象のアカウントがありません」

• ハンドルの形式を確認します（ドメインを含めます：handle.bsky.social）
• アカウントが存在し、公開フォロー中アカウント／フォロワーがあることを確認します

「キーワード抽出に十分なコンテンツがありません」

• アカウントの投稿数が少ない（<5）
• 投稿が非常に短い
• --posts パラメーターの値を増やしてみてください

レート制限エラー

• --accounts パラメーターの値を減らします
• バッチ間に待機時間を追加します
• Bluesky API のステータスを確認します

インポートエラー

• extracting-keywords スキルが利用可能であることを確認します
• YAKE の venv が存在することを確認します：/home/claude/yake-venv/bin/python -c "import yake"
• Python 3.8 以降であることを確認します：python3 --version

他のスキルとの連携

組み込みの連携：

• extracting-keywords：キーワード抽出を、このスキルに最適化された YAKE venv とドメイン固有のストップワードに自動的に委任します

出力のカテゴリ分類

固定の分類体系ではなく判断に基づいて、プロフィール＋キーワードからアカウントをトピックごとにグループ化します。カテゴリと件数はテンプレートではなく、実際のデータに基づいて決まります。