fs-street について
fs-streetは、Farnam Streetのブログ記事を日付やトピックで取得するスキルです。相対日付や日付範囲の確認、キーワード検索に対応し、会員限定記事は一部のみ表示される場合があります。
主な機能
- 01日付を指定した記事取得
- 02相対日付の解析
- 03取得可能な日付範囲の表示
- 04トピック別の記事検索
- 05会員限定記事のプレビュー表示
活用シーン
- 01Farnam Streetの昨日の記事を読む
- 02意思決定に関する記事を探す
- 03記事の公開日を確認する
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ geekjourneyx/ mind-skills --skill fs-streetインストール後、Claude Code で/fs-streetを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/output-format.mdscripts/fetch_blog.pysrc/__init__.py詳細
Farnam Street
Farnam Street ブログから記事を取得します。メンタルモデル、意思決定、リーダーシップ、学習といったトピックを扱っています。
クイックスタート
# Basic queries
昨天的文章
今天的FS文章
2024-06-13的文章
# Search
有哪些可用的日期
クエリの種類
| 種類 | 例 | 説明 |
|---|---|---|
| 相対日付 | 昨天的文章 今天的文章 前天 | 昨日、今日、一昨日 |
| 絶対日付 | 2024-06-13的文章 | YYYY-MM-DD 形式 |
| 日付範囲 | 有哪些日期 可用的日期 | 利用可能な日付を表示 |
| トピック検索 | 关于决策的文章 思维模型 | キーワードで検索 |
ワークフロー
- [ ] Step 1: Parse date from user request
- [ ] Step 2: Fetch RSS data
- [ ] Check content availability
- [ ] Format and display results
ステップ 1: 日付を解析する
| ユーザー入力 | 対象日付 | 計算 |
|---|---|---|
昨天 | 昨日 | 今日 - 1 日 |
前天 | 一昨日 | 今日 - 2 日 |
今天 | 今日 | 現在の日付 |
2024-06-13 | 2024-06-13 | 直接解析 |
形式: 常に YYYY-MM-DD を使用します
ステップ 2: RSS を取得する
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --date YYYY-MM-DD
利用可能なコマンド:
# Get specific date
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --date 2024-06-13
# Get date range
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --date-range
# Relative dates
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --relative yesterday
要件: pip install feedparser requests
ステップ 3: コンテンツを確認する
見つからない場合
Sorry, no article available for 2024-06-14
Available date range: 2023-04-19 ~ 2024-06-13
Suggestions:
- View 2024-06-13 article
- View 2024-06-12 article
会員限定コンテンツ
一部の記事は [FS Members] とマークされています。これらはプレミアムコンテンツであり、ティーザーのみが表示される場合があります。
ステップ 4: 結果を整形する
出力例:
# Farnam Street · 2024年6月13日
> Experts vs. Imitators: How to tell the difference between real expertise and imitation
## Content
If you want the highest quality information, you have to speak to the best people. The problem is many people claim to be experts, who really aren't.
**Key Insights**:
- Imitators can't answer questions at a deeper level
- Experts can tell you all the ways they've failed
- Imitators don't know the limits of their expertise
---
Source: Farnam Street
URL: https://fs.blog/experts-vs-imitators/
設定
| 変数 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|
| RSS_URL | RSS フィードの URL | https://fs.blog/feed/ |
API キーは不要です。
トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
| RSS の取得に失敗する | ネットワーク接続を確認してください |
| 無効な日付 | YYYY-MM-DD 形式を使用してください |
| コンテンツがない | 利用可能な日付範囲を確認してください |
| 会員限定 | 一部の記事はプレミアムコンテンツです |
CLI リファレンス
# Get specific date
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --date 2024-06-13
# Get date range
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --date-range
# Relative dates
python skills/fs-street/scripts/fetch_blog.py --relative yesterday
コメント
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