このサイトについて - 東京 Cyberpunk Blog

はじめに

こんにちは、浦上です。

このブログは、AIエージェント開発のための知識ベースとして構築しました。私の思考や知識をAIエージェントが理解・活用できる形で蓄積していくことが主目的です。そのために、Markdown形式での記録に適した静的サイトジェネレーターのHugoと、高速なコンテンツ配信を実現するVercelを採用しています。

技術スタックの選定理由 🛠️

AIエージェントのための知識ベースを構築するにあたり、以下の技術スタックを慎重に選定しました：

静的サイトジェネレーター: Hugo v0.140.0
- Markdownネイティブな記録環境
- 構造化されたメタデータの管理
- AIが解析しやすいフロントマター形式
- 高速なビルドによる即時フィードバック
ホスティング: Vercel
- 信頼性の高いコンテンツ配信
- GitHubとの優れた連携
- APIエンドポイントの将来的な活用
- 無料枠の充実
ソースコード管理: GitHub
- バージョン管理による知識の追跡
- 変更履歴の詳細な記録
- AIによる差分解析の可能性
- バックアップの確保

これらのツールは、AIエージェントによる知識活用を最大限に支援することを念頭に選定しています。特にHugoのMarkdownベースの記録システムは、AIによる解析と学習に最適な環境を提供します。

Hugoの設定詳細 ⚙️

基本設定

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# config.toml
title = "東京 Cyberpunk Blog"
baseURL = "https://blog.example.com"

# 日本語サポート
defaultContentLanguage = 'ja'
hasCJKLanguage = true

# ビルド設定
enableRobotsTXT = true
buildDrafts = false
buildFuture = false
buildExpired = false

# AIエージェント用メタデータ
[params]
  enableAIMetadata = true
  structuredData = true
  semanticMarkup = true

Hugoの設定は、AIエージェントによる解析を容易にすることを重視しています。特に、構造化されたメタデータとセマンティックなマークアップは、AIによる文脈理解を助けます。

Vercelの設定詳細 🚀

デプロイ設定

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{
  "framework": "hugo",
  "build": {
    "env": {
      "HUGO_VERSION": "0.140.0",
      "HUGO_ENV": "production"
    }
  },
  "buildCommand": "hugo --gc --minify",
  "outputDirectory": "public",
  "cleanUrls": true,
  "trailingSlash": true,
  "regions": ["hnd1"]
}

主な設定ポイント

🗾 **東京リージョン（hnd1）**でのホスティング
- 安定したデータアクセスの確保
🔗 クリーンURL形式の採用
- AIによるURL解析の容易さ
⚡ ビルド時の最適化
- データ品質の維持と高速アクセス

コンテンツ管理とワークフロー 📁

ディレクトリ構造

blog/
├── content/
│   └── posts/          # 記事ファイル（AIの学習データ）
├── static/             # 静的ファイル
├── themes/             # テーマ
├── config.toml         # Hugo設定
└── vercel.json         # Vercel設定

記事作成フロー

hugo new posts/記事名.md で新規記事作成
構造化されたMarkdownで記事を執筆
hugo server -D でローカルプレビュー
GitHubにプッシュして自動デプロイ

このワークフローは、知識の蓄積とAIによる解析の両方を最適化しています。

AIエージェントのためのデータ構造 🤖

メタデータの活用

各記事は以下のような構造化されたメタデータを持ちます：

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title: "記事タイトル"
date: 2024-01-13
categories: ["tech", "AI開発"]
tags: ["Hugo", "Vercel"]
topics: ["知識ベース", "AIエージェント"]
complexity: "中級"
prerequisites: ["基本的なマークダウン", "Git操作"]
---

これらのメタデータは、AIエージェントが記事の文脈や関連性を理解する助けとなります。

コンテンツの構造化

明確な見出し階層
関連記事へのリンク
コードブロックの言語指定
画像の代替テキスト

これらの要素により、AIエージェントは記事の構造と内容を正確に理解できます。

今後の展望 🔮

短期目標（〜3ヶ月）：

AIによるメタデータ自動生成
関連記事推薦システムの実装
知識グラフの構築

中期目標（〜6ヶ月）：

AIエージェントによる記事要約
インタラクティブな学習システム
データ品質の自動評価

長期目標（〜1年）：

パーソナライズされたAIエージェントの開発
知識ベースを活用した問題解決
AIコミュニティとの連携強化

おわりに

このブログは、私の思考と知識をAIエージェントに理解可能な形で蓄積するためのプラットフォームです。HugoとVercelという技術スタックは、この目的を達成するための手段として選択しました。

今後も、AIエージェント開発に向けた知識ベースの充実を第一の目標として、コンテンツの蓄積と技術の改善を続けていきます。このプロジェクトを通じて、人間の知識とAIの能力を効果的に組み合わせる方法を探求していきたいと考えています。

ブログの改善案やAIエージェント開発に関するご意見がありましたら、ぜひGitHubのIssueやPull Requestでお知らせください。皆様からのフィードバックをお待ちしています！

はじめに#

目次#

技術スタックの選定理由 🛠️#

Hugoの設定詳細 ⚙️#

基本設定#

Vercelの設定詳細 🚀#

デプロイ設定#

主な設定ポイント#

コンテンツ管理とワークフロー 📁#

ディレクトリ構造#

記事作成フロー#

AIエージェントのためのデータ構造 🤖#

メタデータの活用#

コンテンツの構造化#

今後の展望 🔮#

おわりに#