【要約】10年分ぐらいのQiitaの自分の投稿を蒸留したら、自分っぽい記事を書いてくれるようになったww [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
筆者は、技術検証の結果をブログとして公開する際、執筆コストと文体の再現性に課題を感じていた。AIによる自動生成では、自身の文体とは異なる不自然さが残る問題があった。
- ・執筆プロセスにおける多大な工数。
- ・生成AI特有の見出しや言い回しの違和感。
- ・自身の思考プロセスや文体の再現性の欠如。
// Approach
筆者は、過去の投稿データをLLMのコンテキストとして活用し、自身の文体を模倣するスキルを構築した。以下の手順で、データの取得からスキルの洗練までを行った。
- ・Qiita APIを用いて、過去の投稿約400件（3.91MB）をMarkdown形式で一括取得。
- ・複数のサブエージェントを起動し、大量のファイルを分析・マージして文体を抽出。
- ・生成されたスキルに対し、プロンプトエンジニアリングを用いて「生成AIっぽさ」を排除。
- ・検証結果から、タイトル・本文・画像を含むブログ記事を自動生成するフローを確立。
// Result
筆者は、検証結果を入力するだけで、自身の文体を高度に再現したブログ記事を自動生成する仕組みを構築した。これにより、執筆の自動化を実現した。
- ・一文字も手動で添削することなく、期待通りの文体で記事を出力。
- ・タイトル作成、本文執筆、画像配置の自動化を実現。
- ・自身の過去の資産を、コンテンツ制作の強力なプロンプト資産へと変換。
Senior Engineer Insight
> 本件は、RAGの応用として、知識だけでなく「スタイル」をコンテキストに注入する高度な試みである。単なる要約ではなく、個人の「声（Voice）」をデジタル化している点が極めて実践的だ。実務においては、技術ドキュメントのトーン＆マナー統一や、ナレッジ共有の自動化に応用できる。ただし、大量のコンテキストを扱う際のトークン管理と、エージェント間のマージ精度がスケーラビリティの鍵となるだろう。