【要約】図書館は貸出履歴が残らないので、Playwright×AIエージェントで「自分だけの読書データベース」を作った [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
図書館利用者が、過去の読書履歴を振り返れない課題に直面している。プライバシー保護のため、多くの図書館システムは返却と同時に貸出記録を削除する設計となっている。
- ・利用者が「何をいつ読んだか」を把握できない。
- ・手動での記録は手間がかかり、継続が困難である。
- ・技術書などの「中途半端な利用」を記録する動機が薄い。
// Approach
開発者が、PlaywrightとAIエージェントを用いて、履歴を自動蓄積する仕組みを構築した。APIがないレガシーなOPACに対し、状態の差分からイベントを推定する手法を採用している。
- ・Playwrightで毎日ログインし、貸出一覧をパースする。
- ・前回保存したJSONと現在のデータを比較し、増減を検知する。
- ・増えた本を「新規貸出」、消えた本を「返却」として記録する。
- ・AIエージェント（Antigravity）にSPEC.mdを与えて実装させる。
// Result
システムが、利用者の手動入力を介さずに読書履歴を自動で蓄積した。運用開始から1ヶ月で、15冊の記録を完全に自動で行うことに成功している。
- ・手動入力のコストをゼロに削減した。
- ・開発時間は仕様書作成を含め約1.5時間と極めて短い。
- ・Notionとの同期により、スマホからの閲覧も可能にした。
Senior Engineer Insight
> レガシーな非APIシステムに対し、スナップショットの差分で状態を管理する手法は極めて実戦的だ。AIエージェントにSPEC.mdを渡して実装させる「仕様駆動」のプロセスは、開発速度と品質を両立させる。ただし、対象サイトの構造変化や、公共システムへの負荷（レートリミット）には細心の注意が必要だ。