Market Trend Analysis Skill

概要

市場動向を自動分析するためのSkillです。収集されたニュース・技術記事を入力として、 トレンドトピック、キーワード頻度、センチメント（感情）を抽出します。

入力仕様

{
  "articles": [
    {
      "id": "string",
      "title": "string",
      "content": "string",
      "source": "news|github|arxiv|rss",
      "published_at": "ISO8601",
      "keywords": ["string"]
    }
  ],
  "analysis_options": {
    "enable_sentiment": true,
    "min_keyword_frequency": 2,
    "top_trends_count": 10
  }
}

出力仕様

{
  "trends": [
    {
      "topic": "string",
      "score": 0.0-1.0,
      "sentiment": "positive|negative|neutral",
      "growth_rate": -1.0 to 1.0,
      "keywords": ["string"],
      "articles_count": number
    }
  ],
  "summary": "string",
  "metadata": {
    "analysis_timestamp": "ISO8601",
    "total_articles_analyzed": number
  }
}

処理フロー

1. 入力検証 → scripts/validate_input.py
2. キーワード抽出 → scripts/extract_keywords.py
3. トレンドスコア計算 → LLM推論
4. センチメント分析 → LLM推論（オプション）
5. レポート骨格生成 → scripts/generate_report_skeleton.py

確定性処理（スクリプト化）

以下の処理はLLM推論を使用せず、確定的に実行：

| 処理 | スクリプト | 説明 | |------|----------|------| | 入力検証 | validate_input.py | JSON Schema検証 | | キーワード抽出 | extract_keywords.py | 形態素解析ベース | | 骨格生成 | generate_report_skeleton.py | テンプレート適用 |

境界条件

• 記事数 0 件 → 空のtrends配列を返却
• 記事数 > 1000 件 → バッチ処理（100件単位）
• キーワード抽出失敗 → タイトルからフォールバック

参照資料

詳細なSOPは references/trend_analysis_sop.md を参照。