最近、DigitalOcean Gradient™ AI Hackathonに参加しました。そこで取り組んだプロジェクトが、私がかなりワクワクしている Repo Promoter Agent です。きっかけになったのは、シンプルだが繰り返し起きる問題でした。GitHub上でオープンソースのプロジェクトを宣伝するのは、作るよりも難しいことが多いのです。
インスピレーション
いくつかのオープンソースリポジトリを管理している立場として、自分のプロジェクトはしばしば適切な対象に届くのが難しいと感じていました。宣伝用のコンテンツ――ツイート、要約、投稿――を書くには時間がかかり、その時間は本来であれば機能の開発に振り向けられるはずです。そこで、リポジトリのURLを入力するだけで、すぐに再利用できるマーケティング文面を生成してくれるツールが欲しくなりました。
それは何をするのか
Repo Promoter Agent はまさにそれを実現します。アプリに任意の公開GitHubリポジトリURLを貼り付けると、完全なプロモパックを生成します：
- キャッチーな見出し
- 短い要約と主要なメリット
- ツイートサイズの抜粋
- LinkedIn風の投稿
- 行動を促す呼びかけ
生成されたすべてのコンテンツは保存され、インデックス化され、検索可能になっています。そのため、異なるプロジェクト間で良い素材を素早く再利用できます。
作り方
このアプリは複数のコンポーネントで構成されています：
- フロントエンド： 「Generate（生成）」と「Search（検索）」の画面を備えたシンプルなWeb UI
- バックエンド： Goで実装。リポジトリデータを取得し、AIエージェントに渡す入力を構造化します
- AIレイヤー： Gradient AI エージェントが入力を処理し、適切に構造化されたJSON出力を返します
- 検索エンジン： Apache Solr 10 が生成されたコンテンツを高速に取得できるようインデックス化します
エージェントがJSONのプロモパックを返したら、それを保存し、Solrで即座に検索できるようになります。
学んだこと
DigitalOcean のGradient AIプラットフォームを使うのは、意外なほどスムーズでした。重要な洞察は、プロンプト設計を「契約」として考えることです。バックエンドがJSONの形式を信頼できるなら、残りのパイプラインは予測可能になります。LLMの創造性とバックエンドの信頼性をつなぐ良い練習になります。
⚙️ 課題
Solr 10を正しく設定するのには、かなりの調整が必要でした。特にスキーマとクエリロジックの部分が難しかったです。もう一つの難しい点は、AIの創造性と構造化の適切なバランスを見つけることでした。ロボットのように聞こえない一方で、エージェントの出力が有効なJSONのままであることを保証する必要がありました。
費用
テスト初日の様子は以下のとおりです：
- アプリ（29時間）：$1.07
- Droplet（34時間）：$1.62
- データベース（58時間）：$1.69
- エージェント：$0.15
合計：実際に試してみた1日分の$4.53です。より多くのエージェントやモデルをテストするにつれて、コストは増えていきます。
️ Built With
- GitHub
- Go
- Solr
- Gradient AI
プロジェクトを探索したり、動作を見たりしたい場合は、こちらのDevpostページをご覧ください。
