エゴサーチを自動化！GitHub ActionsとChatGPTでBlueskyの投稿を監視する

• URL: https://zenn.dev/ryo_kawamata/articles/ego-searcher
• 日付: 2026-06-26
• Tier: Tier 3
• 要旨: 個人開発ツールSky Follower Bridgeの評判を監視するため、GitHub ActionsとChatGPT（gpt-4o-mini）を組み合わせたBluesky投稿の自動エゴサーチシステムを構築した事例。1時間ごとにBluesky APIで関連投稿を検索し、投稿内容の分類（対象か否か、バグ報告、スパムURL含有）をLLMで判定する。判定結果に応じて自動いいね・返信・Slack通知を実行し、多言語投稿の日本語翻訳も合わせて通知される。APIコストは1日約100投稿の分析で$0.01以下と低廉に収まっている。

詳細

対象ツールと背景

• Sky Follower Bridge（XからBlueskyへの移行ツール）の評判・不具合報告を見逃さないための監視システム

技術スタック

• GitHub Actionsで1時間ごとに定期実行
• Bluesky APIのsearchPostsで関連キーワードを検索（表記揺れ考慮）
• gpt-4o-miniで投稿内容を分析（json_object形式でレスポンス）
• 分析項目: 対象投稿か否か、バグ報告含有、スパムURL含有

アクションの振り分け

• 対象投稿 → 自動いいね＋投稿URLと日本語訳をSlack通知
• バグ報告 → @channelメンションでSlack通知
• スパムURL → 正規公式サイトへ誘導する返信＋Slack通知

コスト実績

• 1日約100投稿の分析でChatGPT APIコストは$0.01以下/日

設計上の利点

• Bluesky APIは無料で使えるためX APIと比べてコストが大幅に低い（X APIは月数千ドル規模）