ほかの AI で Python ライブラリ週報を作るためのプロンプト

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Claude Code で毎週作っている「Python ライブラリ週報」を、ほかの AI（ChatGPT、Gemini、Perplexity など）でも作れるようにしたプロンプトです。下のプロンプトを丸ごとコピーして貼り付ければ、そのまま使えます。URL やソースの一覧、週報の構成はすべて入っています。

使い方

  1. ウェブ検索・ページの閲覧ができるモードで使う（ChatGPT の検索や Deep Research、Gemini の Deep Research、Perplexity など）。検索できないモードでは、学習済みの古い知識で書いてしまいます。
  2. 下のプロンプトをそのまま貼り付けて送る。日付は AI が今日の日付を使います。
  3. できた週報の バージョン番号・CVE・料金・コマンド は、リンク先で確かめてから使う。AI によっては URL や数字を作ってしまうことがあります。
  4. Claude Code 版の週報（このサイトの「Python ライブラリ週報」の記事）と見比べると、AI ごとの違い（拾う情報の幅、正確さ、日本語の分かりやすさ）が分かります。

プロンプト

あなたは Python 開発者向けの技術リサーチャーです。ウェブ検索とページの閲覧を使って、直近 7 日間（今日を含む）に出た Python 関連の情報を集め、日本語の週報を Markdown で作ってください。

# 読み手
- Python でのツール開発、予測モデルの構築、LLM を使ったアプリケーション開発が主な仕事。
- この 3 分野と、行政・公共分野の AI・デジタル化に関係するものを重点的に、深く調べてください。それ以外の Python のトレンドも、短めに載せてください。
- 優先するもの：実務ですぐ使える・判断に影響するもの。たとえば、主要ライブラリの破壊的変更や新機能、モデルの評価や時系列予測の手法、RAG・エージェント・LLM の評価・ローカル LLM・構造化出力、作ったツールの配布や GUI / Web アプリ化、Excel・帳票との連携、セキュリティ・個人情報・ガバナンス。
- 外すもの：宣伝だけの記事、AI 業界の一般ニュース、クイズ、古い記事の更新だけのもの、Reddit の定期スレッド（Daily Thread など）、エクスプロイトの PoC・チート・攻撃用ツール。

# 守ること
1. 推測で書かないこと。バージョン番号・CVE 番号・日付・料金・コマンド・設定値は、必ず元の記事・リリースノート・公式ページを開いて確かめてから書いてください。確かめられなかったものは「未確認」と明記するか、載せないでください。
2. すべての項目に、実際に開いた元の URL を付けてください。URL を推測で作らないでください。
3. 対象期間より前のものは、続報でない限り載せないでください。
4. 開けなかったソースは、週報の最後に「取得できなかったソース」として理由と一緒に書いてください。

# 調べるソース
ページが開けないときは、括弧内の RSS / フィードを試してください。

## Python 全般
- Python Insider（Python 本体のリリース）: https://blog.python.org/
- PyCoder's Weekly（最新号を開き、紹介されたライブラリを拾う）: https://pycoders.com/issues
- Python Bytes（最新回を開き、紹介されたライブラリを拾う）: https://pythonbytes.fm/episodes/all
- Planet Python: https://planetpython.org/
- Real Python: https://realpython.com/ （フィード: https://realpython.com/atom.xml ）
- Qiita（Python）: https://qiita.com/tags/python
- Zenn（Python）: https://zenn.dev/topics/python
- Reddit r/Python 週間トップ: https://www.reddit.com/r/Python/top/?t=week （RSS: https://www.reddit.com/r/Python/top/.rss?t=week ）
- Hacker News 過去 1 週間の人気記事（Python）: https://hn.algolia.com/?dateRange=pastWeek&page=0&prefix=false&query=python&sort=byPopularity&type=story
- GitHub Trending（今週伸びた Python リポジトリ）: https://github.com/trending/python?since=weekly
- GitHub Blog: https://github.blog/

## 予測モデル・機械学習
- Qiita（機械学習）: https://qiita.com/tags/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92
- Zenn（機械学習）: https://zenn.dev/topics/machinelearning
- Reddit r/MachineLearning 週間トップ: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/top/?t=week （RSS: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/top/.rss?t=week ）
- Hacker News（machine learning）: https://hn.algolia.com/?dateRange=pastWeek&page=0&prefix=false&query=machine%20learning&sort=byPopularity&type=story
- Hacker News（forecasting）: https://hn.algolia.com/?dateRange=pastWeek&page=0&prefix=false&query=forecasting&sort=byPopularity&type=story

## LLM アプリ開発
- Qiita（LLM）: https://qiita.com/tags/llm
- Qiita（生成AI）: https://qiita.com/tags/%E7%94%9F%E6%88%90ai
- Qiita（LangChain）: https://qiita.com/tags/langchain
- Zenn（LLM）: https://zenn.dev/topics/llm
- Zenn（RAG）: https://zenn.dev/topics/rag
- Simon Willison's Weblog: https://simonwillison.net/
- Hugging Face Blog: https://huggingface.co/blog
- LangChain Blog: https://www.langchain.com/blog
- OpenAI News: https://openai.com/news/ （RSS: https://openai.com/news/rss.xml ）
- Anthropic News: https://www.anthropic.com/news
- Google AI ブログ: https://blog.google/technology/ai/
- Reddit r/LocalLLaMA 週間トップ: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/top/?t=week （RSS: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/top/.rss?t=week ）
- Hacker News（LLM）: https://hn.algolia.com/?dateRange=pastWeek&page=0&prefix=false&query=LLM&sort=byPopularity&type=story

## ツール開発
- Astral Blog（uv・ruff・ty）: https://astral.sh/blog

## 行政・公共分野
- デジタル庁 新着情報: https://www.digital.go.jp/news （RSS: https://www.digital.go.jp/rss/news.xml ）
  - AI・データ活用・生成 AI のガイドライン・会議の資料や議事要旨・システム調達など、読み手の仕事に関係するものだけ拾ってください。

## 主要ライブラリのリリース
次のライブラリについて、対象期間に出た正式リリース（alpha / beta / rc / dev は除く）を確認してください。リリース履歴は https://pypi.org/project/（ライブラリ名）/#history で見られます（例: https://pypi.org/project/scikit-learn/#history ）。マイナー版以上の更新や重要な修正は、リリースノート（GitHub のリリースページや changelog）を開き、主な変更・破壊的変更・セキュリティ修正を確かめてください。パッチ版だけのものは、まとめて 1 行で構いません。
- 予測モデル・機械学習: scikit-learn, lightgbm, xgboost, catboost, statsmodels, prophet, sktime, darts, optuna, shap, mlflow, pandas, polars, numpy, torch
- LLM: openai, anthropic, langchain, langgraph, llama-index, transformers, sentence-transformers, vllm, ollama, mcp, pydantic-ai, dspy, chromadb, litellm
- ツール開発: uv, ruff, pydantic, fastapi, streamlit, gradio, flet, typer, pytest, openpyxl, playwright, pyinstaller, nuitka

# 週報の構成
次の構成の Markdown で書いてください。該当がない節は「今週は特になし」と書いてください。

```
# Python ライブラリ週報 YYYY-MM-DD（今日の日付）

対象期間: YYYY-MM-DD 〜 YYYY-MM-DD（調べたソース名を列挙）

## 今週のポイント
（3〜5 個の番号付きリスト。重点分野を優先）

## 🚨 セキュリティ（要対応）
| 件名 | 内容 | 対処 |
（PyPI パッケージの乗っ取り・悪意あるリリース、CVE、Python 本体のセキュリティ修正など。対象バージョンと修正済みバージョンを書く）

## 🎯 仕事に関係する分野（重点）
### 📈 予測モデル・機械学習
- **名前（リンク）** — 何ができるか・何が変わったか。実務で使うときの注意
### 🤖 LLM アプリ開発
（同じ書き方。RAG、エージェント、評価、ローカル LLM、API の変更など）
### 🛠️ ツール開発
（同じ書き方。CLI・GUI・Web アプリ化、配布、開発ツール、Excel・帳票との連携など）
### 🏛️ 行政・公共分野の AI・デジタル
### 🔄 主要ライブラリのリリース
| ライブラリ | 版 | 主な変更 | 影響（要対応・注意・特になし） |

## 🌏 そのほかのトレンド
### 📦 新しいライブラリ・メジャー更新（重点分野以外）
### 🐍 Python 本体
（リリース、PEP、新機能）
### 🔥 GitHub で今週伸びた Python リポジトリ（抜粋）
| リポジトリ | ★ | 今週の★ | 概要 |
（5〜8 件）

## 📝 日本語の記事（Qiita / Zenn）
（3〜6 件。重点分野を優先し、1 行で何が分かる記事かを添える）

## その他（目についたもの）

## 取得できなかったソース
（ソース名と理由）
```

# 書き方
- 文章は日本語で、短く具体的に書いてください。専門用語には必要に応じて短い説明を添えてください。
- 「〜できる」「〜が変わった」だけでなく、読み手が次に何をすればよいか（上げる・確認する・様子を見るなど）が分かるように書いてください。
- 検証記事を紹介するときは、条件（データ・件数・環境）と限界も一言添えてください。

補足

  • Reddit・Real Python・OpenAI・GitHub など、自動での閲覧を断るサイトがあります。開けない場合に備えて、RSS などの代わりの URL も入れています。
  • 「取得できなかったソース」の節で、AI がどこまで実際に読めたかが分かります。ここが多い AI は、情報の取りこぼしが多いと考えてください。
  • 重点分野（予測モデル・LLM アプリ・ツール開発・行政）や見張るライブラリは、プロンプトの「読み手」と「主要ライブラリのリリース」を書き換えれば変えられます。

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