【GAS】Difyプロトタイプを本格業務アプリに！実践的な自動化

// SpreadSheetのアクセスSheet取得
const accessSheet = (sheetName = "RSS") => {
  const file = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet()
  const sheet = file.getSheetByName(sheetName)
  return sheet
}

// スケジュール用：RSSから取得してスプレッドシートに書き込む
const createRowData = () => {
  const sheet = accessSheet()
  const lastRow = sheet.getLastRow()
  // 2-2(B2) からスタート
  const linkList = lastRow == 1 ? [] : sheet.getRange(2, 2, lastRow - 1, 1).getValues().map((row) => row[0])

  const dataFromRSS = getRSSFeed()
  const data = []
  dataFromRSS.forEach((value) => {
    const [, link] = value
    if (!linkList.includes(link)) data.push(value)
  })
  if (data.length == 0) return
  sheet.getRange(lastRow + 1, 1, data.length, data[0].length).setValues(data)
}

// RSSから情報を取得する
const getRSSFeed = () => {
  // RSSフィードのURLを指定
  const rssUrl = 'https://ch-lab.sios.jp/feed'; // ここにRSSフィードのURLを入力してください
  // RSSフィードを取得
  const response = UrlFetchApp.fetch(rssUrl);
  const xml = response.getContentText();
  const document = XmlService.parse(xml);
  const root = document.getRootElement();

  // RSSフィードのエントリを解析
  const items = root.getChild('channel').getChildren('item');
  const data = [];

  items.forEach(function (item) {
    const title = item.getChild('title').getText();
    const link = item.getChild('link').getText();
    const pubDate = new Date(item.getChild('pubDate').getText());
    data.push([title, link, pubDate]);
  });
  // 日付sort
  data.sort((a, b) => a[1] > b[1] ? 1 : -1)
  return data
}

// スケジュール用：URLから圧縮のテキストデータ未作成の場合は作成
function getCompressTextFromURL() {

  const sheet = accessSheet()
  const lastRow = sheet.getLastRow()
  // 情報がなければスルー
  if (lastRow == 1) return
  const itemList = sheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 5).getValues()
  const linkList = itemList.map((row) => row[1])
  const nonComporessTextlinkList = []
  itemList.forEach((row) => {
    const [, , , comporessText] = row
    if (comporessText == "") nonComporessTextlinkList.push(row[1])
  })

  const response = UrlFetchApp.fetchAll(nonComporessTextlinkList)
  response.forEach((value, index) => {
    const html = value.getContentText()
    const compressText = compressHTML(html)
    const url = nonComporessTextlinkList[index]
    const listIndex = linkList.indexOf(url)
    if (listIndex == -1) return
    itemList[listIndex][3] = compressText
  })

  sheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 5).setValues(itemList)
}

// HTMLから圧縮したTextを作成
const compressHTML = (html) => {
  // HTMLを解析
  const document = HtmlService.createHtmlOutput(html).getContent();

  // 必要な部分を抽出（この記事の内容が <section class="entry-content"> タグ内にあると仮定します
  var content = '';
  const regex = /<section class="entry-content"[^>]*>([\s\S]*?)<\/section>/;
  const match = regex.exec(document);
  if (match && match[1]) {
    const temp = match[1];

    // プロンプト圧縮用
    content = temp.replace(/<img([^>]*?)alt="([^"]+)"([^>]*)>/g, '<img$1$3>$2')
      .replace(/<("[^"]*"|'[^']*'|[^'">])*>/g, '')       //タグ削除
      .replace(/[\r\n]+/g, "")                           //改行削除
      .replace(/[\s\t\n]/g, "")                          //空白削除
      .trim();                                           //ダメ押しのTrim（文字列の前後の空白削除）

  }
  return content
}

// 通常実行：シートからPR文未作成のものを抽出して生成、最大同時生成5個
function getCreateContent() {
  const sheet = accessSheet()
  const lastRow = sheet.getLastRow()
  // 情報がなければスルー
  if (lastRow == 1) return
  const itemList = sheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 5).getValues()
  const comporessTextList = itemList.map((row) => row[3])
  let nonContentRequestList = []
  let nonConentComporessText = []
  itemList.forEach((row) => {
    const [, , , comporessText, prText] = row
    if (prText == "") {
      nonContentRequestList.push(createRequestToAOAI(comporessText))
      nonConentComporessText.push(comporessText)
    }
  })
  nonContentRequestList = nonContentRequestList.slice(-5)
  nonConentComporessText = nonConentComporessText.slice(-5)

  const responses = UrlFetchApp.fetchAll(nonContentRequestList)
  responses.forEach((response, index) => {
    try {
      const responsJson = JSON.parse(response.getContentText());
      const res = responsJson.choices[0].message.content.trim();

      Logger.log(responsJson)
      const listIndex = comporessTextList.indexOf(nonConentComporessText[index])
      if (listIndex == -1) return
      itemList[listIndex][4] = res
    } catch (e) {
      Logger.log(e)
    }
  })
  sheet.getRange(2, 1, lastRow - 1, 5).setValues(itemList)

}

// AOAIへのリクエスト作成
function createRequestToAOAI(text) {
  const apiEndpoint = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("AOAI_API_URL");
  const modelName = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("AOAI_API_MODEL");
  const apiVersion = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("AOAI_API_VERSION");
  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("AOAI_API_KEY");
  const apiUrl = `${apiEndpoint}/openai/deployments/${modelName}/chat/completions?api-version=${apiVersion}`;

  const payload = {
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: `## 出力要件: 1投稿140文字以内で作成する 記事の要点を簡潔にまとめる 魅力的なフレーズや問いかけを活用する ## 出力例: - AIを活用した最新のマーケティング戦略とは？成功事例を交えて解説.詳しくはこちら - 生成AIが変えるデザインの未来。クリエイター必見のトレンドをチェック ## 注意事項:企業アカウント向けの場合、ブランドトーンを意識する ユーザーの関心を引く表現を心がける クリックを促すアクション（例: 詳しくはこちら）を含める 上記の条件に従い、適切なX向けの投稿文を生成してください。`
      }, {
        role: "user",
        content: text
      }
    ]
  }
  const request = {
    url: apiUrl,
    method: 'post',
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "api-key": apiKey
    },
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true
  }
  return request
}

## 出力要件: 
1投稿140文字以内で作成する 記事の要点を簡潔にまとめる 魅力的なフレーズや問いかけを活用する 

## 出力例: 
- AIを活用した最新のマーケティング戦略とは？成功事例を交えて解説.詳しくはこちら 
- 生成AIが変えるデザインの未来。クリエイター必見のトレンドをチェック 

## 注意事項:
企業アカウント向けの場合、ブランドトーンを意識する ユーザーの関心を引く表現を心がける クリックを促すアクション（例: 詳しくはこちら）を含める 上記の条件に従い、適切なX向けの投稿文を生成してください。