1. 日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
yfinanceで日本株3700社以上の財務データを自動収集し、PBR・ROE・自己資本比率などでスクリーニングできるWebアプリをVibe Codingで開発。GitHub Actionsで4段階に分けてデータ収集し、React+TypeScriptのフロントエンドでCSVを読み込んで検索可能。
主なトピック:
- yfinance: Pythonライブラリで日本株の財務諸表データを取得、API制限対策が必要
- GitHub Actions: 約1000社ずつ4段階に分割して自動データ収集、レート制限を回避
- スクリーニング指標: PBR・ROE・ネットキャッシュ比率など23項目でフィルタリング可能
- React + TypeScript: Vite・Tailwind CSS・DaisyUIでCSVアップロードとフィルタリングUIを実装
- Docker環境: データ収集とフロントエンドの両方をDocker Composeで構築
- その他: JPX公式データ、PapaParse、わが投資術 etc...
(コード例あり)
2. Playwright MCPでBlazor UIをテストする - コード不要のE2E検証
Playwright MCPを使うと自然言語の指示だけでブラウザのE2Eテストが可能に。コードやセレクター指定不要で「一番上の商品を削除して確認」などの曖昧な指示でもAIエージェントが要素を推測して操作。Blazor ServerとRadzenで検証し、チーム開発での情報共有にも有効。
主なトピック:
- Playwright MCP: 自然言語でブラウザ操作を指示、AIがセレクターを自動推測してテスト実行
- E2Eテスト: フォーム入力・バリデーション・DataGridのCRUD操作など複雑な操作に対応
- MCP (Model Context Protocol): AnthropicのAIエージェント連携プロトコル、外部ツールと標準化
- Blazor Server検証環境: Radzen Componentsでテストフォームとデータグリッドを実装
- チーム開発活用: PRレビュー時にテスト結果とスクリーンショットを自然言語で共有、非エンジニアも理解可能
- その他: Claude Code、従来のPlaywrightとの使い分け、CI/CD etc...
(コード例あり)
