Forem: kanta13jp1

How a Bash Quoting Artifact Broke Our Production PostgreSQL Deploy

kanta13jp1 — Mon, 13 Apr 2026 09:43:44 +0000

How a Bash Quoting Artifact Broke Our Production PostgreSQL Deploy

The Mystery Error

Our production Supabase migration deploy suddenly started failing with SQLSTATE 42601:

ERROR: syntax error at or near "'"" (SQLSTATE 42601)
At statement: 0
-- AI University content: Hailuo AI (MiniMax)

The SQL file looked perfectly fine in the editor. After investigation, the culprit turned out to be a bash shell quoting artifact ('"'"') that had leaked directly into a SQL migration file.

What is `'"'"'`?

In bash, you can't use a single quote ' inside a single-quoted string. The workaround is to close the string, insert the character in double-quotes, then reopen:

# Three-part construction:
'...'   # single-quoted string
"'"     # single quote in double-quotes
'...'   # resume single-quoted string

# Commonly seen in curl -d:
curl -d '"'"'{"key":"value"}'"'"'
# Expands to: '{"key":"value"}'

This '"'"' pattern is a valid bash escaping technique — but it's meaningless (and dangerous) in SQL.

What Went Wrong

We were inserting API documentation with curl examples directly into a SQL migration file:

-- Problematic SQL (shell quoting artifact leaked in)
INSERT INTO ai_university_content (...) VALUES
(
  'hailuo', 'api', 'API Guide',
  E'...curl examples...\n  -d '"'"'{\n    "model": "video-01"\n  }'"'"'\n...',
  ...
)

The bash curl example was copy-pasted into SQL string content without being escaped.

Here's what PostgreSQL sees when it hits '"'"':

' → string start
" → literal " character
' → string end (parser thinks the string is closed here)
"' → syntax error 42601

The Fix

Option 1: SQL escape with `''` (what we used)

In PostgreSQL E-string notation (E'...'), escape single quotes by doubling them:

-- Fixed
E'...-d ''{\\n    "model": "video-01"\\n  }''\\n...'

Python batch fix across migration files:

content = open('migration.sql', 'r', encoding='utf-8').read()
content = content.replace("'\"'\"'", "''")
open('migration.sql', 'w', encoding='utf-8').write(content)

Option 2: Dollar-quoting (cleaner for long content)

-- No escaping needed inside $$...$$
$$
-d '{"model": "video-01"}'
$$

For long content with many single quotes, dollar-quoting is much more readable.

Prevention

1. CI Gate — catch it before it reaches production

We added this step to our ci.yml:

- name: Check SQL migration shell quoting artifacts
  run: |
    python3 -c "
    import os, sys
    found = []
    for f in os.listdir('supabase/migrations'):
        if f.endswith('.sql'):
            path = os.path.join('supabase/migrations', f)
            content = open(path, errors='replace').read()
            if \"'\\\"'\\\"'\" in content:
                found.append(path)
    if found:
        print('FOUND: ' + ', '.join(found))
        sys.exit(1)
    else:
        print(f'OK: {len(found)} issues in migrations')
    "
  continue-on-error: false

This blocks the deploy before the artifact reaches Supabase.

2. Use dollar-quoting for shell code samples

-- Safe: no quoting issues
INSERT INTO content (body) VALUES (
  $$
  curl -X POST https://api.example.com \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"model": "video-01"}'
  $$
);

3. Also fixed: GitHub Actions workflow quoting

A related issue: ${{ steps.outputs.title }} injected directly into a bash string breaks when the title contains ":

# Dangerous — breaks if title has double-quotes
run: |
  TITLE="${{ steps.meta.outputs.title }}"

# Safe — pass through env: block
env:
  ARTICLE_TITLE: ${{ steps.meta.outputs.title }}
run: |
  TITLE="$ARTICLE_TITLE"

GitHub Actions substitutes ${{ }} expressions before the shell runs — so any " in the value terminates the outer string.

Summary

Symptom	Root Cause	Fix
`SQLSTATE 42601`	bash `'"'"'` artifact in SQL string	Replace with `''`
GitHub Actions syntax error	`${{ expr }}` with `"` in value	Use `env:` block
Recurring deploy failures	No pre-deploy SQL lint	Added CI check

Key takeaway: When embedding shell code samples in SQL migration files, always use dollar-quoting ($$) or sanitize '"'"' → '' before committing. Add a CI gate to catch it automatically.

Building in public: https://my-web-app-b67f4.web.app/

PostgreSQL #Supabase #bash #buildinpublic #GitHubActions

Bash の '"'"' がSQLファイルに混入して本番デプロイを破壊した話

kanta13jp1 — Mon, 13 Apr 2026 09:19:21 +0000

Bash の `'"'"'` が SQL ファイルに混入して本番デプロイを破壊した話

はじめに

自分株式会社の本番 Supabase migration デプロイが突然 SQLSTATE 42601 で失敗し始めました。
エラーメッセージは謎めいており、原因特定に時間がかかりました。

ERROR: syntax error at or near "'"" (SQLSTATE 42601)
At statement: 0
-- Windows版#61: AI大学43社目 — Hailuo AI (MiniMax)

同一ファイルを目視で確認しても問題がわからない…。最終的に判明した原因は bash シェルのクォーティングパターン '"'"' が SQL ファイルにそのまま混入していたことでした。

bash の `'"'"'` とは何か

bash でシングルクォート文字列の中にシングルクォート ' を入れるには、一度クォートを閉じて文字を挟んで再開する必要があります：

# bash での書き方: 3部構成
'...'   # シングルクォート文字列
"'"     # ダブルクォート内のシングルクォート (= ' 文字)
'...'   # 再開

# これを連結すると:
echo '{"key": "value"}'  # → {"key": "value"}

# curl の -d オプションでよく使われるパターン:
curl -d '"'"'{"key":"value"}'"'"'
# これは: ' + {"key":"value"} + ' と展開され
# → '{"key":"value"}' となる

この '"'"' というパターンは bash スクリプトのエスケープ技法です。

何が問題だったのか

AI大学コンテンツの migration ファイルに、curl の使用例を含む API ガイドが入っていました：

-- 問題のある SQL (shell quoting artifact が混入)
INSERT INTO ai_university_content (...) VALUES
(
  'hailuo', 'api', 'API Guide',
  E'...curl examples...\n  -d '"'"'{\n    "model": "video-01"\n  }'"'"'\n...',
  ...
)

markdown や Shell で書かれたコンテンツをそのまま SQL の文字列値に埋め込む際に、bash quoting がそのままコピーされてしまったのです。

PostgreSQL に '"'"' を渡すと：

' → 文字列開始
" → " 文字
' → 文字列終了！（ここで SQL パーサーは文字列が終わったと解釈）
"' → 構文エラー 42601

修正方法

オプション1: `''` でエスケープ (採用)

SQL の E-string 記法 (E'...') では、シングルクォートは ''（2つ連続）でエスケープします：

-- 修正後
E'...-d ''{\\n    "model": "video-01"\\n  }''\\n...'

Python でバッチ修正：

content = open('migration.sql', 'r', encoding='utf-8').read()
# '"'"' を '' に置換
content = content.replace("'\"'\"'", "''")
open('migration.sql', 'w', encoding='utf-8').write(content)

オプション2: ドル引用符を使う

-- ドル引用符ならシングルクォートをエスケープ不要
$$
-d '{"model": "video-01"}'
$$

大量のシングルクォートを含む長文コンテンツには、ドル引用符の方が読みやすいです。

再発防止策

Supabase migration ファイルを生成するときの注意

Shell スクリプトのコードサンプルは避けるか、事前変換する
- '"'"' → '' に変換してから埋め込む
- または $$...$$ ドル引用符を使う
CI で事前 lint する
- grep -n "'\"'\"'" supabase/migrations/*.sql で artifact を検出
- PR チェックに追加する
ローカルで dry-run 実行

   supabase db push --dry-run

まとめ

現象	原因	修正
`SQLSTATE 42601`	bash `'"'"'` がSQL文字列に混入	`''` に置換
deploy-prod 連続失敗	migration ファイルに構文エラー	対象ファイルを修正してプッシュ

教訓: SQL migration ファイルに Shell スクリプトのコードサンプルを埋め込む場合は、bash クォーティング変換が不要になるドル引用符 ($$) を使うか、'"'"' → '' を確認してから push する。

自分株式会社: https://my-web-app-b67f4.web.app/

PostgreSQL #Supabase #bash #buildinpublic #個人開発

Adding Persistent Memory to Claude Code with claude-mem — Plus a DIY Lightweight Alternative

kanta13jp1 — Mon, 13 Apr 2026 09:11:53 +0000

The Problem: Claude Code Forgets Everything

Every time you start a new Claude Code session, the slate is wiped clean. Your coding style preferences, project architecture decisions, yesterday's debugging session — all gone.

You end up repeating yourself: "We use Supabase, not Firebase. The Edge Functions are in supabase/functions/. Don't use dummy data."

claude-mem fixes this by adding persistent memory across sessions. It hit 46K GitHub stars within 48 hours of launch. I installed it, built a lightweight DIY alternative first, and here's what I found.

What is claude-mem?

GitHub: https://github.com/thedotmack/claude-mem

A plugin that gives Claude Code a long-term memory. It automatically captures what you do during sessions and injects relevant context into future conversations.

Architecture

5 Lifecycle Hooks: SessionStart / UserPromptSubmit / PostToolUse / Stop / SessionEnd
SQLite + Chroma: Hybrid search (keyword + vector similarity)
Bun HTTP Worker: Background service on localhost:37777
MCP Tools: 3-layer progressive disclosure (search → timeline → get_observations)
Web UI: Visual memory browser

Installation

npx claude-mem install
npx claude-mem start  # Requires Bun

The DIY Alternative I Built First

Before discovering claude-mem, I built a minimal memory system using just two PowerShell scripts and Claude Code's native hooks API.

PostToolUse Hook (auto-capture.ps1)

Triggered after every Bash or Write tool use. Captures git commits and new file creations to a daily markdown file:

memory/auto-capture/2026-04-13.md
- 09:15 [abc1234] feat: Add user authentication
- 09:32 [Write] auth_middleware.dart
- 10:01 [def5678] fix: Token refresh logic

SessionStart Hook (session-resume.ps1)

Reads the last 3 days of captures and injects them as context when a new session starts. The AI immediately knows what you've been working on.

Registration in settings.json

{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "Bash|Write",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "powershell -File auto-capture.ps1"
      }]
    }],
    "SessionStart": [{
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "powershell -File session-resume.ps1"
      }]
    }]
  }
}

Head-to-Head Comparison

Feature	claude-mem	DIY Hooks
Setup	`npx install` (1 command)	2 scripts, manual
Auto-capture	All tool usage	git commits + Write only
Search	Vector similarity + keyword	grep (text search)
Web UI	localhost:37777	None
Dependencies	Bun + SQLite + (Chroma)	None
Token cost	LLM compression (Gemini = free)	Zero
Git-friendly	DB file (gitignored)	Markdown files (shareable)
Multi-instance	Session-scoped isolation	File sharing for coordination

Running Both Together

The good news: they coexist perfectly. claude-mem registers as a plugin, DIY hooks register directly in settings.json. Both fire on the same events without conflict.

When claude-mem shines

Smart compression: Uses an LLM (Gemini/Claude) to summarize tool outputs into compact observations
Semantic search: "What did I do with the auth system last week?" actually works
Web dashboard: Visual overview of what's been captured

When DIY hooks shine

Zero dependencies: No server, no database, no runtime
Team sharing: Markdown files can be committed to git and shared across instances
Full control: You decide exactly what gets captured and how
Truly free: No API calls whatsoever

Cost Optimization Tip

claude-mem defaults to using Claude API for compression, which consumes your tokens. Switch to Gemini (free) to eliminate this:

// ~/.claude-mem/settings.json
{
  "CLAUDE_MEM_PROVIDER": "gemini",
  "CLAUDE_MEM_GEMINI_API_KEY": "your-free-key-from-aistudio.google.com"
}

Our 3-Layer Memory Architecture

In our project (Flutter Web + Supabase, 3 parallel Claude Code instances), we use a layered approach:

Layer	Tool	Purpose
L1: Intra-session	claude-mem (SQLite)	Auto-record all tool usage, semantic search
L2: Inter-session	DIY hooks (markdown)	Git commit history, cross-instance sharing
L3: Cross-project	NotebookLM Master Brain	Deep research, long-term architectural knowledge

Verdict

claude-mem delivers on its promise of turning Claude Code from a "disposable tool" into a "growing partner." The vector search and Web UI are genuinely useful features that are hard to replicate with simple scripts.

However, for teams that want zero dependencies, zero token cost, and git-friendly memory sharing, a DIY hook approach is a solid starting point.

My recommendation: Start with DIY hooks for minimal memory, then layer on claude-mem when you need semantic search and automatic compression.

Built with Claude Code | Project: https://my-web-app-b67f4.web.app/

ClaudeCode #AI #buildinpublic

Claude Codeに永続メモリを追加する「claude-mem」を実際に導入してみた — 自作hook版との比較

kanta13jp1 — Mon, 13 Apr 2026 09:08:48 +0000

はじめに

Claude Codeを日常的に使っていて、こんな経験はないだろうか。

「昨日の続きをやって」と言ったのに、まったく覚えていない。
毎回プロジェクトの構成を説明し直す。前回のセッションで学んだ教訓がリセットされる。

これを解決するツール claude-mem が公開48時間で4.6万スターを突破した。実際に導入してみたので、自作の軽量版hookとの比較も含めてレポートする。

claude-mem とは

GitHub: https://github.com/thedotmack/claude-mem

Claude Codeに「永続メモリ」を追加するプラグイン。セッション間で文脈を引き継ぎ、過去の作業内容・コーディングスタイル・プロジェクト知識を蓄積する。

技術アーキテクチャ

5つのLifecycle Hooks: SessionStart / UserPromptSubmit / PostToolUse / Stop / SessionEnd
SQLite + Chroma: ハイブリッド検索（キーワード + ベクター類似度）
Bun HTTP Worker: localhost:37777 で常駐サービス
MCP Tools: search / timeline / get_observations の3層検索
Web UI: ブラウザで蓄積状況を可視化

インストール

npx claude-mem install
npx claude-mem start  # Worker起動（Bun必須）

導入前に自作した軽量版

実はclaude-memを知る前に、同じ課題を解決する軽量hookを自作していた。

自作版の設計

PostToolUse hook (auto-capture.ps1)
  └─ git commit / Write → memory/auto-capture/YYYY-MM-DD.md に追記

SessionStart hook (session-resume.ps1)
  └─ 直近3日分のキャプチャを読み込み → コンテキスト注入

特徴: 外部サーバー不要。ファイルベース。PowerShellスクリプト2本だけ。

settings.json への登録

{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [{
      "matcher": "Bash|Write",
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "powershell -File auto-capture.ps1"
      }]
    }],
    "SessionStart": [{
      "hooks": [{
        "type": "command",
        "command": "powershell -File session-resume.ps1"
      }]
    }]
  }
}

claude-mem vs 自作hook 比較

機能	claude-mem	自作hook
セットアップ	`npx install` 1コマンド	スクリプト2本手書き
自動キャプチャ	全ツール使用を記録	git commit + Write のみ
検索	ベクター類似度 + キーワード	grep (テキスト検索)
Web UI	localhost:37777 で可視化	なし
外部依存	Bun + SQLite + (Chroma)	なし
トークン消費	圧縮にLLM使用 (Gemini無料可)	ゼロ
git管理	DBファイル (gitignore)	mdファイル (git共有可)
複数インスタンス	セッション単位で分離	ファイル共有で協調

実際に両方を併用してみた結果

結論: 共存できる。

claude-memはプラグインとしてhooksを登録し、自作hookはsettings.jsonに直接登録。両方が同時に動作する。

claude-memの良い点

圧縮が賢い: LLM（Gemini等）で要約するので、大量のツール使用をコンパクトに記憶
検索が強力: 「先週のAPI実装」のような自然言語クエリで過去の作業を検索可能
Web UIが便利: 何が記憶されているか一目で確認できる

自作hookの良い点

ゼロ依存: サーバー起動不要。スクリプトだけで完結
git共有: チーム（複数インスタンス）で記憶を共有できる
完全無料: LLM APIを一切使わない
カスタマイズ自在: 何をキャプチャするか完全に制御可能

コスト最適化のコツ

claude-memはデフォルトでClaude APIを使って圧縮するため、トークンを消費する。以下の設定で無料化できる:

// ~/.claude-mem/settings.json
{
  "CLAUDE_MEM_PROVIDER": "gemini",
  "CLAUDE_MEM_GEMINI_API_KEY": "your-key-here"
}

Google AI StudioでGemini API Keyを無料取得し、圧縮処理をGeminiに委譲。Claude側のトークン消費はゼロになる。

我々のプロジェクトでの活用

自分株式会社（Flutter Web + Supabase）では3インスタンス並行開発を行っている。各インスタンスの知識共有に以下の3層メモリを使い分けている:

層	ツール	用途
L1: セッション内	claude-mem (SQLite)	ツール使用の自動記録・検索
L2: セッション間	自作hook (mdファイル)	git commit履歴・インスタンス間共有
L3: プロジェクト横断	NotebookLM Master Brain	深い調査・長期知識の蓄積

まとめ

claude-memは「Claude Codeを育てるパートナーに変える」ツールとして、宣伝文句に偽りなし。特にベクター検索とWeb UIは自作では難しい。

ただし、シンプルなユースケースなら自作hookで十分。外部依存なし・トークン消費なし・git共有可能という利点がある。

おすすめ: まず自作hookで最小限のメモリを実装し、必要に応じてclaude-memを追加導入する「段階的アプローチ」が最も合理的。

URL: https://my-web-app-b67f4.web.app/
GitHub: https://github.com/thedotmack/claude-mem

ClaudeCode #AI #buildinpublic

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

kanta13jp1 — Mon, 13 Apr 2026 07:00:11 +0000

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

はじめに

Flutter Web × Supabase で開発中の自分株式会社で、本日 AI大学機能が 40社体制 に到達しました。

同時に本番デプロイが SQLSTATE 42P10 エラーで失敗するという障害が発生。原因調査と修正を即日対応したので、その記録を共有します。

AI大学とは

自分株式会社の「AI大学」機能は、主要 AI プロバイダー（Google/OpenAI/Anthropic など）について以下を学べる機能です：

各社の概要・モデル一覧・API ガイド
クイズで知識確認
学習スコア・ストリーク記録
ランキングで競争

本日で登録プロバイダーが 40社になりました：

google, openai, anthropic, microsoft, meta, x, deepseek, mistral, perplexity,
groq, cohere, amazon, stability, huggingface, nvidia, ibm, sakana, baidu,
oracle, reka, aleph_alpha, together_ai, fireworks_ai, replicate, writer,
ai21, voyage, elevenlabs, openrouter, ollama, runway, suno, ideogram, udio,
luma, kling, pika, assemblyai, twelve_labs, cohere(重複除外後 39社+α)

本番デプロイ障害: SQLSTATE 42P10

エラー内容

ERROR: there is no unique or exclusion constraint matching
       the ON CONFLICT specification (SQLSTATE 42P10)

GitHub Actions の deploy-prod.yml が Supabase migration 適用時に失敗。

原因

ai_university_content テーブルの DDL:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_university_content (
  id         uuid PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  provider   text NOT NULL,
  category   text NOT NULL,
  -- ... 他カラム
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS ai_university_content_provider_idx
  ON ai_university_content (provider, sort_order);

INDEX のみで UNIQUE 制約なし。

一方、新しい migration（40社目前後から）は：

INSERT INTO ai_university_content (provider, category, title, content, published_at)
VALUES (...)
ON CONFLICT (provider, category) DO UPDATE  -- ← UNIQUE制約が必要!
  SET title = EXCLUDED.title,
      content = EXCLUDED.content;

ON CONFLICT (provider, category) は UNIQUE 制約または EXCLUDE 制約 が必要です。
INDEX だけでは PostgreSQL は使えません。

修正方法

新しい migration ファイル 20260412029500_add_unique_constraint.sql を追加：

-- Remove duplicate rows first (keep most recently updated)
DELETE FROM ai_university_content a
USING ai_university_content b
WHERE a.id < b.id
  AND a.provider = b.provider
  AND a.category = b.category;

-- Add the UNIQUE constraint required for ON CONFLICT upsert
ALTER TABLE ai_university_content
  ADD CONSTRAINT ai_university_content_provider_category_unique
  UNIQUE (provider, category);

ポイント: migration は順序通りに適用されるため、このファイルに 20260412029500 というタイムスタンプをつけて、問題の migration（20260412030000〜）の直前に挿入しました。

重複行の削除について

本番 DB に既存データがある場合、UNIQUE 制約追加前に重複を除去する必要があります。

DELETE FROM ai_university_content a
USING ai_university_content b
WHERE a.id < b.id          -- idが小さい方（古い方）を削除
  AND a.provider = b.provider
  AND a.category = b.category;

この書き方は PostgreSQL の DELETE ... USING 構文で、自己結合して重複を削除できます。

PostgreSQL の ON CONFLICT まとめ

書き方	必要な前提	動作
`ON CONFLICT DO NOTHING`	不要	競合時は無視
`ON CONFLICT (col) DO UPDATE`	`col` に UNIQUE/EXCLUDE 制約が必要	競合時は UPDATE
`ON CONFLICT ON CONSTRAINT name`	制約名を指定	制約に合致した競合時に UPDATE

早期の migration では ON CONFLICT DO NOTHING（制約不要）を使っていましたが、後から upsert に変更した際に制約を追加し忘れたのが原因でした。

Supabase migration の注意点

migration は不可逆 — 一度 push した migration は修正ではなく新しい migration を追加して対処
本番 DB のデータを変更する migration は慎重に — DELETE を含む migration は特に
ON CONFLICT を使う場合は制約を先に追加 — DDL migration → seed migration の順

まとめ

AI大学が 40社体制に到達
ON CONFLICT (provider, category) エラーの根本原因は UNIQUE 制約の欠如
重複削除 + 制約追加 migration を挿入することで修正
supabase db push --include-all は migration の順序が重要

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buildinpublic #Flutter #Supabase #PostgreSQL #個人開発

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 12:09:45 +0000

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

はじめに

Flutter Web × Supabase で開発中の自分株式会社で、本日 AI大学機能が 40社体制 に到達しました。

同時に本番デプロイが SQLSTATE 42P10 エラーで失敗するという障害が発生。原因調査と修正を即日対応したので、その記録を共有します。

AI大学とは

自分株式会社の「AI大学」機能は、主要 AI プロバイダー（Google/OpenAI/Anthropic など）について以下を学べる機能です：

各社の概要・モデル一覧・API ガイド
クイズで知識確認
学習スコア・ストリーク記録
ランキングで競争

本日で登録プロバイダーが 40社になりました：

google, openai, anthropic, microsoft, meta, x, deepseek, mistral, perplexity,
groq, cohere, amazon, stability, huggingface, nvidia, ibm, sakana, baidu,
oracle, reka, aleph_alpha, together_ai, fireworks_ai, replicate, writer,
ai21, voyage, elevenlabs, openrouter, ollama, runway, suno, ideogram, udio,
luma, kling, pika, assemblyai, twelve_labs, cohere(重複除外後 39社+α)

本番デプロイ障害: SQLSTATE 42P10

エラー内容

ERROR: there is no unique or exclusion constraint matching
       the ON CONFLICT specification (SQLSTATE 42P10)

GitHub Actions の deploy-prod.yml が Supabase migration 適用時に失敗。

原因

ai_university_content テーブルの DDL:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_university_content (
  id         uuid PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  provider   text NOT NULL,
  category   text NOT NULL,
  -- ... 他カラム
);

CREATE INDEX IF NOT EXISTS ai_university_content_provider_idx
  ON ai_university_content (provider, sort_order);

INDEX のみで UNIQUE 制約なし。

一方、新しい migration（40社目前後から）は：

INSERT INTO ai_university_content (provider, category, title, content, published_at)
VALUES (...)
ON CONFLICT (provider, category) DO UPDATE  -- ← UNIQUE制約が必要!
  SET title = EXCLUDED.title,
      content = EXCLUDED.content;

ON CONFLICT (provider, category) は UNIQUE 制約または EXCLUDE 制約 が必要です。
INDEX だけでは PostgreSQL は使えません。

修正方法

新しい migration ファイル 20260412029500_add_unique_constraint.sql を追加：

-- Remove duplicate rows first (keep most recently updated)
DELETE FROM ai_university_content a
USING ai_university_content b
WHERE a.id < b.id
  AND a.provider = b.provider
  AND a.category = b.category;

-- Add the UNIQUE constraint required for ON CONFLICT upsert
ALTER TABLE ai_university_content
  ADD CONSTRAINT ai_university_content_provider_category_unique
  UNIQUE (provider, category);

重複行の削除について

本番 DB に既存データがある場合、UNIQUE 制約追加前に重複を除去する必要があります。

DELETE FROM ai_university_content a
USING ai_university_content b
WHERE a.id < b.id          -- idが小さい方（古い方）を削除
  AND a.provider = b.provider
  AND a.category = b.category;

この書き方は PostgreSQL の DELETE ... USING 構文で、自己結合して重複を削除できます。

PostgreSQL の ON CONFLICT まとめ

書き方	必要な前提	動作
`ON CONFLICT DO NOTHING`	不要	競合時は無視
`ON CONFLICT (col) DO UPDATE`	`col` に UNIQUE/EXCLUDE 制約が必要	競合時は UPDATE
`ON CONFLICT ON CONSTRAINT name`	制約名を指定	制約に合致した競合時に UPDATE

早期の migration では ON CONFLICT DO NOTHING（制約不要）を使っていましたが、後から upsert に変更した際に制約を追加し忘れたのが原因でした。

Supabase migration の注意点

migration は不可逆 — 一度 push した migration は修正ではなく新しい migration を追加して対処
本番 DB のデータを変更する migration は慎重に — DELETE を含む migration は特に
ON CONFLICT を使う場合は制約を先に追加 — DDL migration → seed migration の順

まとめ

AI大学が 40社体制に到達
ON CONFLICT (provider, category) エラーの根本原因は UNIQUE 制約の欠如
重複削除 + 制約追加 migration を挿入することで修正
supabase db push --include-all は migration の順序が重要

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How I Automated CS, Bug Fixes, and Competitor Monitoring with Claude Code Schedule

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 09:43:44 +0000

How I Automated CS, Bug Fixes, and Competitor Monitoring with Claude Code Schedule — Zero Servers, Zero API Cost

Title Options

How I Automated CS, Bug Fixes, and Competitor Monitoring with Claude Code Schedule
9 Automated Tasks Running 24/7 Without a Server — Claude Code Schedule
From Support Tickets to Blog Drafts: Full Automation with Claude Code Schedule

Target

[x] dev.to (English, technical)
[ ] Hashnode
[ ] Medium

Draft

The Problem

I run a personal SaaS called "Jibun Corp" (自分株式会社) — an AI-integrated life management platform built with Flutter Web + Supabase. As a solo developer, I was drowning in:

Support ticket responses
Bug reports and fixes
Competitor monitoring across 14 products
Daily reports and metrics tracking
Blog post writing

The Solution: Claude Code Schedule

Claude Code recently added a "Schedule" feature. It runs tasks on a cron-like schedule, entirely in Anthropic's cloud. No server, no PC required, no API costs beyond the Pro plan.

My 9 Automated Tasks

Task	Frequency	What it does
daily-report	Daily 9 AM	Fetches metrics → generates report → posts to X
cs-check	Hourly	Reads tickets → replies via FAQ or fixes bugs → escalates complex ones
weekly-sns-draft	Weekly Mon	Summarizes week → drafts social posts
daily-development	Daily 10 AM	Pushes roadmap tasks forward
pr-auto-review	Every 3h	Reviews open PRs for security, performance, logic
competitor-monitoring	Daily 7 AM	Checks 14 competitors' websites and news
infra-health-check	Every 30 min	Verifies DB connectivity and table availability
dependency-audit	Weekly Mon	Checks for vulnerable packages
blog-draft	Daily 8 AM	Generates technical blog drafts

Architecture

CLAUDE.md (task definitions)
    ↓
Claude Code Schedule (cron trigger)
    ↓
WebFetch → Supabase Edge Functions (thin API layer)
    ↓
Supabase PostgreSQL (data persistence)
    ↓
GitHub push → Firebase auto-deploy

Key Learnings

Edge Functions as thin APIs: Schedule can only use WebFetch (HTTP), so create minimal Edge Functions that expose your data.
RLS matters: Schedule runs as service_role, so set up RLS policies accordingly.
Log everything: Created a schedule_task_runs table to track execution status, viewable from the admin dashboard.

Cost

Claude Pro plan: $20/month (already paying for development)
Additional API cost: $0
Server cost: $0
Total automation cost: $0

Conclusion

Claude Code Schedule turns CLAUDE.md into a living operations manual. Write what you want done, set a schedule, and walk away.

URL: https://my-web-app-b67f4.web.app/
GitHub: https://github.com/kanta13jp1/my_web_app

flutter #supabase #claudecode #automation #buildinpublic

Flutter Supabaseで「AI大学」を34社対応に拡張した話 — 毎日自動更新するAI学習プラットフォーム

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 09:42:36 +0000

Flutter×Supabaseで「AI大学」を34社対応に拡張した話 — 毎日自動更新するAI学習プラットフォーム

はじめに

個人開発アプリ「自分株式会社」の中で最も差別化が進んでいる機能が AI大学 です。

Google、OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeekなど、乱立するAIプロバイダーを横断的に学習できるプラットフォームを Flutter Web + Supabase で構築し、34社対応まで拡張しました。

この記事では:

AI大学の基本設計とDB構造
34社のコンテンツを GitHub Actions で2時間ごと自動更新 する仕組み
スコア・ストリーク・バッジの実装
SNSシェアカード生成 (Flutter Web → PNG → base64)

を紹介します。

AI大学の概要

ユーザーが各AIプロバイダーの概要・モデル一覧・API情報・最新ニュースを学習し、クイズに答えることで「AI偏差値」を競う機能です。

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ AI大学                                           │
│                                                  │
│  [Google] [OpenAI] [Anthropic] [Meta] [xAI] ... │
│   34社タブで切り替え                              │
│                                                  │
│  📖 概要 | 🤖 モデル | 🔌 API | 📰 最新ニュース  │
│                                                  │
│  [クイズに挑戦] ✓ 3/5問正解                      │
│  🔥 連続学習 7日目                               │
└─────────────────────────────────────────────────┘

DBスキーマ

-- コンテンツテーブル
CREATE TABLE ai_university_content (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  provider text NOT NULL,          -- 'google', 'openai', ...
  category text NOT NULL,          -- 'overview', 'models', 'api', 'news'
  title text NOT NULL,
  content text NOT NULL,           -- Markdown形式
  published_at date,
  created_at timestamptz DEFAULT now(),
  updated_at timestamptz DEFAULT now(),
  UNIQUE(provider, category)       -- UPSERT用
);

-- スコアテーブル
CREATE TABLE ai_university_scores (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  user_id uuid REFERENCES auth.users NOT NULL,
  provider text NOT NULL,
  quiz_id text NOT NULL,
  correct boolean NOT NULL,
  studied_at timestamptz DEFAULT now(),
  UNIQUE(user_id, provider, quiz_id)
);

-- ストリークテーブル
CREATE TABLE ai_university_streaks (
  user_id uuid REFERENCES auth.users PRIMARY KEY,
  current_streak int DEFAULT 0,
  max_streak int DEFAULT 0,
  last_studied_date date
);

RLS で user_id = auth.uid() を設定し、自分のスコアのみ読み書き可能。

34社のプロバイダー一覧

メガプレイヤー (9社):
  google, openai, anthropic, microsoft, meta,
  x (xAI/Grok), deepseek, mistral, perplexity

特化型AI (11社):
  groq, cohere, amazon, oracle, reka,
  aleph_alpha, together_ai, fireworks_ai, replicate,
  writer, ai21

AIインフラ層 (5社):
  voyage, elevenlabs, openrouter, ollama, ideogram

マルチモーダル (5社):
  runway, suno, udio, luma, kling

その他 (4社):
  pika, stability, huggingface, ...

各プロバイダーには overview / models / api / news の4カテゴリのコンテンツがあります。

コンテンツ自動更新: 2層アーキテクチャ

コンテンツ更新は2つの仕組みが並行して動いています:

層1: GitHub Actions (2時間ごと・RSS駆動)

# ai-university-update.yml
on:
  schedule:
    - cron: '0 */2 * * *'

steps:
  - name: Update news content
    run: |
      # 各プロバイダーの公式ブログRSSを取得
      # schedule-hub EF の upsert_news action で更新
      curl -X POST \
        "https://{project}.supabase.co/functions/v1/schedule-hub" \
        -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY }}" \
        -d '{"action":"ai_university.upsert_news","provider":"google","content":"..."}'

層2: Claude Code Schedule (4時間ごと・NotebookLM Deep Research)

# NotebookLM に最新AIニュースを調査させて高品質コンテンツを生成
notebooklm use jibun-master-brain
notebooklm source add-research "Google Gemini OpenAI GPT Anthropic Claude latest 2026"
notebooklm research wait
notebooklm ask "各AIプロバイダーの最新情報をまとめて"

GitHub Actions の RSS 更新より深い情報を Claude Schedule が上書きするため、
後から書いた方が最新版になります。

Flutter側の実装: DB駆動タブ

// gemini_university_v2_page.dart
class _GeminiUniversityV2PageState extends State<GeminiUniversityV2Page>
    with TickerProviderStateMixin {
  late TabController _tabController;
  List<String> _providers = [];

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _loadProviders();
  }

  Future<void> _loadProviders() async {
    final response = await Supabase.instance.client
        .from('ai_university_content')
        .select('provider')
        .eq('category', 'overview');

    final providers = (response as List)
        .map((e) => e['provider'] as String)
        .toSet()
        .toList()
      ..sort();

    setState(() {
      _providers = providers;
      _tabController = TabController(length: providers.length, vsync: this);
    });
  }
}

_providers は DB から動的に取得するため、新プロバイダーを migration で追加するだけでタブが自動追加されます。

スコア書き込み (RLS直接UPSERT)

// クイズ回答時
await Supabase.instance.client
    .from('ai_university_scores')
    .upsert({
      'user_id': userId,
      'provider': provider,
      'quiz_id': quizId,
      'correct': isCorrect,
      'studied_at': DateTime.now().toIso8601String(),
    }, onConflict: 'user_id,provider,quiz_id');

RLS ポリシー:

-- INSERT: 自分のスコアのみ
CREATE POLICY "Users can insert own scores"
ON ai_university_scores FOR INSERT
WITH CHECK (auth.uid() = user_id);

SNSシェアカード生成 (Flutter Web)

学習完了時に「何社学習済み」をビジュアル化してシェアできます:

// RenderRepaintBoundary → PNG → base64 → HTMLAnchorElement
Future<void> _shareProgress() async {
  final boundary = _shareCardKey.currentContext!
      .findRenderObject() as RenderRepaintBoundary;
  final image = await boundary.toImage(pixelRatio: 2.0);
  final byteData = await image.toByteData(format: ImageByteFormat.png);

  // Web: base64エンコードしてダウンロードリンクを生成
  final base64 = base64Encode(byteData!.buffer.asUint8List());
  final anchor = web.HTMLAnchorElement()
    ..href = 'data:image/png;base64,$base64'
    ..download = 'ai-university-progress.png'
    ..click();
}

連続学習ストリーク (Supabase RPC)

-- update_streak RPC
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_ai_university_streak(p_user_id uuid)
RETURNS TABLE(current_streak int, max_streak int) AS $$
DECLARE
  v_last_date date;
  v_current int;
  v_max int;
BEGIN
  SELECT last_studied_date, current_streak, max_streak
  INTO v_last_date, v_current, v_max
  FROM ai_university_streaks WHERE user_id = p_user_id;

  IF v_last_date = CURRENT_DATE - 1 THEN
    v_current := v_current + 1;  -- 連続
  ELSIF v_last_date = CURRENT_DATE THEN
    NULL;  -- 今日すでに学習済み
  ELSE
    v_current := 1;  -- リセット
  END IF;

  v_max := GREATEST(v_max, v_current);

  UPDATE ai_university_streaks
  SET current_streak = v_current, max_streak = v_max,
      last_studied_date = CURRENT_DATE
  WHERE user_id = p_user_id;

  RETURN QUERY SELECT v_current, v_max;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER;

まとめ

項目	内容
対応プロバイダー	34社
コンテンツ更新	2時間ごと (GitHub Actions) + 4時間ごと (Claude Schedule)
スコア管理	Supabase `ai_university_scores` (RLS直接UPSERT)
ストリーク	Supabase RPC `update_ai_university_streak`
バッジ	`ai_university_badges` テーブル (EF自動発行)
シェア	Flutter Web → PNG → base64 (package:web)

AIプロバイダーの乱立は個人開発者にとってノイズですが、「全部学べる1アプリ」として整理すると差別化になりました。

フィードバックお待ちしています。

URL: https://my-web-app-b67f4.web.app/

Flutter #Supabase #AI #buildinpublic #個人開発

Claude Code 4インスタンス並列開発 + Edge Functions全量CI/CDデプロイを整備した話

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 09:01:32 +0000

ブログ下書き 2026-03-28 (Edge Functions CI/CD)

タイトル案

Claude Code 4インスタンス並列開発 + Edge Functions全量CI/CDデプロイを整備した話
自分株式会社開発日記 #10: Web/VSCode/Windows/PowerShell 4インスタンス協調開発
FlutterWeb×Supabase: Edge Functions 36本を全てCI/CDに乗せた話

投稿先候補

[x] Zenn (技術詳細系)
[x] Qiita (実用系)
[ ] note (エッセイ系)
[ ] dev.to (英語版)

本文下書き（1500〜2000字）

はじめに

自分株式会社（Flutter Web + Supabase）は、Notion・Evernote・MoneyForward・X など21の競合SaaSを超える統合プラットフォームを1人で開発中です。

今日は Claude Code を4インスタンス同時実行する開発体制を構築し、Edge Functions の CI/CD を完備した話をします。

4インスタンス並列開発の役割分担

VSCode版（Claude Code IDE）  → lib/ フロントエンド実装
Web版（claude.ai/code）       → supabase/functions/ Edge Functions
Windows版（デスクトップアプリ）  → docs/ ドキュメント・マイグレーション
PowerShell（ターミナル）         → 全体管理・CI監視

各インスタンスが担当ディレクトリを守り、開始前に git pull --rebase origin main を必ず実行することで競合を防いでいます。

問題: Edge Functions がCI/CDに含まれていなかった

deploy-prod.yml を確認すると、以下の7つの Edge Functions がデプロイ対象に含まれていませんでした:

check-competitor-updates — 競合14社のWeb可用性チェック
health-check — DB接続・テーブル可用性チェック
analyze-reality — リアリティチェックAI
trigger-analysis — 選挙分析トリガー
local-election-intelligence — 地方選挙インテリジェンス
agent-runtime-cycle — AIエージェント定期サイクル

これらは手動デプロイが必要な状態で、CI/CDの恩恵を受けられていませんでした。

解決: deploy-prod.yml に全関数を追加

- name: Deploy Supabase Edge Functions
  run: |
    # 既存の関数...
    supabase functions deploy reply-support-request --no-verify-jwt
    supabase functions deploy post-x-update --no-verify-jwt
    # 今回追加
    supabase functions deploy check-competitor-updates --no-verify-jwt
    supabase functions deploy get-competitor-monitoring --no-verify-jwt
    supabase functions deploy health-check --no-verify-jwt
    supabase functions deploy analyze-reality --no-verify-jwt
    supabase functions deploy trigger-analysis --no-verify-jwt
    supabase functions deploy local-election-intelligence --no-verify-jwt
    supabase functions deploy agent-runtime-cycle --no-verify-jwt

新規作成: get-competitor-monitoring Edge Function

check-competitor-updates は競合サイトをPOSTで叩いてDBに記録しますが、
管理者UIからそのデータを参照するGETエンドポイントがありませんでした。

新規作成した get-competitor-monitoring の設計:

// GET /functions/v1/get-competitor-monitoring?days=7&limit=50
serve(async (req) => {
  const url = new URL(req.url);
  const days = parseInt(url.searchParams.get("days") ?? "7", 10);
  const limit = Math.min(parseInt(url.searchParams.get("limit") ?? "50", 10), 100);

  const since = new Date(Date.now() - days * 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString();

  const { data } = await supabase
    .from("competitor_monitoring")
    .select("*")
    .gte("checked_at", since)
    .order("checked_at", { ascending: false })
    .limit(limit);

  // 競合ごとの最新結果をまとめる
  const latestByCompetitor = {};
  for (const row of data ?? []) {
    if (!latestByCompetitor[row.competitor_key]) {
      latestByCompetitor[row.competitor_key] = {
        key: row.competitor_key,
        name: row.competitor_name,
        available: row.available,
        latency_ms: row.latency_ms,
        checked_at: row.checked_at,
      };
    }
  }

  return new Response(JSON.stringify({
    competitors: Object.values(latestByCompetitor),
    summary: { total, available, availabilityPct },
  }));
});

役割分担の明確化:

check-competitor-updates (POST): 実際にサイトを叩いてDBに記録
get-competitor-monitoring (GET): DBから最新結果を取得してUIに提供

EdgeFunctionSummaryCard による UI カバレッジ可視化

lib/widgets/edge_function_summary_card.dart には全36 Edge Functions の UI 接続状況が一覧で表示されます。

Edge Functions 実装状況
全 35 件 | UI 実装済: 31 件 | UI未実装: 4 件 (89%)

UI 未実装の関数（サーバーサイド専用を除く）には警告アイコンが表示され、
詳細ページ（/edge-functions）から手動テストも可能です。

flutter analyze 0件維持の重要性

4インスタンスが並列で lib/ を変更すると flutter analyze のエラーが増えるリスクがあります。
Web インスタンスは supabase/functions/ のみを担当し、lib/ には触れないことで Dart 解析エラーの発生を抑えています。

まとめ

Edge Functions 36本全てを CI/CD に乗せ完備
新規 get-competitor-monitoring で管理者 UI に競合可用性データを提供
4インスタンス並列開発体制 でフロント/バックエンド/ドキュメントを同時進行
CI/CD の恩恵を受けられていなかった7関数を deploy-prod.yml に追加

サービスURL: 自分株式会社
タグ: #FlutterWeb #Supabase #buildinpublic #ClaudeCode #EdgeFunctions

Claude Code Schedule で CS・バグ修正・競合モニタリングを完全自動化した話

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 09:01:30 +0000

Claude Code Schedule で CS・バグ修正・競合モニタリングを完全自動化した話

タイトル案

Claude Code Schedule で CS・バグ修正・競合モニタリングを完全自動化した話
PCもサーバーも不要: Claude Code Schedule で9つの定期タスクを無料自動化
Flutter Web + Supabase アプリの運用を Claude Code Schedule で完全自動化する方法

投稿先候補

[x] Zenn (技術実装メイン)
[ ] Qiita (実用Tips)
[ ] dev.to (英語版)
[ ] note (エッセイ)

本文下書き

はじめに

個人開発アプリ「自分株式会社」の運用を Claude Code Schedule で完全自動化した。

CS対応、バグ修正、競合モニタリング、日次レポート、X投稿、PRレビュー、インフラ監視、脆弱性チェック、ブログ下書き生成。合計9つのタスクを、PCを起動せずに定期実行している。

技術スタック

フロントエンド: Flutter Web (Dart)
バックエンド: Supabase (PostgreSQL + Edge Functions / Deno)
ホスティング: Firebase Hosting
CI/CD: GitHub Actions (push to main → 自動デプロイ)
自動化: Claude Code Schedule

実装のポイント

1. CLAUDE.md にタスク定義を書くだけ

### Task: cs-check (毎時 実行)
1. WebFetch で GET /functions/v1/get-support-tickets
2. FAQ で答えられる → 返信
3. バグの可能性 → ソースを読んで修正 → git commit → push
4. 判断困難 → エスカレーション

2. Edge Function で薄い API を用意

// get-support-tickets: 未返信チケット + FAQ を返す
// reply-support-request: 返信 or エスカレーション
// health-check: DB接続性・テーブル可用性チェック
// check-competitor-updates: 競合21社 HEAD リクエスト

3. 実行ログを schedule_task_runs テーブルに記録

CREATE TABLE schedule_task_runs (
  id uuid DEFAULT gen_random_uuid() PRIMARY KEY,
  task_id text NOT NULL,
  status text NOT NULL DEFAULT 'running',
  started_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
  finished_at timestamptz,
  summary text
);

管理者ダッシュボードの ScheduleTaskMonitorCard で実行状況を確認できる。

9つの自動化タスク

タスク	頻度	やること
daily-report	毎日 09:00	メトリクス取得 → レポート生成 → X投稿 → 競合チェック
cs-check	毎時	チケット確認 → FAQ返信 / バグ修正 / エスカレーション
weekly-sns-draft	毎週月曜	週次実績サマリー → SNS投稿ドラフト
daily-development	毎日 10:00	ロードマップに沿って開発を推進
pr-auto-review	3時間毎	open PR のコードレビュー
competitor-monitoring	毎日 07:00	競合21社のWebサイト・ニュースチェック
infra-health-check	毎時 30分	DB・Firebase Hosting の可用性確認
dependency-audit	毎週月曜	Flutter/Deno 依存パッケージの脆弱性チェック
blog-draft	毎日 08:00	技術ブログ下書き自動生成

詰まったポイント

Schedule サンドボックスの制約: SSH不可、DB直接接続不可。すべて WebFetch (HTTP) 経由で操作する必要がある → Edge Function を薄い API として用意することで解決
同一周期の制約: 同じ cron 式は1つしか設定できない → タスクを統合するか、異なる分オフセットで対応
RLS との戦い: Schedule からの書き込みは service_role で行うため、RLS ポリシーを service_role 用に設定する必要がある

まとめ

Claude Code Schedule を使えば:

PC不要、サーバー不要、API代金不要
CLAUDE.md を書き換えるだけで動作を変更
CS対応、バグ修正、モニタリング、レポート、ブログ下書きまで自動化

Pro プラン以上を契約しているなら追加費用ゼロで使える。

URL: https://my-web-app-b67f4.web.app/
GitHub: https://github.com/kanta13jp1/my_web_app

FlutterWeb #Supabase #ClaudeCode #buildinpublic

GitHub Actions Supabase で技術記事投稿を自動化した話 — 1日に21本をQiita/dev.toへ

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 07:48:11 +0000

GitHub Actions × Supabase で技術記事投稿を自動化した話 — 1日に21本をQiita/dev.toへ

はじめに

個人開発アプリ「自分株式会社」の開発を続けながら、技術記事を書くのが後回しになっていました。

気づいたら docs/blog-drafts/ に未公開のドラフトが21本も溜まっていました。

この記事では、1コマンドでQiita/dev.toへ自動投稿するGitHub Actionsワークフローを実装して、21本を1セッションで一括公開した話をまとめます。

問題: ドラフトが溜まる一方

Flutter Web + Supabase の個人開発では機能追加のたびにブログのネタができます。しかし投稿作業が手間で、ドラフトは増えるが公開されない状態が続いていました:

docs/blog-drafts/
├── 2026-03-28-note-comments.md       # 未公開
├── 2026-03-31-app-feedback.md        # 未公開
├── 2026-04-01-workflow-automation.md # 未公開
... (21本)

解決策: `blog-publish.yml` — 1コマンド投稿

GitHub Actions のワークフローを作り、gh workflow run で任意のドラフトをQiita/dev.toへ投稿できるようにしました。

ワークフロー全体像

name: Blog Publish (技術記事投稿)

on:
  workflow_dispatch:
    inputs:
      draft_path:
        description: '投稿するドラフトのパス'
        required: true
      platforms:
        description: 'qiita, devto, または qiita,devto'
        default: 'qiita,devto'
      dry_run:
        description: 'true=投稿しない, false=実投稿'
        default: 'false'

5つのステップ:

Step 2: frontmatter からタイトル・タグを抽出
Step 3: Supabase blog_posts テーブルに登録
Step 4: schedule-hub EF 経由で Qiita / dev.to へ投稿
Step 5: published: false → published: true に更新してブランチ作成
Step 6: 実行ログを schedule_task_runs に記録

投稿コマンド (1行)

gh workflow run blog-publish.yml \
  --field draft_path="docs/blog-drafts/2026-04-12-topic.md" \
  --field platforms="qiita,devto" \
  --field dry_run="false"

Supabase Edge Function で API を統合

Qiita と dev.to への投稿は schedule-hub という Supabase Edge Function が担います。

// schedule-hub/index.ts
const publicActions = ["blog.auto_publish", "blog.create"];

case "blog.auto_publish": {
  const { title, content, platforms, tags } = body;
  const results: Record<string, unknown> = {};

  if (platforms.includes("qiita")) {
    results.qiita = await publishToQiita(title, stripFrontmatter(content), tags);
  }
  if (platforms.includes("devto")) {
    results.devto = await publishToDevTo(title, stripFrontmatter(content), tags);
  }
  return json({ results });
}

ポイント: publicActions 配列に入れることで SERVICE_ROLE_KEY での呼び出し時の JWT 認証をスキップ。GitHub Actions から直接呼べます。

frontmatter の自動除去

Markdown ドラフトには Zenn や Qiita 用の frontmatter が含まれています。Edge Function 側で stripFrontmatter() を実行して本文だけを各プラットフォームに送ります:

function stripFrontmatter(content: string): string {
  if (!content.startsWith("---")) return content;
  const end = content.indexOf("---", 3);
  return end === -1 ? content : content.slice(end + 3).trim();
}

frontmatter の互換性

Zenn形式 (topics:) と Qiita形式 (tags:) の両方に対応しています:

# Step 2 での抽出スクリプト
TAGS=$(grep -E '^(tags|topics):' "$DRAFT_PATH" | head -1 | tr -d '\r' | \
  sed 's/^tags: *//;s/^topics: *//' | \
  tr -d '[]"'"'" | tr ',' '\n' | \
  sed 's/^ *//;s/ *$//' | grep -v '^$' | \
  tr '\n' ',' | sed 's/,$//')
[ -z "$TAGS" ] && TAGS="Flutter,Supabase,buildinpublic"

形式	例	動作
Qiita形式	`tags: Flutter,Supabase,AI`	✅ そのまま抽出
Zenn形式	`topics: ["Flutter", "Supabase"]`	✅ 変換して抽出
配列形式	`tags: [Flutter, Supabase, DNS]`	✅ 変換して抽出
タグなし	—	✅ デフォルト値を使用

Step 5 の制約: GITHUB_TOKEN とブランチ保護

published: true への更新は Step 5 でブランチに push されますが、GITHUB_TOKEN はブランチ保護 (require PR) をバイパスできません:

方法	結果
`git push origin HEAD:main`	❌ GH006 Protected branch
`gh api repos/.../merges POST`	❌ HTTP 409
`gh pr create`	❌ GitHub Actions は PR 作成不可

現在の運用: Step 5 がブランチ blog-publish/YYYYMMDDHHMMSS を作成 → ローカルで git merge --no-edit && git push origin main でマージ。

恒久解決策: リポジトリ設定で BLOG_PAT シークレット (bypass 権限付き PAT) を設定すれば完全自動化できます。

21本を1日で一括公開した手順

# 未公開ドラフトを一覧
grep -rl "^published: false" docs/blog-drafts/ | sort

# 3本ずつ並行 dispatch
gh workflow run blog-publish.yml --field draft_path="..." --field platforms="qiita,devto" --field dry_run="false"
gh workflow run blog-publish.yml --field draft_path="..." --field platforms="qiita,devto" --field dry_run="false"
gh workflow run blog-publish.yml --field draft_path="..." --field platforms="qiita,devto" --field dry_run="false"

# 完了後、published:true ブランチをまとめてマージ
git fetch origin
git merge origin/blog-publish/20260412-XXXXXX --no-edit
git push origin main

3本並行 dispatch × 7セット = 21本を約1時間で公開完了。

実装のポイントまとめ

課題	解決策
Qiita タグ空で 403	デフォルトタグを設定
GitHub Actions 認証 (401)	`publicActions` で JWT スキップ
Zenn/Qiita frontmatter 混在	`grep -E '^(tags\
ブランチ保護でマージ不可	ローカルマージで回避
dev.to 日本語タイトル	UTF-8 エンコード済み URL で投稿成功

まとめ

{% raw %}blog-publish.yml + Supabase schedule-hub EF の組み合わせで、ドラフトから投稿まで1コマンドで完了するワークフローを構築しました。

溜まっていた21本のドラフトを1セッションで一括公開でき、Qiita フォロワー数も増加中です。

技術記事は書きっぱなしにせず、自動化で公開のハードルを下げることが継続の鍵だと実感しています。

フィードバックお待ちしています。

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GitHub #Supabase #GitHubActions #buildinpublic #個人開発

FlutterアプリのノートAI検索をOpenAIなしでも動くように安定化した話

kanta13jp1 — Sun, 12 Apr 2026 07:42:21 +0000

はじめに

自分株式会社（Notion・Evernote・MoneyForward・Slack を1つに統合するAIライフマネジメントアプリ）の開発を続けています。

今日は「AI 検索の安定化」を実装しました。

元々 OpenAI API を使ったセマンティック検索機能はあったのですが、OpenAI キーが設定されていない環境や API 障害時には検索が完全に使えない状態でした。
これを「常に動く全文検索」にしながら「可能なら AI ランキングも使う」というハイブリッド構成に改善しました。

課題：AI 検索が脆すぎた

元の ai-search Edge Function は以下の問題を抱えていました：

// 問題のある元実装
const openaiApiKey = Deno.env.get('OPENAI_API_KEY')
if (!openaiApiKey) {
  throw new Error('OpenAI API key not configured') // ← キーがなければ即エラー
}

OpenAI が使えない状況が1つでも発生すると、ユーザーは完全に検索できなくなります。

解決策：テキスト検索フォールバック + モード制御

改善後の構成はこうなりました：

リクエスト (mode: 'auto')
  ↓
OpenAI 設定済み？
  Yes → AI ランキング検索
    → 失敗時 → ILIKE テキスト検索にフォールバック
  No  → ILIKE テキスト検索

PostgreSQL ILIKE ベースの全文検索

まず日本語でも確実に動く検索を実装します。
PostgreSQL の ILIKE はバイト列で部分一致するので日本語でも問題なく使えます：

async function textSearch(
  supabase: any,
  userId: string,
  query: string,
  limit: number,
): Promise<Note[]> {
  const keywords = query.trim().split(/\s+/).filter((k) => k.length > 0);
  if (keywords.length === 0) return [];

  // スペース区切りの全キーワードを OR 検索
  const orConditions = keywords
    .map((k) => `title.ilike.%${k}%,content.ilike.%${k}%`)
    .join(",");

  const { data, error } = await supabase
    .from("notes")
    .select("id, title, content, tags, category_id, created_at, updated_at")
    .eq("user_id", userId)
    .is("deleted_at", null)
    .or(orConditions)
    .order("updated_at", { ascending: false })
    .limit(limit);

  if (error) throw error;
  return (data as Note[]) ?? [];
}

AI フォールバック付きメイン処理

if (useAi) {
  try {
    const { rankedNotes, explanation, tokens } = await aiRank(
      openaiApiKey!, query, allNotes, limit,
    );
    results = rankedNotes;
    searchMode = "ai";
  } catch (aiError) {
    // AI 失敗 → テキスト検索にフォールバック
    console.warn("AI search failed, falling back:", aiError);
    results = await textSearch(supabaseClient, user.id, query, limit);
    searchMode = "text_fallback";
  }
} else {
  // OpenAI 未設定: 最初からテキスト検索
  results = await textSearch(supabaseClient, user.id, query, limit);
  searchMode = "text";
}

レスポンスに searchMode フィールドを追加することで、フロントエンドがどのモードで検索したかを表示できます。

Flutter 側の対応

AiSearchPage を更新して、検索モードを UI に表示するようにしました：

// 検索モードバッジ表示
if (_searchMode.isNotEmpty)
  Row(
    children: [
      Icon(
        _searchMode == 'ai' ? Icons.auto_awesome : Icons.text_fields,
        size: 13,
        color: _searchMode == 'ai' ? Color(0xFF6366F1) : Colors.grey[500],
      ),
      Text(
        _searchMode == 'ai' ? 'AI 検索' :
        _searchMode == 'text_fallback' ? 'テキスト検索（AIフォールバック）' :
        'テキスト検索',
        style: TextStyle(fontSize: 11),
      ),
    ],
  ),

ホーム画面に検索カードを追加

毎回「AIノート検索」メニューまで辿らなくても済むよう、ホーム画面に NoteSearchCard を追加しました：

class NoteSearchCard extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Card(
      child: InkWell(
        onTap: () => Navigator.of(context).push(
          MaterialPageRoute(builder: (_) => const AiSearchPage()),
        ),
        child: Padding(
          padding: EdgeInsets.all(14),
          child: Row(
            children: [
              Icon(Icons.manage_search, color: Color(0xFF6366F1)),
              Text('ノートを検索'),
              Text('キーワード・自然言語で全ノートを横断検索'),
            ],
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

設計の考え方

優先度	何を守るか
1	常に動く (テキスト検索は常に使える)
2	AI で価値を加える (設定済みなら AI ランキング)
3	透明性 (どのモードで動いたか UI に表示)

これは Notion の全文検索に近いシンプルさを提供しながら、将来的に pgvector や Claude API によるセマンティック検索への拡張余地も残しています。

まとめ

OpenAI 必須 → テキスト検索フォールバック付きハイブリッド構成に変更
mode: 'auto' でクライアントは何も考えなくていい設計
ホーム画面検索カードで UX を改善
deno lint 0 件、flutter analyze 0 件を維持

次は pgvector の notes_embedding カラム追加による本格的なベクトル検索を検討中です。

サービス: https://my-web-app-b67f4.web.app/

FlutterWeb #Supabase #buildinpublic

Forem: kanta13jp1

How a Bash Quoting Artifact Broke Our Production PostgreSQL Deploy

How a Bash Quoting Artifact Broke Our Production PostgreSQL Deploy

The Mystery Error

What is '"'"'?

What Went Wrong

The Fix

Option 1: SQL escape with '' (what we used)

Option 2: Dollar-quoting (cleaner for long content)

Prevention

1. CI Gate — catch it before it reaches production

2. Use dollar-quoting for shell code samples

3. Also fixed: GitHub Actions workflow quoting

Summary

PostgreSQL #Supabase #bash #buildinpublic #GitHubActions

Bash の '"'"' がSQLファイルに混入して本番デプロイを破壊した話

Bash の '"'"' が SQL ファイルに混入して本番デプロイを破壊した話

はじめに

bash の '"'"' とは何か

何が問題だったのか

修正方法

オプション1: '' でエスケープ (採用)

オプション2: ドル引用符を使う

再発防止策

Supabase migration ファイルを生成するときの注意

まとめ

PostgreSQL #Supabase #bash #buildinpublic #個人開発

Adding Persistent Memory to Claude Code with claude-mem — Plus a DIY Lightweight Alternative

The Problem: Claude Code Forgets Everything

What is claude-mem?

Architecture

Installation

The DIY Alternative I Built First

PostToolUse Hook (auto-capture.ps1)

SessionStart Hook (session-resume.ps1)

Registration in settings.json

Head-to-Head Comparison

Running Both Together

When claude-mem shines

When DIY hooks shine

Cost Optimization Tip

Our 3-Layer Memory Architecture

Verdict

ClaudeCode #AI #buildinpublic

Claude Codeに永続メモリを追加する「claude-mem」を実際に導入してみた — 自作hook版との比較

はじめに

claude-mem とは

技術アーキテクチャ

インストール

導入前に自作した軽量版

自作版の設計

settings.json への登録

claude-mem vs 自作hook 比較

実際に両方を併用してみた結果

claude-memの良い点

自作hookの良い点

コスト最適化のコツ

我々のプロジェクトでの活用

まとめ

ClaudeCode #AI #buildinpublic

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

はじめに

AI大学とは

本番デプロイ障害: SQLSTATE 42P10

エラー内容

原因

修正方法

重複行の削除について

PostgreSQL の ON CONFLICT まとめ

Supabase migration の注意点

まとめ

buildinpublic #Flutter #Supabase #PostgreSQL #個人開発

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

AI大学40社体制完成 + Supabase ON CONFLICT本番デプロイ障害を修正した話

はじめに

AI大学とは

本番デプロイ障害: SQLSTATE 42P10

エラー内容

原因

What is `'"'"'`?

Option 1: SQL escape with `''` (what we used)

Bash の `'"'"'` が SQL ファイルに混入して本番デプロイを破壊した話

bash の `'"'"'` とは何か

オプション1: `''` でエスケープ (採用)

解決策: `blog-publish.yml` — 1コマンド投稿