agentleFS
bokuwalilybokuwalily/claude-code-skills/skills/excel-filtered-url-http-audit/SKILL.md

excel-filtered-url-http-audit

Skill0 starsChanged 5 months agoMITView on GitHub

スプレッドシート(Excel/CSV)から条件列でURLを絞り込み、並列HTTP取得でDOM内の特定要素の有無を判定し、結果をCSVに分類出力する。コンテンツ監査・CTA設置確認・SEOチェックなどに繰り返し使える。

The file

Files
SKILL.md

Procedure

  1. Excelからターゲット URL を抽出
import openpyxl, csv, re, requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from bs4 import BeautifulSoup

wb = openpyxl.load_workbook("input.xlsx")
ws = wb.active

# ヘッダー行からカラムインデックスを特定
headers = [cell.value for cell in ws[1]]
url_col   = headers.index("URL") + 1          # 実際の列名に置換
filter_col = headers.index("推奨CTA") + 1     # 絞り込み列

target_urls = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[filter_col - 1] == "TARGET":        # 絞り込み条件
        url = row[url_col - 1]
        if url:
            target_urls.append(url)
  1. 並列 HTTP 取得 + DOM 判定
HEADERS = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; AuditBot/1.0)"}
TIMEOUT  = 10

def check_url(url):
    try:
        r = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=TIMEOUT)
        soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

        # 判定対象セクションを絞る(例: <article> ~ 最初の <h2> の間)
        article = soup.find("article")
        if article:
            h2 = article.find("h2")
            section_html = str(article)[:str(article).find(str(h2))] if h2 else str(article)
        else:
            section_html = r.text[:3000]

        # CTA 種別を判定(優先順位付き)
        if "target-service-a.co.jp" in section_html:
            cta_type = "TARGET_A"
        elif "other-service.jp" in section_html:
            cta_type = "OTHER"
        else:
            cta_type = "NONE"

        return {"url": url, "cta": cta_type, "status": r.status_code, "error": ""}
    except Exception as e:
        return {"url": url, "cta": "ERROR", "status": 0, "error": str(e)}

results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as ex:
    futures = {ex.submit(check_url, u): u for u in target_urls}
    for f in as_completed(futures):
        results.append(f.result())
  1. CSV に分類出力
with open("audit_result.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["url", "cta", "status", "error"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(results)

# サマリー表示
from collections import Counter
print(Counter(r["cta"] for r in results))

Pitfalls

  • Excel 列名の確認必須: headers.index() は完全一致なのでスペース・全角ズレで KeyError になる。先に print(headers) で確認する
  • ページ全体でなくセクション限定で判定: フッターや別箇所にもターゲット文字列が出現することがあるため、判定は <article> ~ 最初の <h2> などのスコープに限定する
  • User-Agent を設定: デフォルト requests は弾かれやすい。本番サイトには現実的な UA を付ける
  • 最大ワーカー数: max_workers=10 が安全な上限目安。サイトへの負荷・レート制限に注意
  • エンコーディング: 日本語 Excel を扱う場合は CSV 出力を utf-8-sig(BOM付き)にしないと Excel で文字化けする
  • Excelが .xlsx ではなく .xls: openpyxl は .xls 非対応。xlrd を使うか事前に変換

Verification

  • 結果 CSV の NONE サンプルをブラウザで数件手動確認し、実際に対象要素がないことを目視検証
  • TARGET_A 判定サンプルも同様に確認して誤検知がないかチェック
  • status 列が 0 または 404 の行はURLミスや削除済みの可能性があるため個別対応
  • Counter サマリーの合計件数がインプット URL 数と一致することを確認

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.