使っているモデルの廃止予告だけを拾う — url-context に公式チェンジログを読ませる仕組み

from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
def fetch_deprecation_notes(pages: list[str]) -> tuple[str, list[dict]]:
    url_list = "\n".join(f"- {u}" for u in pages)
    prompt = (
        "次の公式ページを読み、モデルや機能の『提供終了・非推奨・廃止・"
        "移行が必要』に関する記述だけを、日付と対象名を必ず含めて箇条書きで"
        "抜き出してください。該当がなければ『該当なし』とだけ書いてください。\n"
        f"{url_list}"
    )
    resp = client.models.generate_content(
        model="gemini-flash-latest",
        contents=prompt,
        config=types.GenerateContentConfig(
            tools=[types.Tool(url_context=types.UrlContext())],
            temperature=0,
        ),
    )
    # 取得ステータスの確認（握りつぶし防止）
    meta = []
    cand = resp.candidates[0]
    if cand.url_context_metadata:
        for u in cand.url_context_metadata.url_metadata:
            meta.append({
                "url": u.retrieved_url,
                "status": str(u.url_retrieval_status),
            })
    return resp.text, meta

from pydantic import BaseModel
 
class Affected(BaseModel):
    used_id: str          # マニフェストの id と一致させる
    change_type: str      # deprecation / removal / migration など
    deadline: str         # 期日（不明なら "unknown"）
    summary: str          # 何が起きるかの一文
    action: str           # 私が取るべき対応
 
class Radar(BaseModel):
    affected: list[Affected]
 
def diff_against_manifest(notes: str, manifest_yaml: str) -> Radar:
    prompt = (
        "以下は公式ページから抜き出した廃止・移行に関する記述です。\n"
        f"--- 記述 ---\n{notes}\n\n"
        "以下は私が実際に使っているモデル・機能の一覧です。\n"
        f"--- 使用一覧(YAML) ---\n{manifest_yaml}\n\n"
        "使用一覧に含まれる id に関係する変更だけを抽出してください。"
        "関係しない廃止予告は無視します。used_id は必ず使用一覧の id と"
        "一致させ、期日が読み取れない場合は 'unknown' としてください。"
    )
    resp = client.models.generate_content(
        model="gemini-flash-latest",
        contents=prompt,
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=Radar,
            temperature=0,
        ),
    )
    return Radar.model_validate_json(resp.text)

import json, hashlib
from pathlib import Path
 
STATE = Path("radar_state.json")
 
def _key(a) -> str:
    raw = f"{a.used_id}|{a.change_type}|{a.deadline}"
    return hashlib.sha1(raw.encode()).hexdigest()[:12]
 
def new_items(radar: Radar) -> list[Affected]:
    prev = json.loads(STATE.read_text()) if STATE.exists() else {}
    now, fresh = {}, []
    for a in radar.affected:
        k = _key(a)
        now[k] = a.model_dump()
        if k not in prev:
            fresh.append(a)
    STATE.write_text(json.dumps(now, ensure_ascii=False, indent=2))
    return fresh