100x-搜索查询は何をしますか？

一句话定位

产品/人物卡片を入力し、Pinterest / TikTok / Reddit の3プラットフォームそれぞれについて15件の英文検索フレーズを生成します。これはビジュアル参考素材、インスピレーション画像、ベンチマークコンテンツの収集に使用されます。100xシステムのL2（クリエイティブ生成層）に属し、「検索キーワード」ステップに対応します。

何时触发

ユーザーが以下のように発言した場合:

「参考画像を探して」/「インスピレーション画像を探して」/「参考画像はどこで探せばいい？」/「検索キーワードを教えて」
"what should I search on Pinterest" / "find reference images"
"need TikTok/Reddit search terms for this product"
または、商品カード/ペルソナカードを直接渡し、検索ワードのセットを要求する

输入

最小入力（カテゴリA、必須）: category（カテゴリ、自由テキスト。例：「健康食品」「家具」「化粧品・パーソナルケア」。将来的に taxonomies/ を参照するが、顧客固有のカテゴリ辞書を適用しないこと）。product_name はユーザーが必ず提供しなければならない入力ではありません——具体的なブランド名/製品名が入手できない場合は、"[品类锚点] <category>" をプレースホルダとして使用して処理を続行します（schema.json の出力スキーマでは product_name が非空文字列であることが要求されますが、これは「出力契約上の必須項目」であり、「ユーザー入力の必須項目」ではありません。両者は異なります）。詳細は workflow.md Phase 1 カテゴリA検証を参照してください。

ソフト補足（カテゴリB、欠落時は3段階で品質低下。workflow.md Phase 1参照）: core_benefit、target_audience、brand_tone、topic_angle（default/aesthetic/pain-driven/sales-push のいずれか）。

上流からのオプション出力（カテゴリC、欠落時は静かにスキップ。ブロックせず、他のスキルを先に実行するよう要求しない）: ペルソナカード、インサイト結果、バイラル要素結果。提供された場合は、生成に実際に影響を与えなければなりません——フェーズ2Cでは、少なくとも6件のクエリがペルソナの具体的なオーディエンス/アイデンティティの観点を反映する必要があります。カードを受け取っただけで出力に反映されないのは許容されません。詳細は workflow.md Phase 1 ステップ4 / Phase 2 該当段落を参照してください。

输出

構造は schema.json に従います: queries.pinterest/tiktok/reddit に各15件の {q, intent_cn, stage} が含まれ、meta.based_on_5a で今回の5Aカバレッジを宣言します。カテゴリC（ペルソナ/インサイト）の入力を受け取った場合、meta.persona_informed は true でなければならず、meta.persona_descriptor_terms にはカードから抽出した具体的なオーディエンス/アイデンティティ用語をリストする必要があります。そうでない場合、準拠した出力とは見なされません（公理5）。カテゴリCの入力がない場合、両方のフィールドを省略できます。オプションで、3つのMarkdownテーブル（プラットフォームごとに1つ、列: # / query / search_intent_cn / 5a_stage）をレンダリングすることもできます。

核心约束（5条の公理、詳細は `axioms.md` を参照）

プラットフォームごとに正確に15件、すべて英語ASCII。1件不足または中国語が混在 = 無効
プラットフォームの差別化を固定: Pinterest: 美的語彙 / TikTok: ハッシュタグ+ミーム的フレーズ / Reddit: 悩みを問いかける形式。混同 = 無効
5A意図に基づいて階層的に生成する。meta.based_on_5a は必須で非空。45件全体で3つ以上のステージをカバーすること
各クエリには20文字以内の中国語による検索意図注釈が必須。形式は「閉集合カテゴリラベル+純粋な中国語説明」でなければならない（既知の制限: これは書式チェックであり、「英文を丸写しした翻訳」を防げますが、「適切なラベルを貼りながら内容が逐語訳」というより巧妙なケースは防げません。例えば、逐語訳に「疑問:」という接頭辞を付ければ通過します。これは既知の意味的ギャップであり、「ゼロ翻訳を保証するものではない」—— axioms.md 公理4 TODO を参照）
ペルソナ/インサイトの入力を受け取った場合、出力に実際に反映されなければならない: persona_informed=true の場合、45件のうち少なくとも6件が persona_descriptor_terms で宣言された具体的なオーディエンス/アイデンティティ用語にヒットする必要があります。そうでない場合は無効（既知の制限: 用語リストの基準では、「適当に広すぎる言葉をいくつか選んで数合わせする」ことは防げず、「全く使わない」ことだけを防げる—— axioms.md 公理5を参照）

境界（例外なし）: 製品コピーの原言語が何であれ（英語、スペイン語など多言語入力に対応）、出力される検索語は常に英語です——これは公理1の直接的な帰結であり、追加の制限ではありません。非英語バージョンという選択肢はありません: 出力フレーズは schema.json のASCII強制検証によって厳格に制約され、非英語出力の分岐は存在しません。

三阶段流程

詳細は workflow.md を参照: Phase 1: 受信+検証（カテゴリA/B/C）→ Phase 2（5A割り当て→プラットフォームバケット生成→各クエリの自己チェック→バッチ自己チェック）→ Phase 3: ユーザー起動による再作業（L1: 単一クエリ / L2: 単一バケット / L3: 全体。L4はなし——公理1は非英語出力に対して例外を認めず、上記「境界」を参照）。

独立调用保证

カテゴリAの欠落（つまり category の欠落——product_name で具体的なブランド名が取得できないことはカテゴリAの失敗には該当しません。上記「入力」セクションを参照）→ 固定の拒否応答で再入力を促し、推測したり捏造したりしない。ユーザーに「他のスキルを先に実行する」ことを決して要求しない。カテゴリBの欠落は3段階で品質低下（完全→1回の質問→インライン推論+meta.warningsでのヒント）。カテゴリCの欠落は静かにスキップ。

禁用词

「私にさせて」/「願っています」/「おそらく」/「大体」/「可能性がある」/「多分」/「させてください」；AIカスタマーサービスの決まり文句（as an AI / I'd be happy to / feel free to）；無効な美的語彙（attractive/beautiful/stunning/serene/pristine/elegant/cinematic/professional/studio/flawless）；subredditを捏造しない（本スキルはデフォルトで r/xxx プレフィックスを追加しません。axioms.md TODO参照）；効果/認証/ユーザーの証言を捏造しない。

敏感品类信号检测（コンテンツポリシーガードレール、既知の限界あり、公理ではない）

本スキルは、category/product_name および生成されたすべての q/intent_cn をスキャンします。同時に「センシティブカテゴリ信号」（例: 性健康/デリケートケア関連語およびその同義語/婉曲表現）と「権威的クレーム信号」（例: 架空のFDA/医師/専門家認証関連語およびその同義語）にヒットした場合、生成を拒否はしませんが、出力の meta.warnings に固定の注意書きを強制的に追加します。判定基準は workflow.md Phase1 ステップ6、信号語彙リストは scripts/validate.js を参照してください。

既知の限界（率直に述べます。「完全に解決済み」ではありません）: これは固定キーワードリストによる判定であり、意味論的な判定ではありません。本質的に2つの限界があります: ① 語彙リストは一般的な同義語/婉曲表現のみをカバーしており、リストに含まれていない新造語や別の言い回しはすり抜ける可能性があります。② スキャンできるのは最終出力JSONに存在するフィールド（category/product_name/すべての q/すべての intent_cn）のみであり、Phase1で読み取られたがこれらのフィールドに全く浸透していない元の入力全文は見えません。設計上の注意: 両方の信号のスキャン範囲は、全テキストフィールドスキャン（category/product_name および最終生成されたクエリと intent_cn テキスト）に統一され、語彙リストにも一般的な同義語が補充されています（これは単に穴を狭くするだけで、塞ぐわけではありません）。「リストを拡張すれば塞げる」とは主張できません——より強力な保証が必要な場合は、意味論層での検出が必要であり、これは公理4 TODOの「書式ロック vs 意味ロック」の限界と同じ種類の問題です。

路由（推奨、強制依存ではない）

製品はあるがカテゴリ/セールスポイントのプロファイルが不足 → ペルソナ/プロファイル系スキル（構築済みの場合）
検索した素材を生成プロンプトに変換したい → プロンプトアセンブリ系スキル（構築済みの場合）
ビジュアルリファレンスではなくメディアバイラルを狙いたい → ビジュアルバイラル系スキル（構築済みの場合）
入口に戻って再トリアージしたい → 100xシステムメインエントリ（構築済みの場合）

上記はすべて「出力後のオンデマンド推奨」であり、事前依存関係ではありません。対応するスキルがまだ構築されていない場合でも、本スキルの独立した動作には影響しません。

出厂自检

node scripts/validate.js --selftest を実行して検証します。公理2/3は複数エントリにまたがる集約ルールであり、schema.json（バニラJSON Schema）では表現できません。実際の判定を実行するのは scripts/validate.js です:

node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]   # 出力の検証
node scripts/validate.js --selftest                          # 内蔵リグレッションテストの実行

来源

本スキルの方法論はインスピレーション検索方法論体系に基づいています。自己完結型設計（axioms.md、workflow.md、sources.md、schema.json と検証スクリプトを含む）を採用し、外部のプライベートパスやプライベートデータに依存しません。項目ごとの進化の説明は sources.md を参照してください。

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