100x-segment

100x-segment は何をしますか？

一句话定位

入力された TikTok/UGC 口播スクリプトのプレーンテキスト（英語またはスペイン語）を、3 つの独立した重ね合わせ層に分割して出力します。 L1 段落ロジック（10 モジュール + 7 原型）、L2 カット目的予測、L3 行内気口（息継ぎ）マーク。これは 100x 体系の「1 分段」ステップです。

いつトリガーされるか

ユーザーが次のように言った場合：

• 「段落に分割して」/「このスクリプトはどう分割する？」/「このナレーションを分解して」/「この部分、どこで息継ぎすればいい？」
• 「segment this script」/「break this voiceover into beats」
• または、口播スクリプトのプレーンテキストを直接渡して、「モジュールごとに分解して」/「気口をマークして」/「この部分はどうカットすべきか」と依頼した場合

入力

最小入力（カテゴリ A、必須）：source_text——口播スクリプト/文案のプレーンテキスト。本スキルは動画ファイルや動画フレームを受け付けず、テキストのみを処理します（詳細は workflow.md Phase 1 を参照）。

カテゴリ B（ソフト入力）：なし——source_text 自体に分割に必要なすべてのシグナルが含まれており、追加のセールスポイント、オーディエンス、トーンを必要としません（100x-persona と同様の構造ですが、100x-search-query とは異なります。詳細は workflow.md「カテゴリ B の説明」を参照）。

言語範囲（v1 での明確な境界。機能低下ではありません）：language は source_text から自動判定され、英語またはスペイン語のみ受け付けます。他の言語、または英語とスペイン語が混在して主言語を判定できない場合は、直接拒否されます。推測や代行は行われません。

上流のオプション出力（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ません）：このリポジトリには、上流として使用できるプロダクトペルソナやトピックマテリアルに関するスキルの出力は現在ありません。

出力

構造は schema.json を参照：source_text/language/archetype（7 原型 A-G、単一または「メイン＋サブ」の複合例："G+E"）/segments[]（各アイテムに segment_id/module[10 列挙型]/raw_text/text_annotated[‖強気口と·弱気口が埋め込まれた行内マーク版]）/shots[]（各アイテムに shot_id/segment_refs[]/shot_purpose[7 列挙型標準定義]）/meta。オプションで人間が読める Markdown 段落表をレンダリングできます。

核心制約（4 つの公理、詳細は axioms.md を参照）

1. segments[].module は 10 個の列挙型に固定（11 モジュールから全体を貫く Localization を除く）+ archetype は 7 原型フォーマットに固定（単一または「メイン＋サブ」の異なる 2 文字）
2. 気口は行内マークであり、追加のみで削除は不可——text_annotated から ‖/· を削除したものは raw_text と一字一句同じでなければならず、単語の削除、追加、変更は許されない
3. 気口の強弱基準は固定されている（接続詞の冒頭＞文末句読点/ダッシュ＞カンマ/セミコロン。一度に英語は 14 単語、スペイン語は 16 音節で強制分割）。固定の優先順位に従って判定され、自由な判断は不可（既知の制限：英語の so には「逆接/因果接続詞」と「程度副詞/強調詞」（so much/so many）の 2 つの用法があり、純粋なキーワードマッチでは区別できません。最も一般的な組み合わせである so much/so many のみ除外されており、それ以外の強調用法は依然として逆接接続詞と誤判定され、強制気口になる可能性があります。これはハードな fail 基準であり、ソフトな warning ではありません。誤判定のコストは次の基準よりも高くなります。フィラーワードの後や価格数字の前には気口を付けないという 2 つの基準はヒューリスティックなキーワードマッチであり、真の意味判断ではありません。 like の前置詞/フィラーワードの曖昧性により一定の誤検出率が発生しますが、これは warning に留まり fail にはなりません。axioms.md の公理 3 にある TODO を参照してください。文末句読点の基準では、固定された非網羅的な略語辞書（a.m./p.m./Mr. など）を使用して一般的な略語のピリオドを除外しています。これらの特定の略語については実際の英語コーパスで修正が確認されていますが、辞書外の略語は依然として文末と誤判定されます。さらに、文末句読点と次の単語の間にスペースがない場合（スペース忘れ）、現在は !/? でのみ気口欠落と判定されます。. については、略語や小数点との競合を避けるため、実際の空白文字が必要です。スペースなしで連続した . は現在基準をトリガーしません。これらについては axioms.md の公理 3 にある TODO を参照してください）
4. shots[].shot_purpose は 7 個の列挙型標準定義に固定され、かつ segments[] を完全にカバーする必要があります（参照整合性＋孤立ゼロ。既知の制限：本スキルはテキスト入力のみであり、shots[] はカット目的の予測のみを行います。time_bucket/visual_description/camera_language/audio_plan は含みません。これらのフィールドは実際の動画映像に依存するため、本スキルの範囲外です）

適用範囲：11 モジュール/7 原型の骨格は TikTok 米国市場の DR サプリメント口播ブループリントから取られています。他の文案構造（ストーリーベース/インタビューベースなど、DR プライベートドメイン販売以外のスクリプト）への適用性は検証されていません。

3 段階プロセス

詳細は workflow.md を参照：Phase 1 受信＋検証（カテゴリ A ＋言語範囲検証、カテゴリ B なし、カテゴリ C は静かにスキップ）→ Phase 2（2A 段落分割 → 2B カット目的予測 → 2C 気口アノテーション → 2D 自己チェック S1-S8＋レンダリング）→ Phase 3 ユーザーによるリワーク（L1 段落層/L2 カット層/L3 気口層の 3 段階の粒度で、3 つの分割ポイントに直接対応）。

独立呼び出し保証

カテゴリ A（source_text）欠落 → 固定された拒否応答で詳細を求めます。推測はせず、動画ファイルの代用も受け付けません。 言語判定が英語/スペイン語の範囲外 → 固定された拒否応答。推測やルーティングは行いません。 カテゴリ C（上流出力）欠落 → 静かにスキップ。他のスキルを先に実行するようユーザーに要求することは絶対にありません。

禁止語句

「させていただきます」/「思います」/「かもしれません」/「おそらく」/「たぶん」/「しましょう」/「私たちは」；AI カスタマーサービス口調（as an AI / I'd be happy to / feel free to）；スクリプト原文にないモジュールコンテンツ/効果/認証/証言を捏造しない；クライアントのカテゴリ辞書をハードコードしない；text_annotated で raw_text の単語を削除/変更してはならない（公理 2 参照）。

ルーティング（推奨。必須ではない）

• 既に分割済みで、各セグメントに人物/シーンを割り当てたい場合 → 100x-persona（pairings[].segment_ref に本スキルの出力 segments[].segment_id を入力可能）
• 分割済みのセグメントに実際のカット映像/カメラワーク/オーディオを割り当てたい場合（動画入力が必要）→ 将来公開予定のストーリーボード関連スキル（既に作成済みの場合）
• 先にビジュアルリファレンス画像や検索キーワードを探したい場合 → 100x-search-query
• 入口に戻って再トリアージしたい場合 → 100x 体系のメインエントリ（既に作成済みの場合）

上記はすべて「出力後のオンデマンド推奨」であり、事前依存ではありません。対応するスキルがまだ構築されていなくても、本スキルは独立して動作します。

出荷時自己チェック

node scripts/validate.js --selftest を実行して検証します。schema.json で宣言された構造レベルの制約（enum/pattern/additionalProperties/minItems/uniqueItems など）は、scripts/validate.js 内の ajv（実際の JSON Schema draft-07 バリデーター。package.json で宣言された devDependency。最初に npm install を実行してから使用）によって実際に実行されます。手書きのフィールド列挙ではありません。公理 2（text_annotated/raw_text のクロスフィールド比較）、公理 3（気口強弱の優先順位＋1 回の呼吸上限。文字列を解析してセグメントごとに推論する必要あり）、公理 4（shots/segments のクロス配列参照整合性＋孤立ゼロ＋連続番号）は、標準的な JSON Schema の構造では表現できない 4 種類の基準であり、scripts/validate.js 内の手書きコードで補完されます：

npm install                                                   # 初回使用時に ajv をインストール
node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]   # 出力を検証
node scripts/validate.js --selftest                          # 組み込み回帰テストを実行

出典

本スキルは、「プレーンテキストの口播スクリプト分割と気口アノテーション」というシナリオに特化して構築されています。段落ロジック（10 モジュール + 7 原型体系）、カット目的予測（7 種類の標準目的）、行内気口ルール体系（公理 2/3）を含みます。各基準の仕様とフィールド設計の詳細は sources.md を参照してください。