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記事作成

提供されたサンプルやブランドガイダンスに基づき、明確な声で記事、ガイド、ブログ投稿、チュートリアル、ニュースレターなどの長文コンテンツを作成します。声の一貫性、構造、信頼性が重要となる、段落以上の洗練された文章コンテンツを必要とする場合に使用します。

記事作成 とは?

このスキルは、単なるLLMの滑らかな出力ではなく、明確な視点を持つ人間らしい長文コンテンツを作成するためのものです。ブログ記事、エッセイ、ガイド、チュートリアル、ニュースレターなど、様々な形式の文章作成に対応します。このスキルの最大の特徴は、`brand-voice`スキルと連携して、提供されたサンプルから特定の著者やブランドの声を学習し、一貫性のあるトーンを維持できる点です。コアとなるルールとして、抽象的な形容詞ではなく具体的な証拠(コード、スクリーンショット、数値など)で主張を裏付けること、事実を捏造しないこと、そして「今日の急速に変化する状況では」「ゲームチェンジャー」などの決まりきった表現や、エンゲージメント目的の閉じの質問を禁止します。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォーム上で動作し、明確な執筆プロセス(対象読者と目的の明確化、ハードアウトラインの作成、証拠から始めるなど)に従って、構造化された高品質な記事を生成します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/article-writing

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ドキュメント

記事作成 は何をしますか?

実際の人間のように、明確な視点を持つ長文コンテンツを作成します。LLMが無難に平滑化したような文章ではありません。

使用するタイミング

  • ブログ記事、エッセイ、ローンチ投稿、ガイド、チュートリアル、ニュースレターの作成時
  • メモ、書き起こし、調査内容を洗練された記事に仕上げる時
  • 既存のファウンダー、オペレーター、またはブランドの声をサンプルから再現する時
  • 既に書かれた長文コピーの構造、テンポ、根拠を引き締める時

コアルール

  1. 具体的なもの(アーティファクト、例、出力、逸話、数字、スクリーンショット、コード)から始める。
  2. 例の後に説明を行い、例の前に説明をしない。
  3. ソースとなる声が意図的に expansiv でない限り、文は簡潔に保つ。
  4. 形容詞ではなく、証拠を用いる。
  5. 事実、信頼性、顧客の証拠を決して捏造しない。

声の扱い

ユーザーが特定の声を希望する場合は、最初にbrand-voiceを実行し、そのVOICE PROFILEを再利用してください。 ユーザーが明示的に要求しない限り、ここで2回目のスタイル分析パスを繰り返さないでください。

音声参照が指定されていない場合、デフォルトは sharp operator voice(具体的、感傷的でない、実用的)になります。

禁止パターン

以下の表現は削除して書き直してください:

  • 「今日の急速に変化する状況では」
  • 「ゲームチェンジャー」「最先端」「革命的」
  • 独立したブリッジとしての「これが重要な理由はここにあります」
  • 偽の脆弱性アーク
  • エンゲージメントを高めるためだけに追加された閉じの質問
  • 議論を進めない経歴の水増し
  • ポイントを遅らせる一般的なAIの前置き

執筆プロセス

  1. 読者と目的を明確にする。
  2. セクションごとに1つの役割を持つ、ハードアウトラインを作成する。
  3. 証拠、アーティファクト、対立、例からセクションを始める。
  4. 次の文がスペースに値する場合にのみ展開する。
  5. テンプレート的、説明過多、自己満足的に聞こえるものはすべて削除する。

構造ガイダンス

テクニカルガイド

  • 読者が得られるものから始める
  • 主要セクションではコード、コマンド、スクリーンショット、具体的な出力を使用する
  • ソフトな要約ではなく、実用的な要点で終える

エッセイ / オピニオン

  • 緊張、矛盾、または具体的な観察から始める
  • セクションごとに1つの議論スレッドに集中する
  • 意見は証拠に基づくものにする

ニュースレター

  • 最初の画面で本当の作業を行う
  • 日記のようなフィラーを前面に出さない
  • スキャン容易性を向上させる場合にのみセクションラベルを使用する

品質ゲート

納品前に確認すること:

  • 事実の主張は提供された情報源に基づいていること
  • 一般的なAIのトランジションは削除されていること
  • 声が提供されたサンプルまたは合意されたVOICE PROFILEと一致していること
  • すべてのセクションが何か新しいものを追加していること
  • フォーマットが意図したメディアと一致していること

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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