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ブランドボイス

実際の投稿、エッセイ、ローンチノート、ドキュメント、サイトコピーからソースベースのライティングスタイルプロファイルを構築し、そのプロファイルをコンテンツ、アウトリーチ、ソーシャルワークフロー全体で再利用します。ユーザーが汎用的なAIライティングの決まり文句ではなく、一貫したボイスを求める場合に使用します。

ブランドボイス とは?

Brand Voiceスキルは、実際のソースマテリアルから耐久性のあるボイスプロファイルを構築し、それをさまざまなコンテンツ作成・アウトリーチワークフローで再利用できるようにするスキルです。このスキルは、ユーザーが特定のボイスでコンテンツを書きたい場合、例えばX(旧Twitter)、LinkedIn、メール、ローンチ投稿、スレッド、プロダクトアップデートなどで活用します。ソースマテリアルは、オリジナルのX投稿やスレッド、記事やエッセイ、実際のアウトリーチメール、プロダクトドキュメントなど、優先順位に従って収集します。収集したサンプルから、リズムや文の長さ、圧縮と説明のバランス、大文字表記の慣習、括弧の使い方、質問の頻度と目的、主張の鋭さ、数字やメカニズムの出現頻度、トランジションの方法、作者が決してやらないことなどを抽出します。最終的には、再利用可能な「VOICE PROFILE」ブロックを生成し、これをcontent-engine、crosspost、lead-intelligenceなどの他のスキルが直接消費できるようにします。このスキルは、セッション内で最新の確認済みプロファイルを再利用し、ユーザーが明示的に要求した場合にのみ永続的なアーティファクトとして保存します。

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

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ドキュメント

ブランドボイス は何をしますか?

実際のソースマテリアルから耐久性のあるボイスプロファイルを構築し、そのプロファイルを毎回スタイルをゼロから導出したり、汎用的なAIコピーにデフォルト設定したりする代わりに、あらゆる場所で使用します。

アクティベートすべきタイミング

  • ユーザーが特定のボイスでコンテンツやアウトリーチを求めている
  • X、LinkedIn、メール、ローンチ投稿、スレッド、プロダクトアップデート向けのライティング
  • 既知の著者のトーンをチャネル間で適応させる
  • 既存のコンテンツレーンに、一回限りの模倣ではなく、再利用可能なスタイルシステムが必要な場合

ソースの優先順位

利用可能な最も強力な実際のソースセットを、次の順序で使用します。

  1. 最近のオリジナルX投稿とスレッド
  2. 記事、エッセイ、メモ、ローンチノート、ニュースレター
  3. 実際に効果のあったアウトリーチメールやDM
  4. プロダクトドキュメント、チェンジログ、READMEのフレーミング、サイトコピー

ソースマテリアルとして汎用的なプラットフォームの模範例を使用しないでください。

収集ワークフロー

  1. 利用可能な場合、5〜20の代表的なサンプルを収集する。
  2. ユーザーが古いライティングの方がより規範的であると述べない限り、古い素材よりも最近の素材を優先する。
  3. ソースセットが明確に分割されている場合は、「公開ローンチボイス」と「プライベートな作業ボイス」を分離する。
  4. ライブのXアクセスが利用可能な場合は、下書きを作成する前に x-api を使用して最近のオリジナル投稿を取得する。
  5. サイトコピーが重要な場合は、現在のECCランディングページとリポジトリ/プラグインのフレーミングを含める。

抽出すべき内容

  • リズムと文の長さ
  • 圧縮 vs 説明
  • 大文字表記の慣習
  • 括弧の使用
  • 質問の頻度と目的
  • 主張の鋭さ
  • 数字、メカニズム、根拠(レシート)が現れる頻度
  • トランジションの方法
  • 作者が決してやらないこと

出力契約

ダウンストリームのスキルが直接消費できる再利用可能な VOICE PROFILE ブロックを生成します。references/voice-profile-schema.md のスキーマを使用してください。

プロファイルは、セッションコンテキストで再利用できるように構造化され、十分に短く保ってください。目的は文学批評ではありません。目的は運用上の再利用です。

Affaan / ECC デフォルト

ユーザーがAffaan / ECCのボイスを希望し、ライブソースが少ない場合は、新しいソースマテリアルがそれを上書きしない限り、ここから始めてください。

  • 直接的、圧縮された、具体的
  • 具体性、メカニズム、根拠、数字が形容詞に勝る
  • 括弧は、限定、絞り込み、過剰明確化のために使用する
  • 大文字表記は従来通りとする。それを破る本当の理由がある場合を除く
  • 質問は稀であり、餌(ベイト)として使用してはならない
  • トーンは鋭く、率直で、懐疑的、またはドライであり得る
  • トランジションは、自然に感じられるべきであり、滑らかにごまかされてはならない

禁止事項

以下を削除して書き直してください。

  • 偽の好奇心フック
  • 「not X, just Y」
  • 「no fluff」
  • 強制された小文字
  • LinkedInのソートリーダー的なリズム
  • 餌となる質問
  • 「Excited to share」
  • ありきたりなファウンダー・ジャーニーの埋め草
  • 気取った括弧書き

永続化ルール

  • 同じセッション内の関連タスク全体で、最新の確認済み VOICE PROFILE を再利用する。
  • ユーザーが永続的なアーティファクトを要求した場合、要求されたワークスペースの場所またはメモリサーフェスにプロファイルを保存する。
  • ユーザーが明示的に要求しない限り、個人の音声指紋を保存するリポジトリ追跡ファイルを作成しない。

ダウンストリームでの使用

このスキルを、以下の前または内部で使用します。

  • content-engine
  • crosspost
  • lead-intelligence
  • 記事やローンチのライティング
  • X、LinkedIn、メール向けのコールドまたはウォームアウトリーチ

別のスキルが既に部分的なボイスキャプチャセクションを持っている場合、このスキルが信頼できる情報源(キャノニカルソース)となります。

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.

関連スキル