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記事作成

提供された例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作成に使用します。

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、実際の人間らしい視点と声を持つ長文コンテンツを作成するために設計されています。ブログ記事、エッセイ、テクニカルガイド、ニュースレターなど、さまざまな形式に対応し、提供された例やブランドガイダンスから特定の声を模倣することができます。主な特徴は、抽象的な形容詞ではなく具体的な証拠で主張を裏付けること、決まりきった言い回しを排除すること、厳格な品質基準を設けていることです。このスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用することを想定しており、まず`brand-voice`を実行して声のプロファイルを取得し、それに従って一貫性のある文章を作成します。ユーザーが特定の声の指示をしない場合は、具体的で簡潔なオペレーターの声をデフォルトとします。また、誤った事実や信頼性のない証拠を作り出すことを防ぐために、事実確認とソースの検証を重視します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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?

実在の人間らしい視点と声を持ち、LLMの平坦な出力ではない長文コンテンツを作成します。

有効化するタイミング

  • ブログ記事、エッセイ、ローンチ記事、ガイド、チュートリアル、ニュースレターの下書き
  • メモ、書き起こし、調査結果を洗練された記事に変換する
  • 提供された例から既存の創業者、オペレーター、またはブランドの声を模倣する
  • 既存の長文コピーの構造、テンポ、証拠を強化する

基本ルール

  1. 具体的なもの(成果物、例、アウトプット、逸話、数字、スクリーンショット、コード)で始める。
  2. 例の後に説明を入れ、前に置かない。
  3. ソースの声が意図的に冗長でない限り、文は簡潔に保つ。
  4. 形容詞ではなく証拠を使用する。
  5. 事実、信頼性、顧客の証拠を決して捏造しない。

声の取り扱い

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を再利用します。 ユーザーから明示的に要求がない限り、ここで2回目のスタイル分析パスを重複させないでください。

声の参照が提供されない場合、デフォルトの鋭いオペレーターの声(具体的で、感傷的でなく、実用的)を使用します。

禁止パターン

以下の表現を見つけたら削除して書き換えてください。

  • 「今日の急速に変化する環境において」
  • 「ゲームチェンジャー」、「最先端」、「革新的」
  • 「これが重要な理由はここにあります」(単独のつなぎとして)
  • 偽の弱さを見せるアーク
  • エンゲージメントを高めるためだけに追加された締めくくりの質問
  • 議論を進めない経歴の水増し
  • 本題を遅らせる一般的なAIの前置き

作成プロセス

  1. 読者と目的を明確にする。
  2. 各セクションに1つの役割を持たせたハードアウトラインを作成する。
  3. 証拠、成果物、対立、または例で各セクションを開始する。
  4. 次の文がスペースを得る価値がある場合にのみ展開する。
  5. テンプレート化された、説明過多の、自己満足的な響きの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で始める
  • 主要な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
  • 曖昧な要約ではなく、実用的なポイントで締めくくる

エッセイ / 意見記事

  • 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つの議論の糸を維持する
  • 意見は証拠に基づいて答える

ニュースレター

  • 最初の画面で実際の作業を行う
  • 日記的なフィラーを前に詰め込まない
  • スキャンしやすさ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

提供する前に以下を確認してください。

  • 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トランジションが削除されていること
  • 声が提供された例または合意されたVOICE PROFILEと一致していること
  • 各セクションが新しい情報を追加していること
  • フォーマットが意図したメディアに適合していること

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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