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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、サイトコピーから書き方の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制作やアウトリーチ、ソーシャルワークフローで再利用します。ユーザーが一般的なAIライティングの常套句を使わずに一貫性のある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、実際のソース素材から再利用可能な文体プロファイルを作成し、AIエージェントが一貫したブランドボイスでコンテンツ生成、アウトリーチ、ソーシャルメディア投稿などを行うためのスキルです。その都度スタイルを再導出したり、AIのデフォルトの無難な書き方に頼ったりする必要がなくなります。X(旧Twitter)の投稿や記事、メール、製品ドキュメントなど、優先順位に基づいて5〜20のサンプルを収集し、リズムや文の長さ、圧縮度合い、句読法、疑問文の頻度など、詳細なスタイル要素を抽出します。抽出した情報は、下流のスキル(content-engine や crosspost など)が直接参照できる構造化された `VOICE PROFILE` ブロックとして提供されます。特定の個人やブランド(例:Affaan / ECC)向けのデフォルト設定も用意されており、ソースが不足している場合にフォールバックとして利用できます。また、偽の好奇心フックや「わくわくして共有します」などの禁止表現を厳格に排除するルールが組み込まれており、実際の人間らしい、個性的な文体を維持するように設計されています。

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

実際のソース素材から永続的な文体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、AIのデフォルトの無難なコピーに頼ったりする代わりに、あらゆる場面で再利用します。

アクティベートするタイミング

  • 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場合
  • X、LinkedIn、メール、ローンチ投稿、スレッド、製品アップデート向けのライティングを行う場合
  • 既知の作者のトーンをチャネル間で適応させる場合
  • 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、以下の順序で使用します。

  1. 最近のオリジナルのXの投稿とスレッド
  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. 製品ドキュメント、チェンジログ、READMEのフレーミング、サイトコピー

ソース素材として、一般的なプラットフォームの模範例は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します。
  2. ユーザーが古い書き方の方がより規範的であると明示しない限り、古い素材よりも最近の素材を優先します。
  3. ソースセットが明確に分かれている場合は、「公的なローンチボイス」と「プライベートな作業ボイス」を区別します。
  4. ライブのXへのアクセスが利用可能な場合は、ドラフト作成前に x-api を使用して最近のオリジナル投稿を取得します。
  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ます。

抽出する内容

  • リズムと文の長さ
  • 圧縮 vs 説明
  • 大文字小文字の規範
  • 括弧の使用法
  • 疑問文の頻度と目的
  • 主張の鋭さ
  • 数字、メカニズム、根拠(receipts)がどの程度登場するか
  • トランジションの方法
  • 作者が絶対にしないこと

出力契約

下流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。スキーマは references/voice-profile-schema.md に従います。

プロファイルは、セッションコンテキスト内で再利用できるよう、構造化され、十分に短く保ちます。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 のデフォルト

ユーザーが Affaan / ECC ボイスを希望し、ライブのソースが不足している場合は、新しいソース素材で上書きされない限り、ここから開始します。

  • 直接的で、圧縮され、具体的
  • 形容詞よりも、詳細、メカニズム、根拠、数字を重視
  • 括弧は、限定、絞り込み、過剰な明確化のために使用
  • 大文字小文字は、破るべき本当の理由がない限り、従来の用法に従う
  • 疑問文は稀であり、餌(bait)として使用しない
  • 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、スムーズにごまかすのではなく、獲得した感じがする必要がある

ハード禁止

以下のものは削除して書き換えてください。

  • 偽の好奇心フック
  • 「Xではなく、Y」
  • 「無駄なし」
  • 強制的な小文字
  • LinkedInのソートリーダー風のリズム
  • 餌となる質問
  • 「わくわくして共有します」
  • 一般的な創業者の旅のフィラー
  • 格好悪い括弧書き

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 を再利用します。
  • ユーザーが永続的なアーティファクトを要求した場合、プロファイルを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保存します。
  • ユーザーが明示的に要求しない限り、個人の声のフィンガープリントを保存するリポジトリ追跡ファイルを作成しないでください。

下流での使用

以下のスキルの前または内部で、このスキルを使用します。

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

別のスキルがすで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でも、このスキルが正規の情報源となります。

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/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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