redirhan/panel-tr-lite

Panel TR（合成フォーカスグループ）

何に役立つか： 実際のユーザーに触れる前に問題を洗い出す——理解されない提案、読まれない小さな文字、最初の3秒で誰も止まらないオープニング、特定の年齢層を遠ざける要素など。そうではないもの： 販売予測や市場調査。数値は合成回答の集計であり、決して「市場の何%」ではありません。

バージョン（EDITIONファイル）：Lite = 10の視聴者カード、単一選択、すぐに使える簡易レポート。 Pro = 30の視聴者カード＋24の購入者カード（10セグメント）、A/Bモード、セグメント表とグラフ、別レポートライター。 Pro専用の手順は以下に (Pro) と記載。Liteではスクリプトがそれらを丁寧に拒否します。

ファイル

SKILL.md                    このファイル
EDITION                     lite | pro
config.example.yaml         コピー → config.yaml（パス、ブラウザ、ベースレート）。絶対パスは不要
requirements.txt            PyYAML, Pillow, playwright（サイトモード用）
personas/viewers.yaml       視聴者カード（Lite 10、Pro 30）
personas/buyers.yaml        購入者カード（Proのみ、24）
sources/index.yaml + *.md   カードが参照する公開情報の要約（TÜİK、DataReportal、...）
prompts/persona_batch.md    グループサブエージェントへの指示（panel.py が plan を埋める）
prompts/aggregator.md       (Pro) レポートライターへの指示（panel.py が report-prompt を埋める）
scripts/make_stimulus.py    動画/サイト/投稿 → 静止画、スクリーンショット、stimulus.md
scripts/panel.py            doctor | validate | cite | init-run | plan [--dry-run] | report-prompt (Pro)
scripts/aggregate.py        responses/*.json → 表、グラフ、正直チェック、簡易レポート
examples/demo-kafe-reel/    架空のカフェのリールを使ったエンドツーエンドの実行例

以下、S = このスキルのフォルダ（通常 ~/.claude/skills/panel-tr）、PY = python3（推奨は S/.venv/bin/python）。実行フォルダは config.yaml 内の runs_dir に作成されます（デフォルトは ~/panel-tr-runs）。

手順

0. 初回セットアップ時/問題発生時： PY S/scripts/panel.py doctor（依存関係、ffmpeg、ブラウザ、バージョン）。 カードを変更した場合： PY S/scripts/panel.py validate がエラー0であること。 PY S/scripts/panel.py cite V07 はカードとそれが参照する情報源を並べて表示します。
1. 実行フォルダ： RUN=$(PY S/scripts/panel.py init-run --slug kafe-reels-v2) → RUN/inputs/ テンプレートが作成されます。
2. 入力を記述（RUN/inputs/）、中立的なトルコ語で、あなた自身のレビューに基づいて：
   • context.txt — ユーザーがこれをどこでどのように見るか（「Reelsのフィードで目にします。共有しているアカウントは@x。説明文はあり/なし」）。共有アカウントは、アプリ上で実際に表示される場合のみ記述。誰が作ったか、何を目的としているか、どのバージョンを好むかは決して書かないでください。
   • onscreen.txt（動画）— 画面上のすべてのテキスト、時間範囲付き、画面上に表示されたままに。
   • audio.txt（動画）— 聞こえるもの、事実として：生音かどのトラックか、何秒からか、会話/効果音の有無、映像と整合しているか。パネリストには「私たちの分析 — あなたはこれを聞いていません」という見出しで表示されます。
   • caption.txt（投稿/リール）— 公開される予定の説明文（あれば）。
3. 刺激（選択肢ごとに1つ；A/Bの場合は stimulus_A、stimulus_B）：

   PY S/scripts/make_stimulus.py video IN.mp4 RUN/stimulus --onscreen RUN/inputs/onscreen.txt --audio RUN/inputs/audio.txt [--caption RUN/inputs/caption.txt] [--transcript]
   PY S/scripts/make_stimulus.py site https://ornek.com RUN/stimulus        # またはローカルの .html
   PY S/scripts/make_stimulus.py post a.jpg,b.jpg,c.jpg RUN/stimulus --caption RUN/inputs/caption.txt
   

   動画：0,0/0,5/…/2,5 秒の静止画、その後毎秒＋最後のフレーム；sheet_00_ilk3sn.jpg と各フレームの下にタイムスタンプが付いた2〜3番のシート；--transcript は会話がある場合（faster-whisper / openai-whisper がインストールされていれば）テキストを追加。サイト：Playwright Firefox（デフォルト）または WebKit — デスクトップ 1440×900 とモバイル 390×844、最初の画面＋全ページを2画面分のチャンクで、さらに見えるテキストも。Chrome / Chromium / Chrome for Testing は決して起動しません。 自分でページを開き、onscreen.txt がフレームと一致することを確認してください。
4. パネルを計画：

   PY S/scripts/panel.py plan --run RUN --panel viewer --n 10 --batches 2 --stimulus RUN/stimulus --context-file RUN/inputs/context.txt [--action "…"] [--seed 7] [--dry-run]
   PY S/scripts/panel.py plan --run RUN --panel viewer --n 30 --batches 6 …                                   (Pro)
   PY S/scripts/panel.py plan --run RUN --panel buyer --n 24 --batches 5 --segments kafe_restoran,emlak,… …   (Pro)
   PY S/scripts/panel.py plan … --stimulus-a RUN/stimulus_A --stimulus-b RUN/stimulus_B                     (Pro, A/B)
   

   サイズ：クイックチェック 10人（2×5）；フルチェック（Pro）30視聴者（6×5）および/または24購入者（5×~5）。 視聴者選択はInstagramトルコの年齢分布に基づいて重み付け（config: viewer_age_weights、出典NapoleonCat）、各年齢層から少なくとも1人；約20%の「ターゲット外」ユーザー（--out-share）；--local İzmir でその都市のユーザーを優先；--ids で手動選択。各パネルには少なくとも1人の懐疑的/ターゲット外ユーザーが含まれます。 A/B（Pro）：選択肢は「選択肢1/2」と表示；奇数のグループは最初にA、偶数のグループは最初にBを表示；キーは plan.json のみに保存され、どのプロンプトにも含まれません。 デフォルトのアクション質問が合わない場合は --action で変更（「このリールを見て、今週末に行きますか？」）。
5. グループを実行 — 各グループごとに別々の新しいサブエージェント、すべて並列。 エージェントツールでは汎用エージェントを使用し、フォークは使用しないでください（フォークは私たちのコンテキストと期待を引き継ぎます）。プロンプト： "Read <RUN>/batches/batch_NN.md and do exactly what it says. Write only the JSON file it names." 各サブエージェントは自分のプロンプトファイルと画像のみを見ます。その後、各 RUN/responses/batch_NN.json ファイルが存在することを確認；失敗したグループは同じプロンプトで一度再実行します。
6. 集計： PY S/scripts/aggregate.py RUN --title "…" [--real-people "…"] → RUN/data/panel_data.md、 chart_aksiyon.png、chart_ilk3sn.png、all_answers.md とチェック：スキーマ、根拠（表示されていないフレームへの言及＝ユーザーが何かを捏造した）、カードエコー（ユーザーが自分のカードを繰り返した）、単一性（グループ内 vs グループ間の単語重複）。Lite ではここで RUN/PANEL_REPORT.md 簡易レポートも作成します。 Pro ではさらに各ディメンションの表とセグメントグラフ（chart_aksiyon_<boyut>.png）およびA/Bの好みを作成します。
7. (Pro) レポート： PY S/scripts/panel.py report-prompt --run RUN --title "…" --real-people "…" → RUN/aggregator_prompt.md。新しいサブエージェントに渡す（"Read … and do it"） → RUN/PANEL_REPORT.md （クラスタリングされた反論、優先順位付き修正、セグメントコメント）。レポートを all_answers.md と比較して読むこと（引用は実際のもの、数字は変更されていない必要があります）。
8. ユーザーに伝える（トルコ語）：数字を使った3〜5行の結果、最初の3つの修正点、正直ボックスの一文、そして実際の3〜5人のユーザーが必要な理由。パネルはユーザーやクライアントの好みを覆しません。

ルール

• まずエビデンス。 各カードの属性は [ANAHTAR:Fnn]（sources/ 内の事実行）または [varsayım] で終わります。 panel.py validate はすべての参照をチェックします。現在、属性の約半数が [varsayım] です（性格や好みに関する公開測定データが存在しないため） — レポートはこの割合を表示します。自分の調査を追加するには、sources/ 以下に "Fnn ..." 行を含む .md ファイルを作成し、sources/index.yaml にキーを追加してください。
• カードにフィクションやマーケティング理論はありません。 カードはユーザーに関する事実（職業、都市、予算、習慣）を保持し、私たちの見解（「最初の2秒が重要」など）は含めません。そうしないと、パネルは私たち自身の信念を反映するだけになります。
• 意図的な多様性： 懐疑論者、価格敏感層、低テクノロジー層、農村部在住者、保守層、Facebook中心の高齢者、ターゲット外ユーザーはそのまま残します。彼らの「ノー」はターゲティング情報です。
• 表示されたものだけを評価。 ユーザーはフレーム、スクリーンショット、画像、そして私たちが書いたテキスト/音声の事実を見ます。動画は視聴しておらず、音声も聞いていません。各回答は≥2フレームに基づきます。評価できないものは goremedigim フィールドに入ります。音声は常に「私たちの分析」であり、「聞いた」ではありません。
• ブラインドテスト： context/onscreen/audio ファイルには、作成者、「私たちのバージョン」、または期待される回答は含まれません。A/Bラベルはニュートラルで順序はバランスが取れています。
• 丁寧ではなく、キャリブレーション： プロンプトは実際のベースレートを持ちます（config.yaml calibration；デフォルトは Click Analytic / Socialinsider のエンゲージメント率と Hunter のコールドメール返信率、出典 sources/EB_*.md 参照）。自分のアカウントの実際のレートを知っている場合はそれを記入してください。過半数が「DMを送る」と言うパネルは、成功ではなくレッドフラグです。
• 独立したコンテキスト： グループごとに1つのサブエージェント；グループ内では各ユーザーが順番に、前のユーザーの文を使用せずに記述されます。aggregate.py が単一性の警告を発した場合は、より小さいグループ（3）で再実行してください。
• 数字はスクリプトが数え、言葉はモデルが書く。 レポートライターは数字を捏造したり、再計算したりできません。
• 正直ボックスはすべてのレポートで必須： 合成 ≠ 市場データ；3〜5人の実際のユーザーで検証（最初の3秒で止まるか？一言で何を伝えているか？その後どうするか？）。
• 回答はトルコ語で、ユーザー自身の言葉で。引用ではトルコ語の İ/ı を保持。
• コスト：グループあたり約6〜8画像；10人の実行 ≈ 2並列サブエージェント；30人の実行 ≈ 6サブエージェント＋1レポートライター。 ドラフトにはクイックチェック（10）、最終版にはフルパネル（Pro、24-30）。
• プライバシー：実行フォルダはローカル。クライアントの素材を他の場所にアップロードしません。共有する前に、クライアント名や個人データを含む入力をクレンジングしてください。

出力フォルダ

RUN/inputs/{context,onscreen,audio,caption}.txt
RUN/stimulus[_A|_B]/{stimulus.md,stimulus.json,sheet_*.jpg,frames/|shots/|post/}
RUN/plan.json  RUN/batches/batch_NN.md  RUN/responses/batch_NN.json
RUN/data/{panel_data.md,panel_data.json,all_answers.md,chart_*.png}
RUN/PANEL_REPORT.md            (Lite: 簡易レポート；Pro: レポートライターのレポート、簡易レポートは data/quick_report.md)
RUN/aggregator_prompt.md       (Pro)