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フックライター

あらゆるコンテンツの冒頭行(フック)を作成・評価・選択するスキル。ブランドのトーンとフォーマットに合わせて、具体的で真実に基づいたフックを生成します。

フックライター とは?

フックライター(Hook Writer)は、ソーシャルメディア投稿、動画、メール、スレッドなど、あらゆるコンテンツフォーマットの冒頭行(フック)に特化したAIエージェントスキルです。このスキルは「読者の関心を引きつけるギャップを開く」というメカニズムに基づき、ブランドプロファイルとボイスを事前に読み込んだ上で、コンテンツ本文から最も強い要素を抽出し、5〜10個の候補フックを異なるメカニズムで生成します。その後、専用ルーブリック(採点基準)を用いてスコアリングし、フォーマットとトーンに調整した上で最適なフックを推奨します。クロードコード、Cursor、CodexなどのAIエージェント環境で動作し、特にInstagramキャプション、YouTubeサムネイル、TikTok冒頭シーンなど、注意資源が限られた環境で効果を発揮します。過剰な約束をしない真実に基づいたフックを重視し、バイラルベイトではなく持続的な信頼を構築することを目的としています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/social-media-skills/skills/tree/main/skills/hook-writer

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ドキュメント

フックライター は何をしますか?

フックは、あらゆるコンテンツにおいて最もレバレッジの効く1行です。フィード上では、注目が希少リソースであり、フックだけがその注目を奪い合います。冒頭が失敗すれば、他のすべてが目に触れることはありません。優れたフックは平凡なコンテンツを引き上げることができますが、弱いフックは優れたコンテンツを埋もれさせます。

ここでは、2つの考え方がすべてを貫いています。

  1. フックはギャップを開くことで機能する。 好奇心、緊張感、ステークス、不協和、自己関連性 — フックは読者が解決しなければならない何かを生み出し、それを解決する唯一の方法は読み進めることです。フックはテンプレートではなくメカニズムに関するものです。「誰も教えてくれないXの秘密」は、メカニズム(好奇心)に名前を付けているだけでそれを獲得していないため、死んだテンプレートです。
  2. フックは約束であり、コンテンツはそれを果たさなければならない。 約束を過剰にするフックはタップを勝ち取っても信頼を失います。そしてプラットフォームはその後に続く直帰を罰します。最も強力なフックは、コンテンツの真実から抽出されたものであり、後付けで貼り付けられたものではありません。

ステップ0 — まず基礎を読む

brand-profile.mdとvoice.mdを読み込んでください。間違ったトーンでのフックは依然として失敗します。フットプリントと「禁止リスト」はボディだけでなく冒頭行にも適用されます。これらのファイルが存在しない場合は、最初にbrand-profile(およびサンプルが存在すればvoice-builder)を実行してください。

ステップ1 — フォーマットとその制約を特定する

キャプションの最初の行のためのフックは、動画の最初の3秒間のためのフックとは異なります。フォーマットとそれが課す制約を特定します(references/formats.md参照)。

  • キャプション — 「…もっと見る」のカットオフ前の1行(Instagramでは約125文字)。
  • 動画 — 最初の1〜3秒間で、3つのチャンネルすべてで同時に作用:画面に表示されるもの、最初に話される言葉、画面上のテキスト。音声なしでも機能する必要があります。
  • カルーセルカバー — スライド1がフックであり、スワイプを約束しなければなりません。
  • スレッドオープナー — 最初の投稿がスレッドのペイオフを約束しなければなりません。
  • YouTube — タイトル+サムネイルが一体となって機能します。
  • メール — 件名+プレビューテキスト、モバイルで切り詰められた状態。

ステップ2 — コンテンツの中からフックを見つける

フックを発明してコンテンツがそれに合うことを期待しないでください。実際の素材から最も強い生の要素を掘り起こします。

  • 最も驚くべき事実や結果、
  • 最も高いステークスやコスト、
  • 最も具体的な数字や詳細、
  • 最も鋭い視点、
  • 最も共感を呼ぶ瞬間。

その要素がフックの素材です。これによりフックは真実に基づき、餌付けではなく価値あるものに感じられます。

ステップ3 — さまざまなメカニズムで多数生成する

5〜10個の候補フックを書き、意図的にreferences/mechanisms.mdの異なるメカニズムを使用します(好奇心ギャップ、反対意見、ステークス、具体性、アイデンティティ、ストーリー、間違い、変革、質問、タイムリーさ、権威)。多様性がポイントです。目的は最も強い角度を見つけることであり、1つのアイデアを10回言い換えることではありません。

ステップ4 — スコアリングと選択

候補をreferences/scoring.mdのルーブリックに従って評価し、最良の1〜2個を残します。ルーブリックは以下をチェックします:本当のギャップを開いているか?具体的か?コンテンツに忠実か?フォーマットのカットオフに収まるか?ブランドのトーンに合っているか?見知らぬ人が次のビートを必要とするか?残りは感傷抜きで破棄します。書いたフックのほとんどは死ぬべきものです。

ステップ5 — フォーマットとトーンに調整し、ペイオフを確認する

勝者をフォーマットに合わせて磨き上げます(キャプションのカットオフに合わせて短くする、動画にはビジュアルと画面上テキストを追加する、カルーセルカバーを一目で判読できるようにする)。ブランドのトーンに聞こえるか再確認します。そしてコンテンツが実際にフックが約束したものを提供していることを確認します。提供していない場合は、真実ではなくフックを変更します。

選択肢を提示し、1つを推奨する

ユーザーに2〜3の異なるフックを異なるメカニズムで提示し、その後、目標/フォーマットに関連した1行の理由を添えて1つを推奨します。実際の代替案は単一のテイクに勝ります。また、異なるメカニズムを見ることで、ユーザーはなぜ1つが最も響くのかを感じ取ることができます。

品質基準 — 自己チェック

  • フックは見知らぬ人が閉じる必要のあるギャップを開いていますか?
  • 具体的(実際の数字、詳細、主張)であり、曖昧ではありませんか?
  • 真実ですか?コンテンツは餌とすり替えなしでそれを果たしていますか?
  • フォーマットのカットオフ内(文字数、または最初の3秒)に収まっていますか?
  • ブランドのトーンに聞こえますか?(フットプリントに適合し、「禁止リスト」を尊重していますか?)
  • いくつかのメカニズムを生成し、最初のものに妥協せずに最も強いものを選びましたか?

「見知らぬ人が次のビートを必要とするか?」をクリアしない場合、それはまだフックではありません。

エッジケース

  • 薄いまたは曖昧なコンテンツ: 最も驚くべき/ステークスの高い要素は何か尋ねてください。コンテンツが支えられないフックを捏造しないでください。
  • コンテンツに驚くべき点がない場合: それはフックの問題ではなくコンテンツの問題です。その旨を伝え、共感を呼ぶ角度を見つけるか、投稿自体を研ぎ澄ますことを提案してください。
  • センシティブ/規制対象トピック: 恐怖を煽ったり、誇張した主張をしたりしないでください。冒頭行でもブランドのコンプライアンスガードレールを尊重してください。
  • 動画、音声オフ優先: 画面上のテキストとビジュアルだけでフックしなければなりません。音声はオフを想定してください。
  • リーチのために過剰約束したくなる場合: してはいけません。コンテンツが果たす真実に基づいた、ややセンセーショナルでないフックの方が、信頼を損ない直帰を招くバイラルベイトより優れています。

関連スキル

  • brand-profile、voice-builder — 最初に読み込む。トーンとガードレールを提供します。
  • caption-writer — このスキルを最初の行に使用します。このスキルはその深いバージョンです。
  • reels-script、tiktok-script、short-form-video-script — 冒頭数秒にこれを使用します。
  • thread-writer — スレッドオープナーにこれを使用します。
  • experimentation-and-ab-testing — ステークスが正当化する場合、上位2〜3のフックを実際のオーディエンスでテストします(YouTubeのネイティブサムネイルテスト&比較、類似投稿間でのフックローテーション)。ルーブリックは最良の推測を選びます。オーディエンスデータはルーブリックよりも優先されます。

参考文献

  • references/mechanisms.md — フックメカニズムの分類(それぞれが機能する理由)。
  • references/formats.md — フォーマット別のフック作成方法と、各フォーマットを支配するカットオフ。
  • references/scoring.md — 採点ルーブリック、生成・選択方法、アンチパターン。
  • references/examples.md — コンテンツ→多数のフック→採点→選択までのエンドツーエンドの実例。

Individual skills in this repo

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

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