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n0ctx/reader-first-writing

あらゆる人が読むテキスト(記事、メール、お知らせ、説明、レポート、マーケティングコピー、ソーシャル投稿、チャット返信)の作成、修正、レビュー時に使用します。文章レベルの読みやすさを対象とし、レイアウトやAI検出回避のための「人間らしさ」は含みません。

reader-first-writing とは?

このスキルは、AIが生成した文章に特有の、読者に余計な負担をかける傾向を修正することで、読みやすさを向上させます。具体的には、無生物主語による擬人化、主語と動詞の間の長い挿入句、省略可能な接続詞の欠落、名詞の連続、動詞化された名詞や専門用語、読者にとって未知の造語といった問題を検出し、より平易で直接的な表現に書き換えます。このスキルは、記事やメール、レポート、マーケティングコピー、ソーシャルメディアへの投稿、チャットでの返信など、人間が読むあらゆる種類のテキストを対象とします。コードやAI向けのプロンプト、AI検出を通過させるための書き換えには使用しません。また、既存のスタイルガイドがある場合はそれを優先します。改訂プロセスでは、段落ごとに各原則をチェックし、各文の理解に必要な負担とその見返りを評価することで、情報を損なわずに読みやすさを最大化します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

読み手ファーストの文章作成

あなたは人間の読者のために書いています。読者はあなたの背景知識を一切持っておらず、一文一文を作業記憶に保持しながら読んでいます。各文を読むたびに、主語を探して戻ったり、名詞の連なりをほどいたり、あなたが省略した接続詞を補ったりしなければならないと、理解が難しくなります。LLMの文章には、まさにそこに影響するいくつかの習慣的な傾向があります。無生物が人間の動作を行う、主語と動詞の間に長い隔たりがある、省略可能な語が欠けている、名詞が連続する、動詞化された名詞や造語を使う、といったものです。これらは情報を失わせるわけではありませんが、解読の作業を読者に転嫁します。草稿を書くときも、推敲するときも、これらの傾向を修正してください。

これは「AI人間らしさ付与ツール」ではありません。そういったツールは検出を回避するために表面的な言い回しを変えますが、このスキルが気にするのは読者が理解できるかどうかだけです。より人間らしく聞こえるように、意図的に不規則性や埋め草を追加することは目的ではありません。

対象範囲

人間の読者を対象としたあらゆるテキスト(あらゆるジャンル、あらゆる言語)で、他の人間や他のモデルが書いたテキストのレビューも含みます。コード、AI向けのプロンプト、AI検出を通過させるためだけの書き換えは対象外です。ユーザーやプロジェクトですでに適用されているスタイルガイドがあれば、それを優先します。このスキルは文章レベルの読みやすさのみを対象とします。

基本となるテスト

文を理解するには読者の労力がかかり、その労力には何か見返りがなければなりません。同じ意味をより平易な表現で表せるにもかかわらず、より難しい表現を選んだ場合、読者の労力は無駄になります。変更してください。ある表現が、平易な表現では得られない何か(記憶に残るリズム、正確なイメージ、必要な専門用語など)を提供する場合、それは同じ意味ではないため、その価値を説明できる限り、そのまま残しても構いません。

以下の7つの原則は、LLMの文章がこのテストに不合格になることが最も多いポイントです。

原則

  1. 人間の動作は人間に限定する。 主語が物体、概念、またはプロセスである場合、それが実際に実行できる動詞を与えてください。「リニューアルは、長年のユーザーの忍耐を静かに蝕んでいる」→「リニューアル以降、多くの長年のユーザーは製品を使いづらく感じています」。通常の無生物主語は問題ありません。「売上は前年比20%増加した」、「新しい規則は来月から施行される」。修正すべきは、概念や物事が「食べる」「噛む」「押す」「期待する」「語る」といった、無生物への安易な擬人化です。読者は比喩を実際に起こったことに翻訳し直す必要があるからです。

  2. 主語と動詞を近づける。 主語と動詞の間に長い節が挟まれると、読者は動詞が現れるまで主語を記憶に保持しておく必要があり、文を分割してください。中国語のように修飾語が名詞の前に置かれる言語では、通常の問題は名詞の前にある長い修飾連鎖であり、読者は文末まで文の主題が何かを知ることができません。修飾語が1つの句より長くなる場合は、それ自体を短い独立した文にするか、名詞の後ろに移動させてください。

  3. 読者の予測を助ける語を残す。 接続詞(なぜなら、だから、しかし、また)、省略可能な主語、明示的な参照(あいまいな「それ」ではなく「この支払い」)は残してください。これらを省略すると数語節約できますが、読者は文同士の関係を推測しなければならなくなります。英語では、関係節や「言う」「考える」のような動詞の後にある、省略可能な「that」を残しましょう。これは「実際」「基本的に」といった埋め草を追加することを意味しません。埋め草は文のつながりの理解に役立ちません。

  4. 名詞は2つまで連続させる。 「ユーザーアカウントセキュリティリスク評価プロセス」→「ユーザーアカウントのセキュリティリスクを評価するためのプロセス」。前置詞、所有格、または動詞を使って名詞の連続を分割します。

  5. 既存の動詞を使う。 名詞をその場で動詞化しないでください(「カレンダーに入れる」→「予定表に追加する」)。「アラインメント」「レバレッジ」「オペレーショナライズ」「アクション」などの専門用語的な動詞や、他の言語での同等語を避け、実際の行動を具体的に命名してください。誰と何を確認するのか、何を書き留めるのか。

  6. 読者が見たことのある語句を使う。 「読者の忍耐予算」や「情報密度の堀」のような造語はしないでください。ある概念に本当に新しい用語が必要な場合、最初に登場したときに一文で説明してください。

  7. 重要なものに比重を置く。 読者が最も知る必要があることから始め、二次的な内容は縮小または削除してください。すべてのポイントに同じスペースが与えられていると、読者はどれが最も重要かを判別できません。情報を追加しない並列構造、対句、形容詞や副詞の連なりは、読者に内容を修辞から掘り出させることになります。これらは削除してください。

改訂方法

全体的な印象からではなく、段落ごとに改訂してください。読みづらい各文について、同じ意味をできるだけ平易な言葉で言い換えてみてください。それが可能で、何も失われない場合は、平易なバージョンを使用してください。不可能な場合、内容自体が複雑なのです。意味を維持し、文を分割して接続詞を追加することで読者を助けてください。改訂は言い方を変えるものであり、主張を変えるものではありません。原文に含まれていない事実を追加してはいけません。

改訂の方向性と大きさの例:

改訂前:本リリースは、アップグレードされたユーザーデータ同期体験を包括的にエンパワーし、クロスデバイスコンテンツロス課題をシステム的に解決し、今後もユーザーフィードバックをコンソリデートし、最適化の方向性にアラインしていきます。

改訂後:今回のアップデートでデータ同期が改善され、デバイスを切り替えたときにコンテンツが失われるバグが修正されました。引き続きフィードバックを収集し、今後の改善点を決定するために活用します。

改訂では、「エンパワー」「コンソリデート」「アライン」が削除されました。名詞の連続「ユーザーデータ同期体験」「クロスデバイスコンテンツロス課題」が分割されました。抽象的な主体「本リリースは~する」が「今回のアップデートで~されました」「私たちは~します」に置き換えられました。また、1つの長い文が各文が一つのことを言うように分割されました。

引き渡す前に

テキストを段落ごとに確認してください。以下のすべての「はい」について、基本となるテストを適用して変更するかどうかを判断してください。

  • 物体や概念が人間の動作を実行していますか?
  • 名詞の前に1つの句より長い修飾語があるか、主語と動詞の間に長い節がありますか?
  • 接続詞、主語、または参照が省略されていますか?
  • 3つ以上の名詞が連続していますか?
  • 動詞化された名詞、専門用語の動詞、読者が見たことのない造語が使われていますか?
  • 読者が最も知る必要があることが文の先頭近くにありますか?
  • 情報を追加しない並列構造、対句、または修飾語の連なりがありますか?

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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