ljg-skill-xray-article は何をしますか？
🔍 四層解析メソッドで記事を分析し、転用可能な知恵の核を抽出し、詳細なOrg-modeレポートとビジュアルマップを生成します。
概要
このスキルは、任意の記事に対して四層解析メソッド（データ層、情報層、知識層、知恵層）を適用し、表面的な内容を超えた深層的な知恵の核を抽出して構造化します。抽出された知恵の核は、他のコンテキストに転用可能な形で整理され、Org-mode形式のレポートとビジュアルマップとして出力されます。
使用方法
# AIエージェントに記事のURLまたはテキストを渡すだけです
analyze: https://example.com/some-article
または、直接テキストを入力することもできます。
四層解析メソッド
- データ層 (Data Layer): 記事内の事実、数値、引用、固有名詞を抽出
- 情報層 (Information Layer): データを文脈化し、パターンや関係性を特定
- 知識層 (Knowledge Layer): 情報からルール、原則、メカニズムを導出
- 知恵層 (Wisdom Layer): 知識を普遍化し、転用可能な知恵の核として抽出
出力形式
このスキルは2種類の出力を生成します。
1. Org-modeレポート
xray-report-{timestamp}.org というファイル名で保存される詳細レポート。以下の構造を持ちます。
* 記事X線分析レポート
** メタデータ
:PROPERTIES:
:URL: <元記事のURL>
:ANALYZED: <分析日時>
:METHOD: Four-Layer X-Ray
:END:
** データ層
*** 主要な事実
*** 数値データ
*** 引用
** 情報層
*** コンテキスト
*** パターン
*** 関係性
** 知識層
*** ルール
*** 原則
*** メカニズム
** 知恵層
*** 普遍化された洞察
*** 転用可能性
*** アクション項目
2. ビジュアルマップ
xray-map-{timestamp}.svg というファイル名で保存される視覚的なマップ。四層の構造と各要素間の関係性を図示します。
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- その他のAIエージェント（標準入力をサポートするもの）
環境変数
| 変数名 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
OUTPUT_DIR | いいえ | 出力ファイルの保存先ディレクトリ（デフォルト: カレントディレクトリ） |
LANGUAGE | いいえ | 出力言語（デフォルト: 入力言語に自動追従） |
依存関係
org-mode: レポート生成に使用graphviz: ビジュアルマップ生成に使用（オプション）
注意事項
- 長い記事の場合は、トークン制限に注意してください。必要に応じて分割入力を推奨します。
- 抽出された知恵の核はあくまでも補助的なものであり、人間の判断を代替するものではありません。
ヒント: このスキルは、情報過多の時代において記事から本質的な教訓を抽出し、他のコンテキストに応用できる形で保存するのに役立ちます。