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shunk031-writing-telegraph

shunk031-writing-telegraph

github.com/shunk031Documents051 installsUpdated 3d ago
Repository

About shunk031-writing-telegraph

A writing skill for turning an established outline into concise, telegraphic Japanese prose. It uses symbols to show relationships while preserving hierarchy, facts, and the rules delegated to its prerequisite skill.

Key features

  1. 01Shortens each line
  2. 02Uses symbols to show relationships
  3. 03Preserves parallel and evidence hierarchy
  4. 04Delegates fact and citation rules

Use cases

  1. 01Condense report text
  2. 02Format notes as telegraphic prose

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/shunk031/skills --skill shunk031-writing-telegraph

After installing, type/shunk031-writing-telegraphin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled filesevals/evals.json

Details

From the project README

Note

この SKILL.md を読んだら、📡 私は shunk031-writing-telegraph を読みました。 と言う。

テレグラフ文体

大原則

  • 文体を適用する対象は、ユーザーが作成・修正を依頼したレポート、HTML、メモなどの成果物本文とする
    • shunk031-writing-telegraph でレポートを書いて のような依頼では、レポート本文をテレグラフ文体にする
    • skill の読了通知、作業中の進捗、完了報告は、ユーザーがそれらの文体変更も明示した場合を除き、通常の会話文で書く
  • この skill は shunk031-writing-kosshi skill に依存するため、最初に同 skill を読み、主張と根拠の骨子を作るか、入力済みの骨子を確認する
    • 論点の階層、事実保持、引用、不足情報、句点の扱いは同 skill に委ねる
    • この skill は、骨子の各行を短くし、語句の関係を記号で示す
  • 同じ階層の並列関係と、根拠を一段下に置く構造は崩さない

文体

  • 各行は、一読で意味が取れる長さまで短くする
    • 文脈から分かる主語を省き、助詞や文末の である、です は、省いても語句の関係が明確な場合だけ省く
    • 短い見出しや分類ラベルには名詞句を使い、説明行には意味を明確にするために必要な述語を残す
    • 一行で扱う内容は一つに絞る
    • すべての行を体言止めにそろえず、名詞句、述語を残した短い表現、短い文を役割に応じて使い分ける
      • 〜を使用する は 〜を使用、〜が増加した は 〜が増加 のように、動作や状態が明確なら文末を縮めてよい
      • 使用モデル、性能向上 のような名詞だけでは関係が分からない場合は、助詞や述語を残す
例: 文脈から分かる語を省く

入力:

- 週次レポートでは、CSV の収集だけを API 化し、集計ロジックはスプレッドシートに残す
  - 現在の手作業は一回あたり 5.5 時間かかる
  - API 化後は、担当者がチェックとコメント追記に集中できる

出力:

- CSV 収集を API 化・集計はスプレッドシートを維持
  - 現在: 一回 5.5 時間の手作業
  - API 化後はチェックとコメント追記に集中
例: 説明に必要な動作と状態を残す

入力:

視覚エンコーダには事前学習済みの ViT を使用する。学習時にはエンコーダのパラメータを固定する。変更後、NDCG は 3.8 ポイント増加した。

出力:

- 視覚エンコーダ: 事前学習済み ViT を使用
- 学習時: エンコーダのパラメータを固定
- NDCG: 3.8 ポイント増加

記号

  • 記号は、語句間の関係を短く示せる場合だけ使う
    • → は処理の順序や、値・状態の変化に使う
    • ➜ は直前の内容を受けて、前提から帰結、問題から次の焦点、比較から解釈へ進む箇所に置く
    • ⇔ は双方向の対応、↓ は下段へ進む処理や変換に使う
    • vs. は対比、: はラベルと内容、/ は並列・併記に使う
    • 記号だけで関係が曖昧になる場合は、短い日本語で書く
例: 手順と値の変化を → で示す

入力:

検索処理では、入力を正規化してから候補を検索し、最後に再ランキングする。再ランキングによって NDCG は 0.374 から 0.412 に上がった。

出力:

- 検索処理: 入力 → 正規化 → 候補検索 → 再ランキング
- NDCG: 0.374 → 0.412
例: 比較から結論へ進む

入力:

新手法の NDCG は 0.412、ベースラインは 0.374 だった。一方で、新手法の推論時間は 18%増えた。精度向上と推論時間増加の釣り合いはまだ検証していない。

出力:

- 新手法: 精度向上 / 推論時間増加
  - NDCG: ベースライン 0.374 vs. 新手法 0.412
  - 推論時間: +18%
  - ➜ 精度と推論時間の釣り合いは未検証

保守

shunk031-writing-kosshi skill またはこの skill を変更するときは両方を読み、骨子の規則は shunk031-writing-kosshi skill、テレグラフ文体の規則はこの skill に置き、重複や矛盾を同じ変更で解消する。

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