anti-vibe-writing について
AIが作成した英語・中国語の文章を、意味を保ちながら整える編集スキルです。言語ごとの編集指針に加え、人間らしい文体やサンプルから学ぶ文体モードを選べます。
主な機能
- 01英語・中国語の編集指針
- 02意味を保った書き換え
- 03標準のクリーンモード
- 04任意の人間らしい文体モード
- 05サンプルによる文体学習
- 06段階的な編集と検証
活用シーン
- 01正確だが平板な草稿の推敲
- 02見出しや箇条書きの整理
- 03連載文を個人の文体に調整
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ weijt606/ anti-vibe-writing --skill anti-vibe-writingインストール後、Claude Code で/anti-vibe-writingを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
assets/final-pass-checklist.mdhost-profile-template.mdrewrite-prompt-template.mdstyle-extraction-prompt.mdreferences/before-after-benchmarks.mdchinese-before-after.mdchinese-patterns-to-remove.mdcommon-problems-and-fixes.mdhuman-passes.mdhuman-texture.mdlearning-mode.mdpatterns-to-remove.mdscenario-presets.md詳細
アンチ・バイブライティング
英語または中国語で書かれた、AI が下書きした文章を仕上げるための編集スキルです。
内容がすでにできている文章に使います。文章を美しくすることが目的ではありません。意味を保ちながら、生成された文章を寄せ集めたように感じさせる癖、つまりテンプレート的な表現、曖昧な抽象表現、過度な予防線、コンサルタント風の語調、そしてデフォルトの Markdown の構成を取り除くことが目的です。
Claude Code、Codex、またはその他の大規模モデルのアシスタントなどを使って下書きした後の最終仕上げに最適です。英語と中国語に見られる AI らしさは別々のものであり、ひとまとめにはできないものとして扱います。
基本理念
- 書き手の意味を保ちます。内容ではなく、伝え方を改善します。
- 人は何が大切かを選んで書きます。AI は習慣で予防線を張り、書式を整え、説明を加えがちです。
- 温かみは、具体性、リズム、率直な強調から生まれます。絵文字、アイコン、調子のいい埋め草から生まれるのではありません。
- 中国語の AI らしさと英語の AI らしさは別の問題です。それぞれに合った参考資料を使います。
- 焦点を絞った編集を何度か行うほうが、曖昧なリライトを一度行うより効果的です。
- 目指すのは、きれいに整えることではありません。伝えたいことがある人の文章に聞こえることです。
最適な用途
- 下書きの内容は正しいものの、平板で、ありきたり、または明らかに AI が書いたように見える場合。
- 見出し、箇条書き、番号付きリストが多すぎる場合。
- 文章が慎重で、洗練されているのに、同時に中身がないように感じられる場合。
- 本当に伝えるべきことを言わず、ビジネス用語に頼っている場合。
- 読者に、生成された文章ではなく、意図を持って書かれた文章を届けたい場合。
- 一連の文章を通じて、今後の文章を既存の文体に合わせたい場合。
よく使われる場面
- ソーシャルメディアの投稿:X / Twitter、Weibo、Jike、RedNote(XHS)
- Reddit や英語のフォーラムへのコメント
- ブログ記事、ニュースレター、公開 WeChat 記事
- ポッドキャストの番組メモや動画の台本
- README の整理
- 製品ドキュメントやランディングページの文言
- 提案書、創業者メモ、技術メモ、社内レポート
シナリオごとの制約については、scenario-presets.md を参照してください。
使用しない場面
- ゼロから初稿を書く場合
- 例、根拠、データ、製品に関する主張をでっち上げる場合
- ユーザーが推敲だけを求めているのに、メッセージの位置付けを変える場合
- 意図的なハウススタイルを、ありきたりな美文に置き換える場合
書き直す前に
- 文書の目的とシナリオを特定します(制約を選ぶ際は scenario-presets.md を使用します)。
- 対象読者、媒体、言語を特定します(中国語か英語かによって、参照する資料が変わります)。
- 変更してはいけないもの、つまり主張、数字、名前、用語、構成を書き留めます。
- その文章に実際どの程度の Markdown が必要かを判断します。
- ホストプロファイルが適用されるかを確認します(学習モード)。
- どのボイスモードを使うかを決めます(以下を参照)。
- 書き直しに実質的な影響がある場合に限り、不足している情報を尋ねます。
ボイスモード
このスキルには 3 つのボイスモードがあります。デフォルトモードは安全な基本設定です。ほかの 2 つは、明示的に選択した場合にのみ使います。
モード 1:デフォルト(クリーン)
AI らしさを取り除き、すっきりしたプロフェッショナルな文章に整えます。保守的なモードで、ほとんどの製品、ドキュメント、ビジネスの場面に適しています。
ユーザーが別のモードを選ばない限り、このモードが使われます。
モード 2:人間らしい揺らぎ(オプトイン)
人間らしい不規則さを、適度に加えます。倒置、助詞や語気助詞(吧/嘛/呗/啊)、言いさし、言い直し、標準的でない句読点などが該当します。個人ブログ、創業者のメモ、SNS 投稿、ユーザーへの手紙に適しています。
次のようなユーザーの要望があった場合に有効になります。
- 「少し肩の力を抜いて」/「放松一点」/「ブログらしい文体で」/「個人的な雰囲気にして」
- 「創業者本人が実際に書いたように」
- 「もう少し洗練されていなくても大丈夫」
このモードには、さらに厳しく制限された「カジュアルなタイピング(随手打)」というレイヤーがあり、SNS 投稿だけに適用できます。入力の終わりの句読点を省く、大文字にしない、助詞を省くなど、実際の人がスマートフォンで打つときの不完全さを少しだけ取り入れられます。ただし、数字、名前、コード、リンク、価格、日付、用語には適用せず、意味が変わる誤入力(的/得/地、在/再、哪/那)も決して行いません。デフォルトでは無効で、明示的な要望があった場合に限り、決まったフレーズではなく意図に基づいて有効になります。たとえば、レイヤーの名称を指定する(「开/启用随手打」、「随手打模式」、「casual typing」)か、仕上がりの特徴を説明する(「スマートフォンで気軽に投稿したように」、「整いすぎないように」、「スマートフォンでさっと投稿した感じに」)場合です。一般的な「放松一点/少し肩の力を抜いて」という要望では、通常の人間らしい揺らぎのみを有効にし、このレイヤーは有効にしません。不確かな場合は無効のままにして、適用するかどうかを確認してください。ドキュメント、レポート、告知、その他の業務向け文章では使用禁止です。使用する場合は、1~2 箇所にとどめ、最後にその箇所を明記してください。これはスマートフォンで打つときの雰囲気を表現するものであり、AI 検出を回避するために誤りを混入させるものではありません。human-texture.md の「随手打」セクションを参照してください。
詳細と具体的なテクニックについては、human-texture.md を参照してください。
モード 3:学習モード(オプトイン、サンプルベース)
実際のサンプルからユーザーの文体を抽出し、再利用可能なユーザープロファイルを作成したうえで、今後の下書きをその文体に合わせて書き直します。連載コンテンツ、個人ニュースレター、創業者からの発信、定期的な SNS 投稿に適しています。
次の場合に有効になります。
- ユーザーがサンプルを提示する(「これが普段 Twitter に書いている文体です」)
- ユーザーが「自分の文体を学習できますか」と尋ねる
- 何度か書き直した後も、ユーザーが「自分らしくない」と伝える
ワークフロー:learning-mode.md。プロファイルのテンプレート:host-profile-template.md。抽出プロンプト:style-extraction-prompt.md。
モード 2 と 3 は、互いに組み合わせることも、シナリオプリセットと組み合わせることもできます。競合する場合は、次の優先順位に従います。
- ユーザープロファイルの「禁忌語/forbidden words」(最優先)
- シナリオプリセットの形式上の制約(長さ、構成、絵文字の方針)
- ユーザープロファイルの文体シグナル(文の形、助詞、句読点)
- 人間らしい揺らぎの慣例(最も優先度が低く、足りない部分を補う場合にのみ適用)
出力目標
- より人間らしいリズムにする
- 意図が伝わる構成にする
- 表現をすっきりさせる
- 文体の個性を強める
- AI らしさを抑える
- システムが組み立てた文章ではなく、人が言葉を選んだようにする
人間らしさを加えるパス
human-passes.md の段階的なフレームワークを使用してください。
- パス 1:意図と立場
- パス 2:構成と流れ
- パス 3:具体的な表現
- パス 4:リズムと温度感
- パス 5:形式と Markdown の整理
- パス 6:整合性の確認
軽い編集では、パス 1、パス 3、パス 5 を実施し、最後にチェックリストを確認してください。
スキル自体を変更する場合は、before-after-benchmarks.md と chinese-before-after.md を基準に動作を比較し、単に読みやすくするだけでなく、人間らしく温かみがあり、型にはまらない文体を保ってください。
デフォルトの編集方針
- 事実、主張、範囲、技術的な意味を保ちます。
- まず言語を判定します。中国語の原稿にはchinese-patterns-to-remove.mdを、英語の原稿にはpatterns-to-remove.mdを適用します。
- 定型的な書き出し、前置き、不要なつなぎの表現をまず取り除きます。
- 曖昧な名詞や抽象表現を、具体的な名詞と動詞に置き換えます。
- 内容上必要な場合を除き、見出しや箇条書きを減らします。
- 繰り返しの前置きや、重複するまとめの表現を整理します。
- 形式だけの両論併記ではなく、根拠のある見解を優先します。
- コンサルタント風の表現、誇張、プロセスの専門用語を削ります。中国語では、赋能 / 打通 / 闭环 / 抓手 / 链路などがこれに当たります。
- 原文で明らかに必要な場合を除き、絵文字やアイコン付きの見出し、装飾目的の太字、定型的なMarkdownの構成要素を取り除きます。
- AI文章にありがちなタイポグラフィを取り除きます。emダッシュ(
—/——)や接続に使われたenダッシュはピリオド、カンマ、コロン、かっこに置き換えます。スマートクォートは半角の引用符に置き換えます(英語のみ。中国語では全角の引用符を維持します)。…は...に置き換えます。検出を回避するための小細工ではなく、実際にキーボードで入力したような文章にします。 - AIらしいレイアウトを、人が実際に書く形式に置き換えます。散在する太字、短い段落ごとの見出し、文章で済む箇所の箇条書き、
> callouts、セクション間の---をなくします。一致するパターン参照の「Format Forms → Plain Human Forms」/「格式形式」の対応表を確認してください。判断基準は、友人へのメッセージでその形式を使うかどうかです。使わないなら削除します。 - 文の長さに変化をつけつつ、飾り立てた表現は避けます。
- 箇条書きにしても構成上の価値がない場合は、文章を優先します。
- 前向きなだけの不要な表現ではなく、具体的な描写と節度で親しみやすさを出します。
- 例、数値、根拠を作り出しません。
- 説明ではなく、書き直した文章を返すことを基本とします。
最初に削除するもの
- 読者や検出ツールがすぐに気づくタイポグラフィ上の特徴。emダッシュ(
—/——)、接続に使われたenダッシュ、スマートクォート“ ” ‘ ’、文字…、文章中に紛れた→ • ·です。用途に応じてピリオド、カンマ、コロン、かっこに置き換えるか、文を組み直します。一致するパターン参照のタイポグラフィに関する項目を確認してください。 - チャットや検索機能付きモデルからのコピー&ペーストの残骸。
contentReference/oaicite/turn0search0/[cite: 1]/grok_card/ppl-ai-file-upload、紛れ込んだ【】や引用用の†、出典のない[1][2]、アシスタントの定型表現(「Here is the revised version」や末尾の「Sources:」など)を指します。言語に関係なく完全一致する文字列なので、見つけたら削除し、残りは決定的なチェックに任せます。 - 本題に入るのを遅らせる一般的な前置きの段落
- 空疎なつなぎ表現:「it is important to note」、「in today's landscape」、「在……方面」、「值得注意的是」、「综上所述」
- 当たり前のことを示すだけの見出し
- 絵文字やアイコンで始まるセクション名、【】付きの段落見出し、👉 / 💡 / 🔥の誘導
- 「Overview」、「Key Features」、「Conclusion」、「概述」、「核心特性」、「总结」などの定型セクション
- 装飾目的の太字ラベルや、箇条書きばかりの構成
- うわべだけの親しみ、偽りの熱意、要約の繰り返し、三段構成の反復
編集のヒューリスティクス
- 見出しが当たり前の内容にラベルを付けているだけなら、削除します。
- 箇条書き3つを1文にまとめられるなら、まとめます。
- ありきたりなスタートアップブログの記事と区別がつかない文なら、書き直します。
- 要点を伝えるまでに前置きが長い段落なら、もっと早く要点に入ります。
- どちらとも決めずに「バランスを取る」だけの口調なら、主張をはっきりさせ、周辺でなく文の中にニュアンスを盛り込みます。
- アイコンや感嘆符、曖昧な言い回しのおかげで温かみがあるように聞こえるなら、それらを取り除いて文を組み立て直します。
- 中国語特有の注意点:段落に「まず/次に」が含まれ、3つの節が並列され、さらに「X をより Y にする」で終わっている場合、AI らしい文章である可能性が非常に高いため、部分的に直すのではなく段落を書き直します。
- 中国語特有の注意点:翻訳調や欧文調の文構造(受け身の多用、「~として」、「~だけでなく~も」、「~に対して~を行う」、複数を示す「たち」、主語代名詞の過剰な使用)に注意します。流行語がなくても、機械翻訳のように読めてしまいます。能動態と動詞を使って自然な表現に戻します。
- 中国語特有の注意点:「ベテランコピーライター/マーケティング専門家」のような立場を捨てます。広告っぽい語彙に引き寄せられるためです。気心の知れた友人や公衆号の編集者、経験豊富なジャーナリストが話すように書き直します。声に出して読み、友人にこう話すだろうかと考えて、そうでなければ再編集します。chinese-patterns-to-remove.md の「改写心态」セクションを参照してください。
タスクに関する質問
- 下書きは何語ですか?(言語によって適用されるルールが異なります。)
- どのような用途ですか?(ツイート/Weibo/Reddit/ブログ/ポッドキャスト/レポートなど。用途に応じてプリセットを選びます。)
- 読者は誰ですか?
- 読者に読後、何を理解し、感じ、あるいはしてほしいですか?
- 変更できない主張、名前、用語はどれですか?
- Markdown はそのまま維持しますか、簡潔にしますか、それとも再構成しますか?
- どの文体モードを使いますか?デフォルト、人間らしい質感、学習モードのいずれかです。
- 学習モードの場合、サンプルはありますか?
最終確認
final-pass-checklist.md は、ざっと見るだけのリストではなく、実行する手順として扱います。これは、生成 → 確認 → 修正というループを最小限の形で実行するものです。モデルは1つ、会話は1つで、追加のエージェントは使いません。
- チェックリストの各項目に照らして、書き直した文章を読み直します。
- シェルを使える場合は、そのファイルの末尾にある決定的なチェックを実行します。体裁上の癖や固定の専門用語リストを対象とする1行の
grepです。自己チェックで見落としがちな文字列を検出できます。 - チェックに不合格となった場合、または任意の5項目評価が50点中35点未満の場合は、対象を絞って1回修正します。指摘箇所だけを直し、文章全体を書き直さないでください。その後、もう一度確認します。
- 修正は最大2回で終了します。実際にトレードオフがあるために問題が残る場合(検証できない主張や、その文書のスタイルガイドが実際にその書式を求めている場合)は、変更せず、その旨を最後の注記に記載します。
学習モードでは、追加の確認を1つ行います。出力の文のリズムと句読点をホストプロファイルに記録された数値と比較し、ずれがあれば調整します。
回答形式
修正した文章をそのまま返します。
次のいずれかに該当する場合に限り、短い注記を付けます。
- 構成を大幅に変更した。
- 原文の事実関係が曖昧だった。
- より強い表現にするには、根拠が不足しており、事実を創作する必要がある。
- 原文が求める特定の文体が、このスキルと相反する。
- デフォルト以外の文体モードを使用したため、そのモード名を記載する(「人間らしい質感モードで実行」/「ホストプロファイル X を適用」)。
注記を付ける場合は、3行以内に収めます。
ユーザーが書き直しではなく批評を求めている場合は、まずAIらしさの主な原因を挙げ、その後に代表的な修正例を示します。
参考資料
英語トラック:
- patterns-to-remove.md:取り除くべき英語の表現、構文、書式上の特徴
- before-after-benchmarks.md:英語の回帰テスト形式の例
- common-problems-and-fixes.md:症状と修正方法の対応表
- human-passes.md:複数回に分けて編集するワークフロー
中国語トラック:
- chinese-patterns-to-remove.md:中文 AI 文の語彙、構文、構造、口調の特徴
- chinese-before-after.md:中国語のシナリオにおける修正前後の比較基準
文体モード:
- human-texture.md:個人の文体に合わせるための、任意の不規則な表現
- learning-mode.md:サンプルを用いたホストプロフィール作成のワークフロー
- scenario-presets.md:シナリオごとの制約(ツイート、Weibo、Reddit、ブログ、ポッドキャスト、レポート)
アセット:
- final-pass-checklist.md:文章を返す前の最終確認
- rewrite-prompt-template.md:他のエージェント向けの再利用可能な指示ブロック
- host-profile-template.md:学習モードで記入するテンプレート
- style-extraction-prompt.md:サンプルからホストプロフィールを一度で抽出するためのプロンプト