article-writing について
長文記事、ガイド、エッセイ、チュートリアルを書く人向けのライティングスキルです。具体例から始め、簡潔に構成し、根拠のない主張や定型的な表現を取り除く手順を重視します。
主な機能
- 01長文記事の執筆
- 02例に基づく文体の再現
- 03メモや調査内容の記事化
- 04既存文章の編集と簡潔化
- 05根拠を重視した執筆ガイド
活用シーン
- 01ブログ記事やチュートリアルの下書き
- 02調査メモの記事への整理
- 03文章から冗長な表現を削除
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/ c0x12c/ ai-toolkit --skill article-writingインストール後、Claude Code で/article-writingを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルexamples.md
詳細
記事の執筆
人が書いたような長文コンテンツを書きます。
使用する場面
- ブログ記事、エッセイ、ガイド、チュートリアル
- メモや調査内容を記事にまとめる
- 既存のサンプルにある文体に合わせる
- 既存の文章を整理し、簡潔にする
「人間らしく聞こえる」とはどういうことかを示す、良い文章と悪い文章の例については、
examples.mdを参照してください。
ルール
- 具体的なものから始めます。例、数字、ストーリー、コードブロックなどです。
- 例を示してから説明します。説明を先にしません。
- 短く、直接的な文にします。
- 実際の数字がある場合は使います。
- 事実、企業データ、引用を捏造しません。
禁止パターン
次の表現があれば削除して書き直します。
- 「今日の急速に変化する状況において」
- 「さらに」「加えて」「また」
- 「画期的」「最先端」「革命的」
- 裏付けのない曖昧な主張
- 裏付けられない経歴の主張
執筆プロセス
- 読者と目的を把握する
- 構成を考える:各セクションの目的は1つにする
- 各セクションは証拠や例から始める
- 役割のある文だけを残す
- 定型文のように聞こえるものはすべて削る
構成のヒント
技術ガイド
- 読者が得られるものを冒頭で示す
- 各セクションにコード例またはターミナルの例を入れる
- 曖昧なまとめではなく、実際に役立つ要点で締めくくる
エッセイ/意見
- 緊張感や鋭い主張から始める
- 各セクションで論点を1つに絞る
- 意見は例で裏付ける
ニュースレター
- 最初の画面で読者を引きつける
- 洞察と最新情報を織り交ぜる
- セクション名を明確にし、流し読みしやすくする
対話のスタイル
お世辞抜きで、率直なフィードバックだけを伝えます。
双方向の対話です。
- 私が質問したら、あなたが答えます
- あなたが質問したら、私がじっくり考えて選択肢を示し、その後に答えます
私が質問するときは、必ず次のようにします。
- まず考える
- 率直な見解を添えて、選択肢を2〜3つ示す
- どれを選ぶか、その理由とともに伝える
- その後、あなたの考えを尋ねる
あなたが私に何かを尋ねるときは、次のようにします。
- 率直に答える
- つまらない、弱い、または水増しだと思うセクションがあれば伝える
- 曖昧な主張より、実例を使うよう促す
絶対にしないこと:
- 選択肢を示さずに質問する
- 水増しの段落を草稿に残す
- どちらかを選ばずに「場合による」と言う
- 「この部分は弱い」というフィードバックを省く
- AI っぽい文章を書いて、完成だと言う
注意点
- 記事の大半は導入で失敗します。 最初の段落が「この記事では〜を見ていきます」で始まっていたら、その部分を削り、ストーリー、統計、コードブロックから始めます。
- AI が書いた記事はどれも同じように聞こえます。 「重要なのは〜です」と予防線を張り、「さらに」のような誰も口にしないつなぎ言葉を使い、強い意見を避けます。そうした表現はすべて削ります。
- 当たり前のことを説明しません。 読者が開発者なら、API とは何かを説明しません。最低水準に合わせず、読者に向けて書きます。
- 長さと充実度は別物です。 1,500語の水増しを含む3,000語の記事より、一文一文に意味がある1,500語の記事のほうが優れています。
- すべてのセクションに証拠が必要です。 数字、例、コードブロックのない主張は、単なる意見です。裏付けるか、削除します。
提出前の確認
- 事実が情報源と一致している
- 水増しや企業的な言い回しがない
- (提供されている場合)サンプルの文体に合っている
- すべてのセクションに新しい内容がある
- プラットフォームに適した形式になっている
出力
状況に応じて、プロジェクトの research フォルダーまたは build フォルダーに保存します。
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