mcpField
B
book-reader-conversations

book-reader-conversations

github.com/lvtd-llcクリエイティブ・メディア163 回インストール7 週間前に更新
リポジトリ

book-reader-conversations について

book-reader-conversationsは、実用的なノンフィクションの著者向けスキルです。執筆前や執筆中の読者との対話を導き、その証拠を本の方針や次のテストに反映します。

主な機能

  1. 01明確な学習目標の設定
  2. 02仮説に合う読者の募集
  3. 03傾聴型・指導型の対話
  4. 04フィードバックの本への反映
  5. 05次のテストや原稿作業の決定

活用シーン

  1. 01ノンフィクションの約束の検証
  2. 02読者像と利用場面の特定
  3. 03目次の学習効果の確認
  4. 04読者の言葉や懸念、事例の収集

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/lvtd-llc/skills --skill book-reader-conversations

インストール後、Claude Code で/book-reader-conversations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。

agents/
openai.yaml
references/core/
checklist.md
examples.md
knowledge.md
rules.md
workflows/
run-reader-conversations.md

詳細

書籍読者との対話

基本的な視点

読者との対話は、役立つノンフィクションのためのプロダクトディスカバリーです。目標は、読者に本のアイデアが気に入ったかどうかを尋ねることではありません。読者の実際の状況、使う言葉、うまくいかなかった試み、切迫度、懸念、そして本が届けようとしている価値を受け取る力を理解することです。

執筆を始める前、または執筆中にこのスキルを使い、次のことを行います。

  • 文章を大量に書く前に、本の約束を検証します。
  • 著者の知識の呪いから抜け出します。
  • 最適な読者像とユースケースを見つけます。
  • 先に学びを示す目次を、実際に教えてみて検証します。
  • 対話から、本の対象範囲、構成、例、ベータ読者候補を導き出します。

参照先

必要な情報読むファイル
基本モデルと用語references/core/knowledge.md
インタビューと統合のルールreferences/core/rules.md
プロンプトと統合パターンの例references/core/examples.md
迅速な準備とレビュー用チェックリストreferences/core/checklist.md
読者との対話ラウンドの実施workflows/run-reader-conversations.md

ワークフロー

1. 学習目標を定める

今回のラウンドで中心となる質問を一つ選びます。

  • 読者の課題は実在し、切迫していますか?
  • どの読者像が最も強い関心を持っていますか?
  • 読者はすでに何を知っている、または信じていますか?
  • 最も理解しやすく、人に勧めやすい約束はどれですか?
  • 目次の順序は、読者が価値を受け取る助けになりますか?

ユーザーが明示的に教える対話を行っている場合を除き、初期の傾聴と売り込みを混ぜないでください。

2. 仮説に合う読者を募る

まず、親しい知人、既存の読者、コミュニティのメンバー、顧客、学生、またはすでに課題の解決に取り組んでいる人に声をかけます。

温かい紹介経路がない場合を除き、面識のない相手への連絡は避けます。該当する人が誰も話してくれない場合は、スケジュールの問題ではなく、対象範囲またはアクセスの問題として捉えます。

3. 適切な種類の対話を行う

次の二つのモードを使います。

  • 傾聴の対話:実体験、言葉、切迫度、代替手段、障害を掘り下げます。
  • 指導の対話:目次の一部分を通じて読者を支援し、価値を感じた箇所、混乱や懐疑が生じた箇所、手順が不足している箇所を観察します。
4. 本に関する判断につなげる

各ラウンドの後、次の項目を更新します。

  • 読者像と対象外とする読者。
  • 本の約束の表現と、読者が使う言葉。
  • 目次の順序、セクション名、不足している手順。
  • 根拠、例、懸念、注意点。
  • ベータ読者、推薦文の提供者、またはローンチ協力者の候補。
5. 次のテストを決める

次のいずれかを推奨します。

  • より明確に絞り込んだ読者層を対象に、さらに傾聴する。
  • 価値の高い章やセクションを教えてみる。
  • book-toc-lab で目次を見直す。
  • reader-experience-edit または beta-reader-feedback に向けて、十分な分量を執筆する。

出力形式

読者との対話を支援する際は、次の内容を返します。

  1. 学習目標と対象読者の仮説。
  2. 募集リストまたは連絡計画。
  3. プロンプトを含む対話ガイド。
  4. メモの記録形式。
  5. 統合表:シグナル、根拠、示唆、本に関する判断。
  6. 次のテストまたは原稿に関する作業。

品質基準

著者のアイデアよりも、まず読者の生活に焦点を当てます。意見、称賛、予測よりも、観察された行動、具体的なエピソード、読者自身が使った正確な言葉を重視します。

コメント