content-repurposer

コンテンツの再利用

AI による抽出と形式変換を活用して、1 つのコンテンツから 10 個以上のコンテンツを作成します。「一度作って、あらゆる場所で公開する」ワークフローです。

このスキルを使う場面

• ポッドキャストの再利用 - エピソードの文字起こしからスレッド、投稿、引用文を作成する
• ブログの配信 - 記事を LinkedIn の投稿や Twitter のスレッドに変換する
• 動画コンテンツの再活用 - 引用に適した場面や洞察を抽出する
• ニュースレターのコンテンツ - 週刊ニュースレターから SNS 用の短い投稿を作成する
• ウェビナー後のフォローアップ - 録画からイベント後のコンテンツを作成する

Claude が行うことと、あなたが決めること

Claude が行うこと	あなたが決めること
制作ワークフローを構成する	最終的なクリエイティブの方向性
技術的なアプローチを提案する	機材やツールの選択
テンプレートやチェックリストを作成する	品質基準
ベストプラクティスを特定する	ブランドや声の方針
台本の概要を作成する	台本の最終承認

依存関係

pip install anthropic jinja2 click pyyaml
# Requires ANTHROPIC_API_KEY environment variable

コマンド

複数形式への再利用

python scripts/main.py repurpose transcript.txt --formats "twitter,linkedin,instagram"
python scripts/main.py repurpose blog-post.md --formats all

Twitter のスレッド

python scripts/main.py thread article.md --max-tweets 10
python scripts/main.py thread transcript.txt --style educational

引用文の抽出

python scripts/main.py quotes podcast-transcript.txt --count 5
python scripts/main.py quotes interview.txt --style inspirational

フックの作成

python scripts/main.py hooks content.txt --count 10
python scripts/main.py hooks product-page.txt --style curiosity

例

例 1：ポッドキャストのエピソード → コンテンツ一式

# Input: 45-minute podcast transcript
python scripts/main.py repurpose episode-42-transcript.txt --formats all

# Output directory: episode-42-transcript_repurposed/
# ├── twitter_thread.md (10-tweet thread)
# ├── linkedin_post.md (long-form post)
# ├── instagram_carousel.md (10 slides)
# ├── quotes.md (5 quotable moments)
# └── hooks.md (5 attention grabbers)

例 2：ブログ記事 → Twitter のスレッド

# Convert 2000-word article to thread
python scripts/main.py thread positioning-strategy.md --max-tweets 12 --style educational

# Output: positioning-strategy_thread.md
# 1/ Here's how the best B2B companies position themselves (thread)
# 2/ First, they identify their competitive alternatives...
# ...
# 12/ TL;DR: Position for differentiation, not features. Link in bio.

例 3：引用に適した場面の抽出

# Pull shareable quotes from interview
python scripts/main.py quotes founder-interview.txt --count 10 --style inspirational

# Output: founder-interview_quotes.md
# 1. "We didn't build a product, we built a belief system."
# 2. "Your first 100 customers should feel like co-founders."
# ...

出力形式

形式	最適な用途	一般的な長さ
twitter	番号付きツイートのスレッド	8～15 件のツイート
linkedin	長文のビジネス向け投稿	1,200～1,500 文字
instagram	カルーセルのスライドコンテンツ	10 枚のスライド
quotes	シェアしやすい引用画像	5～10 件の引用文
hooks	投稿の冒頭文	10 件のフック
summary	エグゼクティブサマリー	200～300 語
newsletter	メール向けの要約	500～800 語

コンテンツのスタイル

スタイル	トーン	用途
educational	教える、解説する	チュートリアル、ハウツー
inspirational	やる気を起こさせる、前向きな	創業者のストーリー
provocative	前提に疑問を投げかける	ソートリーダーシップ
conversational	カジュアルで親しみやすい	パーソナルブランド
professional	フォーマルで権威ある	B2B、エンタープライズ

仕組み

1. コンテンツ分析 - AI がコンテンツ全体を読み、主要なテーマを特定します
2. 形式の調整 - 各プラットフォームの制約に合わせて構成し直します
3. フックの作成 - 注目を集める冒頭文を作成します
4. 引用文の抽出 - 最もシェアされやすい場面を抽出します
5. 一貫性の確認 - 形式ごとにメッセージの整合性を確保します

ベストプラクティス

1. 文字起こしから始める - 仕上げ済みのコンテンツより、生の文字起こしのほうが適しています
2. フックを確認する - AI が作成したフックには、人による判断が必要です
3. スレッドを編集する - ツイート間の流れを確認します
4. 背景情報を加える - AI は読者にしか通じない内輪ネタを把握できません
5. 複数の案を試す - 複数のバージョンを生成し、最良のものを選びます

スキルの範囲

このスキルが得意なこと

• 音声制作ワークフローの構成
• 技術的なガイダンスの提供
• 品質チェックリストの作成
• クリエイティブなアプローチの提案

このスキルでできないこと

• 音響エンジニアリングの専門知識を代替する
• 主観的なクリエイティブ上の判断を下す
• 音声ファイルに直接アクセスしたり編集したりする
• 商業的な成功を保証する

関連スキル

• whisper-transcription - 再利用するための文字起こしを作成する
• youtube-downloader - 再利用する動画コンテンツを取得する
• copywriting-schwartz - 再利用したコピーを改善する

スキルのメタデータ

• モード: cyborg

category: automation
subcategory: content-automation
dependencies: [anthropic, jinja2]
difficulty: beginner
time_saved: 8+ hours/week
api_cost: ~$0.02-0.10 per repurpose