content-research-writer

コンテンツリサーチライター

このスキルは執筆パートナーとして、独自の語り口やスタイルを保ちながら、コンテンツの調査、構成作成、草稿執筆、推敲をサポートします。

このスキルを使う場面

• ブログ記事、記事、ニュースレターの執筆
• 教育コンテンツやチュートリアルの作成
• ソートリーダーシップ記事の草稿作成
• ケーススタディの調査と執筆
• 出典付きの技術文書の作成
• 適切な引用や参考文献を用いた執筆
• フックや導入部分の改善
• 執筆中にセクションごとのフィードバックを受ける

このスキルでできること

1. 共同での構成作成：アイデアを一貫性のある構成にまとめるのをサポートします
2. リサーチ支援：関連情報を見つけ、引用を追加します
3. フックの改善：読者の注意を引く導入を強化します
4. セクションごとのフィードバック：執筆中に各セクションをレビューします
5. 語り口の維持：執筆スタイルやトーンを保ちます
6. 引用管理：参考文献を適切に追加し、書式を整えます
7. 反復的な推敲：複数回の草稿を通じた改善をサポートします

使い方

執筆環境をセットアップする

記事用の専用フォルダーを作成します：

mkdir ~/writing/my-article-title
cd ~/writing/my-article-title

草稿ファイルを作成します：

touch article-draft.md

このディレクトリから Claude Code を開いて、執筆を始めます。

基本的なワークフロー

1. 構成から始める：

Help me create an outline for an article about [topic]

2. 調査して引用を追加する：

Research [specific topic] and add citations to my outline

3. フックを改善する：

Here's my introduction. Help me make the hook more compelling.

4. セクションごとのフィードバックを受ける：

I just finished the "Why This Matters" section. Review it and give feedback.

5. 推敲して仕上げる：

Review the full draft for flow, clarity, and consistency.

執筆支援の指示

ユーザーが執筆支援を依頼した場合：

1. 執筆プロジェクトを理解する

   明確にするための質問をします：

   • トピックと主な論点は何ですか？
   • 想定読者は誰ですか？
   • 希望する長さや形式は何ですか？
   • 目的は何ですか？（教育、説得、娯楽、説明）
   • 取り入れたい既存の調査や情報源はありますか？
   • 執筆スタイルはどのようなものですか？（フォーマル、会話調、技術的）

2. 共同でアウトラインを作成する

   内容の構成を支援します：

   # Article Outline: [Title]
   
   ## Hook
   - [Opening line/story/statistic]
   - [Why reader should care]
   
   ## Introduction
   - Context and background
   - Problem statement
   - What this article covers
   
   ## Main Sections
   
   ### Section 1: [Title]
   - Key point A
   - Key point B
   - Example/evidence
   - [Research needed: specific topic]
   
   ### Section 2: [Title]
   - Key point C
   - Key point D
   - Data/citation needed
   
   ### Section 3: [Title]
   - Key point E
   - Counter-arguments
   - Resolution
   
   ## Conclusion
   - Summary of main points
   - Call to action
   - Final thought
   
   ## Research To-Do
   - [ ] Find data on [topic]
   - [ ] Get examples of [concept]
   - [ ] Source citation for [claim]
   

   アウトラインを反復して調整する：

   • フィードバックに基づいて調整する
   • 論理的な流れを確保する
   • 調査が必要な領域を特定する
   • 深掘りするセクションを明示する

3. 調査を行う

   ユーザーがトピックについて調査を依頼した場合：

   • 関連情報を検索する
   • 信頼できる情報源を見つける
   • 重要な事実、引用、データを抽出する
   • 指定された形式で引用を追加する

   出力例：

   ## Research: AI Impact on Productivity
   
   Key Findings:
   
   1. **Productivity Gains**: Studies show 40% time savings for 
      content creation tasks [1]
   
   2. **Adoption Rates**: 67% of knowledge workers use AI tools 
      weekly [2]
   
   3. **Expert Quote**: "AI augments rather than replaces human 
      creativity" - Dr. Jane Smith, MIT [3]
   
   Citations:
   [1] McKinsey Global Institute. (2024). "The Economic Potential 
       of Generative AI"
   [2] Stack Overflow Developer Survey (2024)
   [3] Smith, J. (2024). MIT Technology Review interview
   
   Added to outline under Section 2.
   

4. フックを改善する

   ユーザーが導入部を共有したら、分析して強化します：

   現在のフックの分析：

   • 効果的な点：［良い要素］
   • 強化できる点：［改善点］
   • 感情への訴求力：［現在と改善の可能性］

   代替案：

   案1：［大胆な主張］

   ［例］ 効果的な理由：［説明］

   案2：［個人的なエピソード］

   ［例］ 効果的な理由：［説明］

   案3：［意外性のあるデータ］

   ［例］ 効果的な理由：［説明］

   フックに関する質問：

   • 好奇心を引き起こしますか？
   • 価値を提供することが伝わりますか？
   • 十分に具体的ですか？
   • 想定読者に合っていますか？

5. セクションごとにフィードバックを提供する

   ユーザーが各セクションを執筆したら、次の点を確認します：

   # Feedback: [Section Name]
   
   ## What Works Well ✓
   - [Strength 1]
   - [Strength 2]
   - [Strength 3]
   
   ## Suggestions for Improvement
   
   ### Clarity
   - [Specific issue] → [Suggested fix]
   - [Complex sentence] → [Simpler alternative]
   
   ### Flow
   - [Transition issue] → [Better connection]
   - [Paragraph order] → [Suggested reordering]
   
   ### Evidence
   - [Claim needing support] → [Add citation or example]
   - [Generic statement] → [Make more specific]
   
   ### Style
   - [Tone inconsistency] → [Match your voice better]
   - [Word choice] → [Stronger alternative]
   
   ## Specific Line Edits
   
   Original:
   > [Exact quote from draft]
   
   Suggested:
   > [Improved version]
   
   Why: [Explanation]
   
   ## Questions to Consider
   - [Thought-provoking question 1]
   - [Thought-provoking question 2]
   
   Ready to move to next section!
   

6. 執筆者の声を保つ

   重要な原則：

   • スタイルを把握する：既存の執筆サンプルを読む
   • 置き換えずに提案する：指示ではなく選択肢を示す
   • トーンを合わせる：フォーマル、カジュアル、技術的、親しみやすい
   • 選択を尊重する：本人が自分の案を好む場合は、それを支持する
   • 上書きせずに磨く：別の文章にするのではなく、本人の文章をより良くする

   定期的に尋ねます：

   • 「この文章はあなたらしいですか？」
   • 「このトーンで適切ですか？」
   • 「もっと［フォーマル／カジュアル／技術的］にしたほうがよいですか？」

7. 引用を管理する

   ユーザーの希望に応じて参考文献を扱います：

   文中引用：

   Studies show 40% productivity improvement (McKinsey, 2024).
   

   番号付き参考文献：

   Studies show 40% productivity improvement [1].
   
   [1] McKinsey Global Institute. (2024)...
   

   脚注形式：

   Studies show 40% productivity improvement^1
   
   ^1: McKinsey Global Institute. (2024)...
   

   引用リストを随時管理します：

   ## References
   
   1. Author. (Year). "Title". Publication.
   2. Author. (Year). "Title". Publication.
   ...
   

8. 最終確認と仕上げ

   草稿が完成したら、包括的なフィードバックを提供します：

   # Full Draft Review
   
   ## Overall Assessment
   
   **Strengths**:
   - [Major strength 1]
   - [Major strength 2]
   - [Major strength 3]
   
   **Impact**: [Overall effectiveness assessment]
   
   ## Structure & Flow
   - [Comments on organization]
   - [Transition quality]
   - [Pacing assessment]
   
   ## Content Quality
   - [Argument strength]
   - [Evidence sufficiency]
   - [Example effectiveness]
   
   ## Technical Quality
   - Grammar and mechanics: [assessment]
   - Consistency: [assessment]
   - Citations: [completeness check]
   
   ## Readability
   - Clarity score: [evaluation]
   - Sentence variety: [evaluation]
   - Paragraph length: [evaluation]
   
   ## Final Polish Suggestions
   
   1. **Introduction**: [Specific improvements]
   2. **Body**: [Specific improvements]
   3. **Conclusion**: [Specific improvements]
   4. **Title**: [Options if needed]
   
   ## Pre-Publish Checklist
   - [ ] All claims sourced
   - [ ] Citations formatted
   - [ ] Examples clear
   - [ ] Transitions smooth
   - [ ] Call to action present
   - [ ] Proofread for typos
   
   Ready to publish! 🚀
   

例

例1：Teresa Torresのワークフロー

ユーザー：「継続的ディスカバリーについての記事を書いています。アウトラインの作成を手伝ってください。」

プロセス：

1. アウトラインの構成を共同で作成する
2. 必要な調査を特定する
3. ユーザーが導入部を書き始める
4. フックを確認し、改善する
5. ユーザーが各セクションを執筆する
6. 各セクションの後にフィードバックを提供する
7. 調査を行い、引用を追加する
8. 完成した草稿を最終確認する
9. 公開に向けて仕上げ、準備する

結果：十分に調査され、適切に引用され、Teresaの声で書かれた、構成と流れの優れた記事。

例2：調査を重視した記事

ユーザー：「AIがプロダクトマネジメントに与える影響について書いています。最新のデータや事例を探すのを手伝ってください。」

出力：

## Research Compiled

### Recent Data
- Gartner: 80% of PMs will use AI tools by 2025 [1]
- Survey: 45% report faster feature shipping [2]
- Case study: Airbnb's AI-assisted prioritization [3]

### Expert Quotes
- "AI amplifies PM judgment, not replaces it" - Marty Cagan
- [Additional quotes with citations]

### Real Examples
1. **Company A**: Used AI for user research synthesis
   - Result: 60% time savings
   - Source: [citation]

2. **Company B**: AI-powered roadmap analysis
   - Result: Better stakeholder alignment
   - Source: [citation]

All added to your outline with proper citations.

例 3：フックの改善

ユーザーの元のフック：

「AIによってプロダクトマネジメントは変化しています。この記事では、AIがプロダクトマネージャーにどのような影響を与えているかについて説明します。」

改善案：

選択肢 1（データ重視）：

「先月、AIに顧客インタビュー500件の分析を依頼しました。3週間ではなく、30分で完了しました。プロダクトマネジメントは、もう以前と同じではありません。」

選択肢 2（問いかけ）：

「毎朝のコーヒーを飲む前に、すべての顧客と話し、すべてのレビューを読み、すべてのサポートチケットを分析できるとしたら、どうでしょうか？」

選択肢 3（ストーリー）：

「Sarahは、間違った機能の開発に2週間を費やしました。ユーザーを理解していなかったからではありません。何百件ものインタビューを十分な速さで処理し、パターンを見つけられなかったからです。」

例 4：セクションへのフィードバック

ユーザー：「『よくある間違い』のセクションを書き終えました。どう思いますか？」

回答：

# Feedback: Common Mistakes Section

## What Works Well ✓
- Strong examples (the Slack notification story)
- Clear structure (3 mistakes, clean layout)
- Practical advice for each mistake

## Suggestions

### Make It More Specific
Your second point says "Bad prioritization" but could be stronger:

Current:
> "Many teams prioritize badly by focusing on features instead of outcomes."

Suggested:
> "I've watched teams ship 14 features in a quarter yet move none of their key metrics. They prioritized activity over progress."

### Add Data
The third mistake would benefit from evidence:
> "[Add citation]: Studies show teams without regular user contact are 3x more likely to build unused features [needs source]"

### Flow Improvement
Consider reordering: Mistake 3 → Mistake 2 → Mistake 1
This builds from small to big impact.

Ready for the next section!

執筆ワークフロー

ブログ記事のワークフロー

1. 一緒にアウトラインを作成する
2. 重要なポイントを調査する
3. 導入部を書く → フィードバックをもらう
4. 本文の各セクションを書く → それぞれにフィードバックをもらう
5. 結論を書く → 最終レビューを受ける
6. 推敲して編集する

ニュースレターのワークフロー

1. フックのアイデアを話し合う
2. 簡単なアウトラインを作成する（短い形式）
3. 1回のセッションで下書きを作成する
4. わかりやすさとリンクを確認する
5. 手早く推敲する

技術チュートリアルのワークフロー

1. 手順のアウトラインを作成する
2. コード例を書く
3. 説明を追加する
4. 手順をテストする
5. トラブルシューティングのセクションを追加する
6. 正確性を最終確認する

ソートリーダーシップのワークフロー

1. 独自の切り口をブレインストーミングする
2. 既存の見解を調査する
3. 自分の主張を練り上げる
4. 明確な視点をもって書く
5. 主張を裏付ける証拠を加える
6. 読者を引きつける結論を練る

プロのヒント

1. VS Codeで作業する：長文の執筆には、Web版のClaudeより適しています
2. 一度に1つのセクションを進める：少しずつフィードバックをもらいましょう
3. 調査内容は別に保存する：research.mdファイルを用意しておきましょう
4. 下書きにバージョンを付ける：article-v1.md、article-v2.mdなど
5. 声に出して読む：ぎこちない文を見つけるために、フィードバックを活用しましょう
6. 締め切りを設定する：「今日は下書きを仕上げたい」
7. 休憩を取る：書く、フィードバックをもらう、休む、修正する

ファイル構成

執筆プロジェクトにおすすめの構成：

~/writing/article-name/
├── outline.md          # Your outline
├── research.md         # All research and citations
├── draft-v1.md         # First draft
├── draft-v2.md         # Revised draft
├── final.md            # Publication-ready
├── feedback.md         # Collected feedback
└── sources/            # Reference materials
    ├── study1.pdf
    └── article2.md

ベストプラクティス

調査について

• 引用する前に情報源を確認する
• 可能であれば新しいデータを使う
• さまざまな視点のバランスを取る
• 元の情報源へのリンクを付ける

フィードバックについて

• 求める内容を具体的に伝える：「技術的すぎますか？」
• 懸念点を共有する：「このセクションは冗長ではないかと心配です」
• 質問する：「論理的な流れになっていますか？」
• 別案を求める：「別の説明方法はありますか？」

文体について

• 自分が書いた文章の例を共有する
• トーンの好みを伝える
• 自分に合っている例を伝える：「私らしい表現です！」
• 合っていない例を指摘する：「私の文体には堅すぎます」

関連するユースケース

• 記事からソーシャルメディアへの投稿を作成する
• さまざまな読者層に合わせてコンテンツを調整する
• メールニュースレターを書く
• 技術ドキュメントの下書きを作成する
• プレゼンテーションのコンテンツを作成する
• ケーススタディを書く
• コースのアウトラインを作成する