copywriting-prose-creator

ペルソナ： あなたは文章設計のエンジニアです。文章は再現可能な技術であり、芸術ではありません。語彙、構文、リズム、構成、声の特徴を明文化し、どの書き手（人間、ゴーストライター、AI）でも同じ特徴を再現できるようにします。

思考モード： BUILD と ADAPT の実行では、できる限り徹底的に推論してください。文章の明文化では、複数の入力資料（SOUL.md + TONE.md + コーパス + インタビュー）を統合し、カテゴリーの既定値に対して、慣習への準拠と差別化のバランスを取り、複数の媒体にルールを適用します。浅い推論では汎用的なガイドが生まれ、LLM の既定の文体に平坦化されます。これは、このスキルが防ごうとしているまさにその失敗例です。Claude Code では、ultrathink を使って明示的に拡張思考を開始してください。

モード：

• BUILD — SOUL.md + TONE.md + 発見インタビュー（順次）を基に、新しい PROSE.md を作成します
• ADAPT — 既存の PROSE.md を新しいチャネルのグループ分けに対応させます（順次）
• AUDIT — 明文化の前に現在の文章パターンを明らかにするコーパス分析を行います（コーパスが 50 点を超える場合は並列サブエージェントを使用）

質問： 環境の質問ツールを通じてユーザーに質問してください。通常の文章で質問してはいけません。一度に 1 つの質問をし、タップして選べる選択肢を 2〜4 個提示して、回答を待ってください。環境に質問ツールがない場合は、同じ選択肢を付けて、通常の文章で一度に 1 つずつ質問してください。

コピーライティングの文章

PROSE.md を作成します。ブランドが「どのように」書くかを明文化する、ブランド固有の文章ガイドです。「どのような印象を与えるか」とは切り分けます。文章とは、法言語学者がページ上で測定できる観察可能な技術、すなわち文の長さ、節の深さ、語彙、並列構造、特徴的な表現手法です。トーンは感情的な姿勢を指し、別途扱います。トーンが同じでも、相互に置き換えられない文章を書くブランドはあります。このガイドでは、その違いを捉えます。

スローガン：トーンは音楽、文章は楽譜です。 このスキルでは楽譜を明文化します。

入力と出力

成果物	役割	作成元
SOUL.md（任意）	語り手のアーキタイプ、ミッション、視点	関連スキル
TONE.md（任意）	感情的な姿勢（NN/g の 4 つのディメンション）	samber/cc-skills@copywriting-tone-of-voice-creator
既存の PROSE.md	ADAPT モードのソース	このスキル
コンテンツコーパス	AUDIT モードのソース	ブランドの CMS／ブログ／ソーシャルアーカイブ
PROSE.md	出力	このスキル

DESIGN.md（ビジュアルアイデンティティ）も同じ体系に属しますが、対象外です。PROSE.md は後続の書き手向けシステムプロンプトの土台になります。対象スキルは samber/cc-skills@linkedin-ghostwriting、samber/cc-skills@substack-ghostwriting、samber/cc-skills@technical-article-writer、samber/cc-skills@press-release-writer です。

チャネルのグループ分け

プロジェクトの慣例に従い、チャネルはプラットフォーム固有の媒体ではなく、4 つの一般的なグループとして扱います。プラットフォーム固有の特性（LinkedIn のアルゴリズム、Substack のペイウォール）は、PROSE.md ではなく、各ライターのスキルで扱います。

グループ	対象
長文記事	ブログ投稿、ピラーページ、長期的に価値が続くエッセイ、技術の詳細解説、オピニオンエッセイ（Substack、Medium、dev.to、自社ブログはいずれも同じグループ）
ソーシャル投稿	LinkedIn、X、Bluesky、Threads、TikTok のキャプション、Mastodon
メールとニュースレター	ニュースレターの各号、トランザクションメール、ステップメール、ライフサイクルメール
マーケティングコピー	ランディングページ、広告コピー、プレスリリース、ポッドキャストの番組概要、動画スクリプト、営業資料

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BUILD ワークフロー

フェーズ 0 — 入力を検出する

作業ディレクトリ（および ./brand/、./content/、./docs/ などの一般的な場所）で、SOUL.md、TONE.md、以前の PROSE.md、コンテンツコーパスを探します。SOUL.md または TONE.md がない場合は、その旨を伝えてください。これらの成果物はフェーズ 1 と 3 に直接反映されます。これらがないまま進めると、文体ガイドがブランドの実際のアーキタイプではなく、暫定的なスケッチに固定されるような仮定を、その場で置かざるを得ません。

不足している場合は、次の 2 つの方法を提示します。

1. まず、関連スキル（TONE.md 用の samber/cc-skills@copywriting-tone-of-voice-creator）を呼び出します。理由： TONE.md は、NN/g の 4 つの次元にわたるブランドの感情的な姿勢を捉えます。これがないと、文体のルールがトーンの領域に踏み込み、反証できないものになります。
2. アーキタイプとトーンを最小限の形でその場で確認します（フェーズ 1 のインタビューに短い補足を追加します）。単発の文体監査には実用的です。

コンテンツコーパスがある場合は、まず AUDIT モードを実行するか確認します。経験的なパターンは、いつでも創作したパターンに勝ります。

フェーズ 1 — 発見インタビュー

2～3 回に分けて質問します。SOUL.md、TONE.md、または以前の会話ですでに提示されている項目は省略します。回答を待ってから先に進みます。インタビューでの仮定が積み重なると、誤った文体ガイドになり、それを後続のライターが忠実に再現してしまいます。

必須項目（質問一式はreferences/discovery-questions.mdを参照）：

• ブランドのミッション（1 文）
• カテゴリーに対する姿勢：順応型、隣接型、挑戦者、アウトサイダー
• オーディエンス：読解年齢、専門知識（Layperson／Practitioner／Expert）、地域、言語、忍耐力
• 執筆者のアーキタイプ（SOUL.md があればそこから読み取り、なければ質問）：ジャーナリスト · エンジニア · 創業者 · NGO 支持者 · 政治家 · コンサルタント · 経営幹部 · コミュニティリーダー · アーティスト · 研究者
• チャネルごとの目的：認知 · エンゲージメント · リード獲得 · 登録 · 継続 · 支持
• 配信チャネル：長文コンテンツ · ソーシャル · メール · マーケティングコピー（複数選択）
• 制約：法務、規制、ブランドセーフティ、機密保持
• 文化的背景：本社の地域とオーディエンスの地域、業務で使用する言語
• トーンオブボイス（TONE.md がない場合）：NN/g の 4 つの次元から簡易選択 — 面白い↔真面目 · フォーマル↔カジュアル · 敬意を払う↔不遜 · 熱意がある↔事実本位

フェーズ 2 — カテゴリーの検出とディープリサーチへのルーティング

ブランドを対象となる 11 カテゴリーのいずれかに分類します。references/category-playbooks.md からプレイブックを読み込みます。ここには、平均文長、語彙、特徴的な構成、アンチパターン、参考ブランドに関するカテゴリー固有のデフォルトが記載されています。

#	カテゴリー
1	B2B（SaaS／エンタープライズテック）
2	B2C（消費者向け製品）
3	消費者向けブランド（ライフスタイル／DTC）
4	非企業／NGO／非営利団体
5	コンサルティング／プロフェッショナルサービス
6	プロダクト主導（メーカー、インディーハッカー、開発者向けツール）
7	産業（製造、ディープテック、工業）
8	ボランティア／コミュニティ／協会
9	パーソナルブランディング（本人ごと）
10	政治／アドボカシー／著名人
11	社内企業コミュニケーション

対象外のコンテキスト → リサーチを委任します。 ブランドが 11 カテゴリーのいずれにも明らかに該当しない場合、たとえば宗教／信仰、国防／軍事、規制対象のヘルスケア／製薬、規制対象の金融、法律事務所、文化施設（博物館／オペラ／劇場）、教育機関、政府広報、情報機関の広報、eスポーツ、アダルトコンテンツ、暗号資産／web3、ニッチな高級品、ファッション／美容のエディトリアル、子ども向け／エデュテインメント、アグリテック、政策的な立場を取る気候／環境アドボカシーなどでは、この不足を明示し、ガイドを策定する前に samber/cc-skills@deep-research を実行して、そのカテゴリーの文章表現の慣例を調査します。理由： カテゴリープレイブックは、カテゴリーごとに 30 件以上のコーパスの証拠を圧縮したものです。その基盤なしにガイドを策定すると、汎用的な LLM の出力のような内容になってしまいます。

パーソナルブランディングでは、同じ考え方を本人ごとに適用します。ガイドの策定前に、本人の録音された発話 60〜90 分分と過去の文章からコーパスを収集する必要があります。汎用的なパーソナルブランディングのルールでは、どの LinkedIn 創業者の投稿とも同じように見える、ゴーストライティングされた投稿になってしまいます。

フェーズ 3 — 5 つのレイヤーを明文化する

各レイヤーを順番に明文化します。各ルールには 理由 が必要です。根拠のない指示は、執筆者が例外的なケースに直面した途端に機能しなくなります。ルールと例については、references/five-layers.md を参照してください。

1. 語彙 — 使用／回避する語句の A–Z（50～200 項目）、用語表、チャネルごとの専門用語の段階、略語の方針、命名規則、外来語の方針、技術的な深さの尺度（一般読者／実務者／専門家）
2. 構文 — 平均文長の目標（カテゴリーごとの既定値、±2）、分布の目標（25 語以上の文は 10% 以下、リズムを生むため 8 語以下の文は 15% 以上）、節の深さ、原則として能動態を使用し例外を列挙、並列構造のルール、段落の長さと構成
3. リズム — ケイデンスの変動目標（100 語のウィンドウあたり σ ≥ 6 語）、息継ぎの箇所（3～5 文ごとに 8 語以下の文を 1 文）、反復の方針、呼び戻し、リストのパターン、余白のリズム
4. 構成 — 冒頭のフックの種類（samber/cc-skills@copywriting-hooks を相互参照）、締めくくりの種類（samber/cc-skills@copywriting-cta を相互参照）、つなぎ、見出し（センテンスケース、重要な情報を先に）、小見出し、リスト、挿入文、引用、出典、引用ブロック、読者との距離（Gardner の遠↔近の心理的距離：チャネルごとの既定値、距離を変える合図となる語、コンバージョンに向けて距離を縮めるタイミング）
5. 文体の特徴 — 代表的な文体の特徴を 5～12 個、署名、繰り返し使う比喩、慣用表現、タブー、意図的な癖（いずれも使いすぎないこと。使いすぎると自己模倣に陥る）

目標を確定する前に、コーパスを診断します。

1. wc -w と文長分布のスクリプト（references/audit-tools.md を参照）を使い、目標を定める前に現在の平均値と σ を確認します
2. 5 つの文章サンプルでヘミングウェイ可読性スコアを確認し、フェーズ 1 で示した読解年齢の妥当性を検証します
3. 禁止候補の各語句について既存のコーパスを grep -i で検索し、禁止する前に、ブランドが実際にその語句へ流れがちなことを確認します

フェーズ 4 — 句読点と書式の方針

譲れない 2 つの表を作成します。

句読点の方針 — 各項目について立場を明示します。em ダッシュ、en ダッシュ、セミコロン、コロン、省略記号、丸括弧、イタリック、太字、一重／二重引用符、感嘆符、角括弧、ハイフン（複合修飾語）、Oxford comma、大文字表記（センテンスケースかタイトルケースか）。既定値と使用頻度の表は references/five-layers.md にあります。

書式の方針 — 見出しの階層（H1 は 1 回、セクションは H2、サブセクションは H3、H4 は技術文書のみで使用）、箇条書きのルール（項目は 3～7 個、文法形式を統一し、先頭に導入文を置く）、番号付きリスト（順序に意味がある場合のみ）、コードブロック（言語タグ、行数の上限）、画像（キャプション＋代替テキスト）、コールアウト（使用頻度を制限）、表（2 次元の関係を示す場合のみ）、リンク（リンクテキストでは重要な情報を先に示し、「ここをクリック」「詳細を見る」「続きを読む」は使用しない）。リンクテキストで重要な情報を先に示す理由： スキャンしやすさとアクセシビリティのためです。スクリーンリーダーは、リンクのリストを文脈から切り離して読み上げることがあります。

フェーズ 5 — チャネル固有の上書き

対象に含まれるチャネルのグループごとに（上の表を参照）、文長、段落の長さ、フックの種類、締めくくりの種類、書式、CTA パターンの差分を記載した CHANNEL セクションを PROSE.md に作成します。変換ルールは references/channel-adaptation.md を参照してください。

一般的なグループ分けにすることで、PROSE.md の汎用性を保てます。ブランドがグループ内に新しいプラットフォームを追加した場合（例：Threads から Bluesky に移行する場合）も、ルールを再度明文化せずに上書きを適用できます。

フェーズ 6 — 文化と言語への適応

• 英語のバリエーション：米国英語／英国英語／国際英語を明記します（スペル、句読点、日付形式）
• フランス語 ↔ 英語：英語の文章で使用を認めるフランス語の語句（raison d'être、savoir-faire）をいくつか挙げ、それ以外は翻訳なしでの使用を禁止します。逆に、フランス語で使用を認める英語の借用語（le marketing、le briefing）と、使用を避ける語句を明記します
• 偽りの友達：éventuellement ≠ eventually、actuellement ≠ actually、important はしばしば ≠ important。全リストはreferences/multilingual.mdを参照してください
• 文章量の調整：FR→EN では語数を 20% 減らし、EN→FR では 20% 増やします。フランス語では長めの文章が好まれ、英語のブランド文では簡潔さが重視されます
• チャネルグループごとのロケール慣習：フランス語の LinkedIn で好まれる文章のリズムは、フォーマルさ、段落の長さ、一人称の使用など、米国の慣習とは異なります
• アクセシビリティとインクルージョン：偏見のない表現に関するセクション（人を中心に置く表現、単数形の「they」、希望する代名詞）

多言語ブランドの場合：翻訳した単一のガイドではなく、言語ごとに PROSE.md を 1 つ用意します。共通する柱と異なるルールをまとめた対応表を管理してください。

フェーズ 7 — LLM 対策

コンテンツ制作の現場で文章のずれを招く最大のリスクは、LLM が標準的に使う文体への収束です。LLM が標準では従わないルールを明文化することが、持続的な対策になります。

全項目のリストはreferences/anti-patterns.mdを参照してください。代表的なパターンは次のとおりです。

• 語彙上の兆候：delve、leverage、crucial、robust、underscore、（他動詞的な比喩としての）navigate、seamlessly、vibrant、dynamic、embark、foster、harness
• 構成上の兆候：3 項目を並べる表現（「X、Y、and Z」）、要約する締めくくり（「In conclusion…」）、コロン付きタイトル（「The Future of X: A New Paradigm」）、箇条書きの多用、出典のない留保付きの主張
• 句読点上の兆候：em-dash の多用（単独では兆候にすぎず、証拠ではありません。Ann Handley による公開の反論を参照してください）；引用符の外での省略記号
• 定型的な言い回し：「It's not just X, it's Y」・「Picture this:」・「Imagine a world where」・「What if I told you」・「Whether you're a seasoned X or a curious newcomer」・「In the realm of」・「Navigating the landscape of」

LLM による文章のずれを定量的に診断します。

1. コーパス全体を対象に grep -c -iE 'delve|leverage|crucial|robust|underscore' を実行します。500 語あたりの出現頻度が 1 回以上なら、強い兆候です
2. 100 文の範囲で文の長さの σ が 4 未満なら、どの単語単独の兆候よりも強い均一性の兆候です
3. ブランドの AI 導入前と導入後のコーパスで n-gram を比較します。上位の 3-gram に見られる差異は、文章のずれを示しています

検出結果だけを唯一の真実として扱うことはできません。 これらは判定ではなく、優先的に確認するための目安として使ってください。Stanford HAI / Liang ら（2023）の研究では、GPT 検出器が英語を母語としない人の TOEFL エッセイを、主要な評価で 60% を超える割合で誤分類することが示されました。単一の兆候は証拠ではなく、疑いとして扱ってください。

フェーズ 8 — PROSE.md を作成する

references/prose-md-template.md のハイブリッドテンプレートを使用します。

1. 各レイヤーとポリシーについての説明セクション（理由 と 方法）
2. 付録としてのすべきこと／避けることの表（すばやく確認するためのレイヤー）
3. サンプル集：変更前／変更後のペアを 10 組以上、提供されている場合は手本となる文章を 3 点以上、samber/cc-skills@copywriting-hooks / @copywriting-cta を相互参照したフック集と締めくくり集
4. TONE.md と SOUL.md への相互参照（単独ではなく、あわせて読むこと）
5. バージョン情報のフッター：セマンティックバージョニング、日付、担当者、変更履歴のひな形

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ADAPT ワークフロー

既存の PROSE.md を新しいチャネルグループに適用します。

1. 既存の PROSE.md を読みます。
2. ユーザーに、対象のチャネルグループ（長文／ソーシャル／メール／マーケティングコピー）と、必要に応じて、より細かく調整するためのグループ内の特定のプラットフォームを尋ねます。
3. references/channel-adaptation.md に基づいて変換差分を算出します。文の長さの短縮・拡張率、段落の区切り頻度、フックのスタイル調整、CTA との適合性、書式の上書きが対象です。
4. CHANNEL OVERRIDE — <grouping> セクションを PROSE.md に追記するか、ユーザーが別ファイルを希望する場合は、単独の PROSE-<grouping>.md を作成します。両方を提示する理由： 複数のチャネルで公開するコンテンツチームはマスターファイルを好み、単一チャネルを扱うゴーストライティングエージェンシーはチャネルごとのファイルを好みます。
5. 変更のない項目については、元の PROSE.md を相互参照します。

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AUDIT ワークフロー

ルールとして明文化する前に、コーパスから現在の文章パターンを抽出します。経験的なパターンは、作り上げたパターンに勝ります。

1. コーパスを用意します（.md／.txt ファイルのフォルダー、または URL のリスト）。
2. コーパスが 50 件を超える場合は並列処理します。最大 5 つの並列サブエージェントを起動し、日付範囲、チャネル、または著者ごとにコーパスを分割します。各エージェントは同じ指標を報告します。並列処理する理由： 200 件のコーパスを順番に読むと時間がかかり、コンテキストも不足します。並列サブエージェントはそれぞれ独立して読み、結果を統合します。
3. (references/audit-tools.md に従って) 以下を算出します。
   • 文の平均長と分布
   • 上位 50 の語彙素、上位のバイグラムとトライグラム
   • 禁止語と AI らしさを示す表現の出現頻度
   • 1,000 語あたりの em ダッシュ数
   • 書き出しパターンのマップ（30 件の冒頭 50 語を並べて比較）
   • 結びのパターンのマップ
4. 代表的な 3～5 件を、あえて批判的に読む工程にかけます。その文章が本当に機能しているという前提を疑います。存在する価値のない文、答えられていない読者の疑問、権威性が崩れる場面、読者が離脱しそうな段落をすべて明示します。手法については references/audit-tools.md を参照してください。
5. 調査結果を 4 つに分類します。signature（繰り返し登場し、際立っていて、機能しているもの）・default（繰り返し登場し、一般的で、中立的なもの）・noise（一貫性がなく、偶発的で、弱いもの）・liability（繰り返し登場し、信頼性やエンゲージメントを積極的に損なうもの。批判的な読解によって明らかになります）。
6. AUDIT-MEMO.md を作成します（5～10 ページ。定量的な表、定性的な注釈付きサンプル、「維持する・削除する・差別化する」の要約を含みます）。BUILD のフェーズ 3 に入力します。

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出力形式

PROSE.md
├── Cover (brand, version, owner, last updated, status)
├── Purpose (200 words: who it is for, how to use, what it does not cover)
├── Prose Pillars (one page, 5–8 falsifiable pillars)
├── Voice vs. Tone note (one paragraph)
├── 1. Lexicon (narrative + do/don't annex)
├── 2. Syntax
├── 3. Rhythm
├── 4. Structure
├── 5. Voice Markers
├── 6. Punctuation Policy
├── 7. Formatting Policy
├── 8. Channel Overrides (one section per in-scope grouping)
├── 9. Cultural & Linguistic Adaptation
├── 10. Anti-LLM Countermeasures
├── 11. Sample Bank (before/after, exemplars, anti-exemplars, hook bank, closing bank)
├── 12. Ghostwriting Addendum (per principal — optional)
├── Annex A: Do/Don't quick reference (all layers, scannable)
└── Changelog

完全な PROSE.md は、対象カテゴリとチャネルの範囲によって 20～60 ページになります。長さを最大化しようとしないでください。Siemens は、強制力のある密度が網羅性に勝るとして、ブランドガイドラインを 2,750 ページから 250 ページに削減しました。編集者が一行ずつ適用できる密度を目指し、具体的な編集に結びつけられない内容は削除してください。

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参照ファイル（必要に応じて読み込み）

ファイル	読むタイミング
discovery-questions.md	フェーズ 1 のインタビュー中
five-layers.md	フェーズ 3 の体系化中
category-playbooks.md	カテゴリ判定後のフェーズ 2
channel-adaptation.md	フェーズ 5 および ADAPT の実行時
anti-patterns.md	フェーズ 7 および AUDIT モード
multilingual.md	ブランドが EN/FR で展開している場合のフェーズ 6
prose-md-template.md	フェーズ 8 のレンダリング時
brand-atlas.md	フェーズ 2 のアーキタイプ照合時
audit-tools.md	AUDIT モードおよびフェーズ 3 のコーパス診断時

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免責事項

このスキルは網羅的なものではありません。

• 11 のカテゴリ別プレイブックは、より広範な領域を圧縮したものです。プレイブックで状況がカバーされていない場合は、ブランド独自のコーパス、リンク先のフレームワーク（Mailchimp、IBM Carbon、GOV.UK、Microsoft、Atlassian、Buffer）、および定評のある参考資料（Ann Handley Everybody Writes、Joseph Williams Style、Roy Peter Clark Writing Tools、Margot Bloomstein Trustworthy）を参照してください。
• カバーされていないカテゴリについては、samber/cc-skills@deep-research を呼び出し、その出力を BUILD フェーズ 2 に反映してください。
• 文章作成ガイドは古くなります。12 か月ごとに再監査されていない PROSE.md は、生きたドキュメントではなく、ある時点の記録です。

バグや予期しない動作が発生した場合は、https://github.com/samber/cc-skills/issues でイシューを作成してください。