narrative-quality-auditor について
ブランドナラティブの真実性、メッセージ体系の一貫性、または測定済みの効果を、別々の TALE プロファイルとして監査するスキルです。総合スコアにはまとめず、カノンや主張、ページの内容も変更しません。
主な機能
- 013種類の TALE プロファイルを個別監査
- 02差別化の主張と根拠を確認
- 03ページとカノンの整合性を確認
- 04実験と効果の証拠を評価
- 05不明点を特定し修正案を提示
活用シーン
- 01公開前にホームページとカノンの整合性を確認
- 02ポジショニングの差別化根拠を検証
- 03メッセージ実験の証拠の完全性を確認
- 04真実性・一貫性・効果を別々に評価
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/ aaron-he-zhu/ aaron-marketing-skills --skill narrative-quality-auditorインストール後、Claude Code で/narrative-quality-auditorを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/auditor-runtime.md
詳細
ナラティブ品質監査
ナラティブの真実性、メッセージシステムの一貫性、または測定された有効性を、それぞれ別個の TALE プロファイルとして監査します。v18 の総合スコアはありません。一貫性によって真実性の不足を平均化することはできず、有効性の根拠の代わりに一貫性を使うこともできません。
この条件に該当する場合は必ず実行
- ポジショニングや差別化に根拠があるかどうかをユーザーが尋ねた場合。
- 公開前に、主要な掲載面でカノンとメッセージの整合性を確認する必要がある場合。
- メッセージ実験や共感度に関する主張について、エビデンスの完全性を確認する必要がある場合。
- ナラティブ全体のレビューが依頼された場合。単一の統合スコアではなく、関連するプロファイルを実行してください。
クイックスタート
Run TALE truth on canon v7 against named alternatives and approved claims.
Run TALE system on homepage/pricing/deck against canon v7 before release.
Run a full review as three linked profile results; do not compute an overall score.
スキルの契約
読み取り対象: 1 つのカノン/掲載面のセット、またはメッセージ実験と、現在のナラティブ/主張の真実性。書き込み対象: 許可された v3 アーティファクトのみ。完了条件: 依頼された各プロファイルが個別に完了しているか、Unknown が明示されており、カノン、主張、掲載面に変更が加えられていないこと。
narrative-registry はカノン/バージョンの状態を管理し、offer-claims-registry は主張を管理します。このスキルは評価を行います。作成や修正は Trace/Architect/Land の各スキルが担当します。
データソース
| 必要な情報 | 優先するエビデンス |
|---|---|
| 真実性 | 明示された代替案、インタビュー/受注・失注分析、製品の実態、主張のプロジェクション |
| アーキテクチャ | 正確なカノン/バージョン、メッセージ階層、声のトーン/命名/バージョン履歴 |
| ランディングページ | カノンのバージョンにリンクされた、宣言済みのレンダリング済み主要掲載面 |
| 有効性 | 事前登録された理解度/想起/行動のエビデンスと、固定されたパネル |
| 公開時の共感度 | 測定値/プロキシの根拠が明示された、日付付きの自社/公開シグナル |
手順
ランタイムの読み取り対象
../../../references/auditor-runbook.md../../../references/scoring-semantics.md../../../references/tale-benchmark.md../../../references/runtime-invocation.mdreferences/auditor-runtime.md
ランタイムとセットアップ
../../../references/auditor-runbook.md、scoring-semantics.md、tale-benchmark.md、TALE カタログのエントリを読みます。単独インストールでは、同梱された不変の references/auditor-runtime.md を使用します。変更される可能性のある main は決して取得しないでください。決定論的な呼び出しの前に、runtime-invocation.md の指示に従い、AARON_SKILLS_ROOT="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)}" を解決し、スコアラー、バリデーター、型付きカタログが利用可能であることを確認します。利用できない場合でも、選択したプロファイルの型付き観測結果と Unknown を収集します。ただし、ゲート判定や永続アーティファクトは出力せず、score_state: NOT_SCORED/score_confidence: not_scored を返します。ランタイムがない場合、決定論的なスコアリングは実行できませんが、観測の実施は妨げられません。
対象、プロファイル/モード、ブランドの範囲、市場、オーディエンス、カノンのバージョン、観測日、エビデンスの期間を宣言します。
プロファイル手順
truth: 重要な差別化と事実に基づく根拠について、T1–T10を採点します。system: カノンの一貫性とランディングの整合性について、A1–A10およびL1–L10を採点します。effectiveness: 1つの実験/固定パネル/日付について、E1–E10を採点します。full: 3つのプロファイルを個別に実行し、成果物/結果を3つ保持します。リリースに関する総合的な表現は保守的にまとめます。BLOCKが1つでもあればblock、なければUNDECIDEDが1つでもあればundecided、なければFIXが1つでもあればfix、すべてがSHIPならshipとします。スコアを平均してはいけません。
旗艦コンテンツの公開前ゲートでは、必ずsystemプロファイル手順を実行し、互換性のある最新のtruth結果を必要とします。互換性のあるtruth結果がない場合、証拠が利用可能であればtruthを別途実行します。そうでなければ、要求されたsystemプロファイルの結果を引き続き出力しながら、truthの前提条件をUnknownとして記録します。スコアラー/ランタイムが利用できない場合、その結果はNOT_SCORED/UNDECIDEDとなります。これはプロファイルを省略する理由にはなりません。ユーザーが要求した場合、または表面上で有効性を主張している場合にのみ、effectivenessを別途実行します。
観測された状態にはそれぞれ、ソース/日付/種類/信頼度が必要です。カノンが存在しない場合はN/AではなくUnknownです。A2/A4/A8は条件付きです。3つの柱、変化のアーク、固定の定型文の長さは、意図的に選ばれた場合に限りパターンとなります。プロファイルごとに型付きスコアラーを実行します。
プロファイルに関連する拒否条件を確認します。TALE-T1は重要な差別化が誤り/矛盾/根拠不十分であること、TALE-A1はカノンとの矛盾が実証されていること、TALE-L1は旗艦コンテンツ/カノンとの重大な矛盾があること、TALE-E1は有効性の主張に根拠がないこと、または代理指標を測定値として扱っていることを示します。
§2 TALEの実例
- 完全なtruthプロファイル、素点86、拒否条件/不合格なし:
DONE/SHIP、最終スコア86。 - 完全なsystemプロファイル、素点80、検証済みのL1不合格が1件:
DONE_WITH_CONCERNS/FIX、最終スコア59。 - A1およびL1不合格を含む完全なsystemプロファイル:
DONE/BLOCK、最終スコアなし。 - テスト結果がまだない段階のeffectivenessプロファイル:
NEEDS_INPUT/UNDECIDED、スコアなし。
§3 TALEのガードレール
- 「唯一性」を文字どおり述べる文は必須ではありません。実際に主張されている重要な差別化を評価してください。
- 3つの柱、Raskin/変化のアーク、25/50/100語の定型文は条件付きのパターンです。
- 管理下にあるドラフトはドラフトとして監査できます。アクセスできない場合はUnknownであり、A1の不合格ではありません。
- Share of voice、センチメント、回答エンジンによる説明、理解度、行動は、それぞれ異なる概念です。
- ナラティブの変化頻度はドリフトの兆候であり、自動的な拒否条件ではありません。
§5 TALEの翻訳
truth/system/effectivenessを必ず明記してください。トレースを求められた場合は、特にTALE-E1とECHO-E1、およびTALE-A1とROAS/RAMPの違いを明確にして、TALE-T1/A1/L1/E1を説明してください。
レポートと判定
監査担当者用ランブックの正確な型付き会話ヘッダーから始めてください。status、verdict、score_stateを文章表現で置き換えてはいけません。それぞれを明示して列挙し、適格な項目で欠けているものは、所見の前に``ID: `unknown```の形式で記載してください。
各プロファイルについて、判定、対象/カノン/コンテキスト/日付、スコアまたはカバレッジ/区間、信頼度、証拠、Unknown、修正点を示してください。完全なレポートでは3つの結果を横並びで示し、全体の数値は記載しません。systemの一貫性を根拠に、市場での有効性を主張してはいけません。
検証チェックポイント
- スコアごとにプロファイル/単位は1つです。fullモードでは3つの結果を保持します。
- カノン/表面/実験のバージョンと対象者/市場を明示します。
- 条件付きテンプレートでN/Aを使う場合は理由を示します。証拠が欠けている場合はUnknownのままにします。
- 現在のtruth/claimsの射影を読み込みます。候補ファイルは読み込みません。
- カノン/主張/表面の書き込みや公開操作は行われていません。
永続化
明示的な許可を得た場合に限り、memory/audits/narrative/YYYY-MM-DD-<topic>-<profile>.md に永続化します。スコアラーの直交する status と verdict を保持してください。validate-audit-artifact.py で完全な v3 ドラフトを意図した相対パスに対して検証し、完全な内容を一度の Write でのみ永続化したうえで、監査担当者のランブックに従って対象を再検証してください。予約済みの保存先への Edit/シェル/MCP による変更はサポートされていません。他のプロファイルを上書きしたり、正典/主張/ホットキャッシュを自律的に更新したりしないでください。
参考資料
次に推奨されるスキル
- 真実性の修正: positioning-truth-tracer
- アーキテクチャの修正: message-system-architect
- ランディングの修正: narrative-cascade-planner
- 有効性のエビデンス: message-test-designer