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prose-distill

prose-distill

github.com/laurigatesドキュメント5950 回インストール1 日前に更新
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prose-distill について

冗長な文章を意味を変えずに短くする文章編集スキルです。重複や不要語を取り除きながら、技術的な詳細、ニュアンス、構成を保つ手順を示します。

主な機能

  1. 01重複表現や不要語の削除
  2. 02意味とニュアンスの保持
  3. 03名詞表現を動詞に変更
  4. 04構成と技術的詳細の確認

活用シーン

  1. 01冗長な文章の簡潔化
  2. 02重複した内容の削除
  3. 03意味を保った文章の短縮

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/laurigates/claude-plugins --skill prose-distill

インストール後、Claude Code で/prose-distillを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

/prose:distill

冗長な文章を凝縮し、その本質を取り出します。意味を損なわずに圧縮する技術です。

このスキルを使う場面

このスキルを使う場面…別のスキルを使う場面…
文章が冗長で、引き締める必要があるトーンや文体を変える必要がある(prose-tone を使用)
重複した表現を削除する必要がある文書の流れを再構成する必要がある(prose-structure を使用)
ユーザーが「凝縮」「引き締め」「短縮」と依頼した特定の読者層に合わせる必要がある(prose-audience を使用)
長さを減らしながら意味をすべて保つ蒸留(非損失)ではなく要約(情報損失あり)が必要

基本原則

蒸留とは、自然言語の非損失圧縮です。出力の各文は、入力の情報内容を保つ必要があります。メッセージの冗長性を取り除き、意味を凝縮することで、シャノン限界に近づけることを目指します。

削除の優先順位

以下の順に適用します。後の項目ほど、重要度の低い要素を取り除きます。

  1. 重複表現 — 別の言葉で同じことを繰り返す表現
  2. 埋め草の言葉 — 「実際には」「基本的に」「本質的に」「本当に」「非常に」「かなり」「むしろ」
  3. 曖昧さを含む表現 — 「多少」「そうとも言える」「〜と言えるかもしれない」「ある意味で」
  4. 前置き — 要点を先送りする冒頭表現(「注目に値するのは」「言及しておくべきなのは」)
  5. 名詞化 — 動詞のほうが簡潔で明確な名詞形(「決定を下す」→「決定する」、「分析を実施する」→「分析する」)
  6. 受動態 — 能動態のほうが明確で簡潔な場合
  7. 前置詞の連鎖 — 「データの分析の結果」→「データ分析の結果」
  8. 弱い動詞+副詞 — より的確な動詞ひとつに置き換える(「素早く動いた」→「駆けた」)
保持する内容
  • 技術的な正確さと専門用語
  • 必要な条件や微妙なニュアンス
  • 論理構成と議論の流れ
  • 文体や個性(平板化せず、文体を保ちながら凝縮する)
  • 具体的な詳細、数値、名前、参照情報

パラメーター

$ARGUMENTS を解析します。

  • テキストが直接入力されている場合は、そのテキストを蒸留します
  • ファイルパスが指定されている場合は、ファイルの内容を読み込み、蒸留します
  • 引数がない場合は、蒸留するテキストをユーザーに尋ねます

実行

以下の蒸留ワークフローを実行します。

ステップ 1:入力を評価する

指定されたテキストを読み、以下を確認します。

  • おおよその単語数
  • 冗長表現の多さ(少ない、中程度、多い)
  • 保持すべき特徴的な文体があるか
ステップ 2:優先順位に従って削除する

上記の優先順位に沿って、順番に文章を見直します。各文について、以下を確認します。

  1. 意味を損なわずに、2 文を 1 文にまとめられるか
  2. 重複した表現はないか
  3. 埋め草や曖昧さを含む表現を削除できるか
  4. 名詞化を動詞に置き換えられるか
  5. 強調点を変えずに、受動態を能動態にできるか
  6. 前置詞の連鎖を簡潔にできるか
ステップ 3:非損失圧縮を検証する

蒸留後の文章と原文を比較し、以下を確認します。

  • 情報が失われていない
  • 意味が変わっていない
  • 条件やニュアンスが保たれている
  • 論理の流れが保たれている
ステップ 4:結果を提示する

蒸留した文章を出力し、その後に簡潔な要約を続けます。

---
Original: ~N words
Distilled: ~N words
Reduction: ~N%

解釈が必要な曖昧な意味があった場合は、その旨を記載します。

例

埋め草と曖昧さを含む表現の削除

変更前:「テストしたほぼすべてのシナリオで、このシステムは実際にはかなり良好に動作します。基本的に、これは注目に値します。」

変更後:「このシステムは、テストしたすべてのシナリオで良好に動作します。」

名詞化を動詞に置き換える

変更前:「障害の原因について調査を行い、設定が誤っていたと判断しました。」

変更後:「障害の原因を調査し、設定が誤っていたと判断しました。」

冗長性の排除

変更前:「このプロセスの最終的な結果は、必要な仕様と基準を満たしていることを確認し、検証するために、すべての個々のコンポーネントがテストおよび検証されることです。」

変更後:「このプロセスでは、各コンポーネントが必要な仕様を満たしていることを検証します。」

必要なニュアンスの維持

変更前:「このアプローチは一般的なシナリオのほとんどで概ねうまく機能しますが、特に同時アクセスのパターンを含む一部のエッジケースでは、現在の実装でパフォーマンスが低下する可能性があります。」

変更後:「このアプローチは一般的なシナリオではうまく機能しますが、同時アクセスのパターンではパフォーマンスが低下する可能性があります。」

注:「可能性があります」は維持しています。これは単なる婉曲表現ではなく、実質的な条件付けです。

エージェント向けの最適化

コンテキストアプローチ
短いテキスト(100語未満)その場で簡潔にし、変更前と変更後を示す
中程度のテキスト(100~500語)セクションごとに簡潔にし、削減した語数を示す
長いテキストまたはファイル(500語超)ファイルを読み込み、簡潔にして、結果を書き込み、統計を示す
技術的な正確さの維持技術的な意味を変える可能性のある削除箇所を明示する

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