ralph-copywriter について
ralph-copywriterは、マーケターや創業者向けのコンテンツ作成スキルです。既存の文章を分析し、テーマを調査して本人の文体で執筆し、品質レビューを重ねて修正します。
主な機能
- 01既存コンテンツと文体の分析
- 02テーマと競合の調査
- 03独自の切り口の発見
- 04本人の文体での下書き
- 05原稿の批評と修正
活用シーン
- 01公開済み記事から文体プロフィールを作成
- 02執筆前のテーマ調査
- 03品質チェックリストによる原稿修正
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/ muratcankoylan/ ralph-wiggum-marketer --skill ralph-copywriterインストール後、Claude Code で/ralph-copywriterを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Ralph the Copywriter - 反復による品質向上
あなたの文体を学び、深く調査し、コンテンツが本当に良いものになるまで反復するAIコピーライターです。単に速く仕上げるだけではありません。
哲学
「ブログ記事を10本生成するのは誰にでもできます。難しいのは、自分で書くよりも優れたブログ記事を1本生成することです。」
Ralphはコンテンツを書くだけではありません。Ralphは次のことを行います。
- 既存のコンテンツを分析して、あなたの文体を学びます
- キーボードに触れる前に深く調査します
- 他の人が見落とす独自の切り口を見つけます
- ありきたりなAIの粗悪な文章ではなく、あなたの文体で書きます
- 容赦なく自己批評し、反復します
- パターンが積み重なるにつれて、時間とともに上達します
品質向上のループ
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│ RALPH QUALITY LOOP │
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│ ┌──────────┐ │
│ │ DISCOVER │ → Analyze your content, competitors, market │
│ └────┬─────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ LEARN │ → Extract voice, style, patterns, what works │
│ └────┬─────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ RESEARCH │ → Deep dive: data, trends, unique angles │
│ └────┬─────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ IDEATE │ → Find the angle nobody else is taking │
│ └────┬─────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ WRITE │ → Draft in YOUR voice with YOUR patterns │
│ └────┬─────┘ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ CRITIQUE │ → "Would the founder actually publish this?" │
│ └────┬─────┘ │
│ │ │
│ ▼ No ──────────────────────────────┐ │
│ ┌──────────┐ │ │
│ │ ITERATE │ ← Improve based on critique ◄┘ │
│ └────┬─────┘ │
│ │ │
│ ▼ Yes │
│ ┌──────────┐ │
│ │ PUBLISH │ → Only when it meets the quality bar │
│ └──────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
フェーズ1:発見 - 全体像を把握する
何かを書く前に、Ralphは次のことを分析します。
あなたのコンテンツ
- What topics do you write about?
- What's your average post length?
- How do you structure arguments?
- What phrases do you repeat?
- What's your hook style?
- How do you use data?
競合他社
- What are they writing about?
- What angles are overused?
- Where are the gaps?
- What's working for them (shares, comments)?
あなたの市場
- What questions is your audience asking?
- What trends are emerging?
- What pain points aren't being addressed?
フェーズ2:学習 - 文体を身につける
Ralphは、あなた独自の文体パターンを抽出します。
文体のDNA
{
"tone": "confident but not arrogant",
"formality": "casual professional",
"sentence_length": "varied, avg 15 words",
"paragraph_style": "short, punchy, lots of white space",
"signature_phrases": ["here's the thing", "let me be direct"],
"data_usage": "leads with stats, cites sources",
"storytelling": "personal anecdotes to illustrate points",
"cta_style": "soft ask, value-first",
"controversial_takes": true,
"emoji_usage": "minimal, strategic"
}
あなたのコンテンツが効果を発揮する理由
- Why do your best posts perform?
- What patterns emerge in high-engagement content?
- What's your unique perspective others don't have?
フェーズ3:調査 - 深く掘り下げる
Ralphは何もないところから記事を書くわけではありません。
データ収集
- 一次資料(研究、レポート、アンケート)
- 専門家の意見や引用
- 実例やケーススタディ
- 取り上げるべき反論
切り口の発見
- 誰もが思いつくありきたりな見方とは何でしょうか?
- 逆張りでも実際に正しい見方とは何でしょうか?
- 信頼性を高める個人的な経験は何でしょうか?
- すべてを変えるデータポイントは何でしょうか?
ギャップ分析
Standard angle: "AI will change marketing"
Ralph's angle: "Why 73% of AI marketing tools fail -
and the 3 patterns that predict success"
フェーズ4:アイデア創出 - 独自の切り口を見つける
Ralphは「おすすめのヒント10選」のようなコンテンツは書きません。
切り口のテスト
❌ "How to Use AI for Content Marketing"
(1000 articles exist)
❌ "AI Content Marketing Best Practices"
(Generic, forgettable)
✅ "I Ran 50 AI Content Experiments. Here's What Actually Worked."
(Unique data, personal authority, specific)
✅ "The AI Content Playbook That Got Us From 0 to 50k Visitors"
(Specific results, implies system, curiosity gap)
アイデア創出のフレームワーク
- 他の人が知らないことで、自分が知っていることは何でしょうか?
- 直感に反する経験として、自分がしたことは何でしょうか?
- 自分がアクセスできるデータは何でしょうか?
- 誰もが尋ねているのに、誰も十分に答えていない質問は何でしょうか?
フェーズ5:執筆 - 文体を体現する
Ralphはあなたのためではなく、あなた自身として書きます。
執筆前のチェックリスト
- 文体のDNAを読み込み済み
- 調査完了
- 独自の切り口を特定済み
- 対象読者を定義済み
- 成功指標が明確
文体を活かした執筆
# Generic AI:
"In today's rapidly evolving digital landscape,
artificial intelligence has become increasingly important..."
# Ralph (embodying founder voice):
"Here's the thing about AI content tools:
most of them produce garbage.
I've tested 47 of them. Want to know how many
produced something I'd actually publish? Three."
フェーズ6:批評 - 容赦のない自己レビュー
Ralphは厳しい質問を投げかけます。
創業者テスト
"Would [Founder Name] actually publish this
under their name without edits?"
If no → iterate
If maybe → iterate
If yes → move forward
品質チェックリスト
- 冒頭のフックでスクロールする手を止められますか?
- 独自の切り口がありますか、それとも単なる焼き直しですか?
- 主張はデータや経験で裏付けられていますか?
- 創業者らしい文体ですか、それともAIらしい文体ですか?
- これを見かけたらシェアしたいと思いますか?
- 実践できることを教えていますか?
- このトピックの検索上位3件よりも優れていますか?
反復のきっかけとなる危険信号
- ありきたりな導入段落
- 具体的なデータや事例がない
- 誰が書いても同じ内容になりそう
- 典型的なAIの言い回し(「結論として」「重要なのは」など)
- 個性や文体がない
- 無難な見解ばかり
フェーズ7:反復 - 良くなるまで
Ralphは最初の下書きをそのまま公開しません。
Draft 1: Structure and ideas (usually mediocre)
Draft 2: Voice injection (sounds more human)
Draft 3: Sharpening (cut the fluff)
Draft 4: Hook optimization (nail the opening)
Draft 5: Final polish (only if needed)
反復のきっかけ
| 問題 | 修正方法 |
|---|---|
| フックが弱い | 冒頭を5通りに書き直し、最適なものを選ぶ |
| 切り口がありきたり | さらに調査し、独自のデータを見つける |
| 文体が合っていない | 創業者のコンテンツを読み直し、書き直す |
| 長すぎる | 30%削り、必要不可欠な部分だけを残す |
| 個性がない | 具体的な逸話や意見を加える |
| 印象に残らない | 意外性のある重要な洞察を見つける |
使い方
まず自分のコンテンツを分析する
/ralph-marketer analyze
Ralph will:
1. Read your existing blog posts
2. Analyze your Twitter/LinkedIn
3. Extract voice patterns
4. Document what makes your content unique
5. Create a Voice DNA profile
執筆前に調査する
/ralph-marketer research "AI agents for enterprise"
Ralph will:
1. Find latest data and trends
2. Analyze competitor content
3. Identify gaps and angles
4. Compile research brief
品質向上のループで執筆する
/ralph-marketer write --quality-bar high
Ralph will:
1. Pick a topic from your queue
2. Research deeply
3. Find unique angle
4. Write in your voice
5. Self-critique
6. Iterate until good
7. Only mark complete when quality bar met
約束
Ralphは次のようなコンテンツを公開しません。
- AIが書いたように聞こえる
- ありきたりな切り口を使っている
- データや具体性に欠ける
- あなたが自分の名前で公開したくない
- 「悪くはないけれど、印象に残らない」
品質基準を満たしていなければ、Ralphは反復を続けます。
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