semantic-core-builder について
キーワードや検索データを構造化されたセマンティックコアにまとめるスキルで、build、merge、auditの各モードを備えています。機械可読なクラスター情報と人が読めるサイト構造を作成し、根拠、確信度、未解決の競合も記録します。
主な機能
- 01build、merge、auditモード
- 02意図とトピックによる分類
- 03クラスターの根拠と確信度の記録
- 04JSON形式のセマンティックコア出力
- 05人が読めるサイト構造の作成
活用シーン
- 01収集したキーワードデータの構造化
- 02複数ソースの用語の統合
- 03クラスターの不足やカニバリゼーションの監査
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/ sergekostenchuk/ ui-ux-agent-skill-system --skill semantic-core-builderインストール後、Claude Code で/semantic-core-builderを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
agents/openai.yamlassets/semantic-core.schema.jsonreferences/semantic-core-contract.md詳細
セマンティックコアビルダー
このスキルは、生のキーワードや検索入力を、構造化されたセマンティックコアに変換します。結果は seo-llm-site-architect、concept-prototyper、その後のデザイン/実装スキルに引き渡されます。
動作モード
build:reports/semantic-core.jsonとdocs/site-structure.mdを作成します。merge:既存サイトのキーワード、ユーザー提供の用語、収集した検索需要を統合します。audit:出典情報の不足、重複するクラスター、意図マッピングの弱さがないか、セマンティックコアをレビューします。
必須ワークフロー
- references/semantic-core-contract.md を読みます。
reports/keyword-harvest.jsonまたはユーザー提供の同等ファイルを読み込みます。- キーワードを意図とトピックごとにクラスター化し、LLM によるグループ化には
Inferenceとラベル付けします。 - クラスターのレコードを作成します。内容は、意図、優先度、正規 URL 候補、ページタイプ、根拠、確信度です。
- 機械可読な
reports/semantic-core.jsonと、人が読めるdocs/site-structure.mdを作成します。 concept-prototyperとseo-llm-site-architectに引き渡します。
安全性と根拠
- 検索ボリュームや SERP の事実を捏造しないでください。
- 実際の SERP/情報源の根拠がない場合は、出力に
ManualまたはInferenceとラベル付けしてください。 - 対立点を隠さないでください。カニバリゼーション、意図の不明確さ、根拠の不足を記録してください。
引き渡し形式
Input path:
Clusters:
High-priority URLs:
Conflicts:
Evidence gaps:
Output paths:
Next skills: concept-prototyper, seo-llm-site-architect
検証
python3 $CODEX_HOME/skills/.system/skill-creator/scripts/quick_validate.py $CODEX_HOME/skills/semantic-core-builder
python3 $CODEX_HOME/skills/senior-skill-architect/scripts/lint_production_skill.py $CODEX_HOME/skills/semantic-core-builder
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