social-voice について
social-voice は、本人の文章サンプルから検証可能な文体ルールを導くライティングスキルです。模倣による確認を経て、social-context.md の Voice セクションを更新します。
主な機能
- 013～10件の文章サンプルを分析
- 02文と段落のパターンを計測
- 03語彙とトーンのルールを抽出
- 04模倣によってルールを検証
- 05social-context.md の Voice を更新
活用シーン
- 01投稿とメールの文体をそろえる
- 02文章の傾向を確認可能なルールにする
- 03調整済みの文体指針で下書きを確認
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:/インストール後、Claude Code で/social-voiceを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルevals/evals.json
詳細
実際の文章サンプルから、今後のどの草稿でも機械的に照合できるほど具体的な文体ルールを作成します。
Context
プロジェクトルートの social-context.md（.agents/social-context.md も確認してください）を読みます。## Voice セクションを更新します。また、Positioning、Audience、Never セクションから、どの文体が重要かを確認します。ファイルが存在しない場合は、最初に social-context スキルを実行することを提案します。ただし、作業を止めずに、インラインで 2 つ質問してください（対象読者は誰か、最も重視するプラットフォームはどれか）。そのうえで作業を進め、末尾に ## Voice セクションだけを含むファイルを作成します。
Workflow
- すぐにサンプルを集めます。実際に書いた文章を 3～10 件貼り付けるか、読み込むファイルを指定するようユーザーに依頼します。優先度の高い順に、主なプラットフォームで公開した投稿、親しい相手に送ったメール、ブログ記事が最適です。AI が生成したサンプルや、他の人が大幅に編集したサンプルは除外し、「これらは最初から最後までご自身で書きましたか？」と尋ねます。3 件未満しか集まらない場合も作業を進めますが、確度が低いことを明記します。
- 文体の特徴と状況による違いを分けます。各サンプルの媒体を記録します。LinkedIn の投稿と顧客へのメールでは、形式の基準となるフォーマルさが異なります。媒体が変わっても共通する特徴、つまり文体を分析します。変化する部分は形式です。
- 文章の仕組みを測定します。感覚で判断せず、実際に数えます。
- 文の長さ：文あたりの単語数の中央値と範囲。1 語だけの文はあるか。
- 段落の形：1 文だけの段落はあるか。長文の塊はあるか。改行はどこに入るか。
- 句読点：ダッシュ、セミコロン、省略記号、感嘆符、丸括弧を、100 語あたりの数で数えます。
- 絵文字：どの絵文字を、どのくらいの頻度で、どこに置くか（文中、行末、使わない）。
- 大文字・小文字：意図的に小文字を使うことはあるか。強調にすべて大文字を使うか。太字を使うか。
- 語彙の特徴を抽出します。
- 繰り返し使う単語やフレーズを 5～10 個挙げます。
- 明らかに避ける単語を挙げます（企業的な動詞、専門用語、卑語など）。
- 「I」「we」のどちらを使うか、あるいはどちらも使わないかを確認します。
- 書き出しと締めくくりを分けて調べます。最も個性が表れる箇所だからです。最初の行はどのように始まるか（主張、場面、数字など。疑問文では始めないか）。文章はどのように終わるか（読者への質問、簡潔な断定文、決まった結びの言葉、何もなし）。
- ユーモアと意見の強さを確認します。冗談を言うか、どのように言うか（淡々としたユーモア、自虐、シュール、冗談は言わない）。立場を明確に述べるか（「X は間違いです」）、慎重な表現をするか（「場合によります」）。サンプル中で最も強い意見を、調整用の例として原文のまま記録します。
- ルールを草案します。必ず行うこと／絶対に行わないことの形式で、機械または第三者が確認できるルールを 8～15 個作成します。
- 良い例：「疑問文で書き始めない」「1 文の段落を使い、最大 2 文まで」「感嘆符を使わない」「投稿あたりダッシュは最大 1 回」「署名はファーストネームのみ」
- 悪い例：「会話調」「自然体」「歯切れよく」 サンプルからの短い引用を、調整用の基準として 2～3 件含めます。
- 模倣で検証します。 ユーザーのサンプルを 1 件選び、内容を 1～2 行に要約してから、元の文章を見ずに、作成したルールだけを使って書き直します。書き直した文章を元の文章と並べて見せ、「この書き直しはあなたらしいですか？どこが違いますか？」と尋ねます。「どこが違うか」の回答はすべて、ルールに不足していた点です。その点をルールに加えます。ユーザーが 2 点以上の違いを挙げた場合は、別のサンプルでもう一度模倣テストを行います。
- 書き始める前に、草案が品質基準の各項目を満たしていることを確認します。不足があれば、その部分を補うステップに戻ります。その後、ルールを
social-context.mdの## Voiceセクションに記入します。このセッションで導き出していない既存の内容（スライダーの値、social-contextのインタビューで挙がった参考にしたいアカウントや避けたいアカウントなど）は維持します。全体を置き換えるのではなく、追記して内容を調整します。新しいルールが既存の記述と矛盾する場合は、両方を提示して、どちらを優先するか確認します。
品質基準
| チェック項目 | 要件 |
|---|---|
| ルール数 | 8～15個のルール。それぞれ「必ず」または「決して～しない」の形式であること |
| 判定可能性 | 第三者が質問せずに、各ルールに照らして下書きの合否を判断できること |
| 網羅性 | 文の長さ、書き出し、締めくくり、句読点、絵文字、ユーモアについて、それぞれ少なくとも1つのルールがあること |
| 根拠 | サンプルからの原文引用を2～3個、調整用の基準として含めること |
| 検証 | 保存前に、模倣した書き直しが「自分らしい」とユーザーが確認していること |
| 占い禁止 | 誰にでも当てはまるルールを1つも含めないこと（「明快」「魅力的」「本物らしい」は禁止） |
サンプル間で文体が異なる場合（フォーマルなメールとカジュアルな投稿など）は、平均化して曖昧にせず、「Xでは書き出しを小文字にする。メールでは通常の大文字・小文字を使う」のように、プラットフォームごとのルールを記載してください。
成果物
social-context.md の更新後の ## Voice セクション。ルール、調整用の引用、および Last calibrated: の日付行（今日の日付。特定できない場合は推測せず、その行を省略してください）を含めます。さらに、チャットには、最も特徴的な3つのルールの要約と、追加サンプルで確認したい事項を記載します。それ以外はファイル内で変更しないでください。