tiktok-growth-plan について
TikTok アカウント監査とカテゴリ・機会調査を、実行可能な成長計画にまとめるスキルです。上流の根拠を再利用し、指標とレビュー条件を備えた段階的なテストに整理します。
主な機能
- 01アカウントと機会の根拠を統合
- 02アカウント能力と機会のギャップマトリクス作成
- 03商品、コンテンツ、クリエイター施策の優先順位付け
- 0430日間の計画を4段階で構成
- 05指標と拡大・調整・中止条件の設定
活用シーン
- 01対象商品やカテゴリを軸にした TikTok 展開計画
- 02監査結果に基づくアカウント施策の優先順位付け
- 03事業目標に沿った1か月のテスト計画
MCP 対応
互換性のある KOLSprite MCP ツールで各段階の根拠を取得します。直接ツールまたは利用可能かつ認証済みの SellerSpace Yunya を使い、既存の監査・調査結果を再利用して呼び出しの重複を避けます。
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/ dev-kolsprite/ kolsprite-skills --skill tiktok-growth-planインストール後、Claude Code で/tiktok-growth-plan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.yamlreferences/account-audit-method.mdevidence-display.mdopportunity-research-method.mdreport-template.mdworkflow.md詳細
TikTok 成長計画
アカウント監査とカテゴリー/機会調査を、実行可能な1つの計画にまとめます。上流のエビデンスを再取得したり、暗黙に解釈し直したりしないでください。
互換性のある MCP ルーティング
- 互換性のある KOLSprite のセマンティックツール契約を公開するアクティブな接続を1つ使用します。利用可能で認証済みの場合は、SellerSpace Yunya 統合 MCP を優先します。
- ビジネスツールへの直接アクセスと、現在およびレガシーの Yunya ファサードエントリーポイントに対応します。
- 直接モードでは、必要なエビデンスツールをそれぞれのセマンティックなビジネス名で解決します。
- Yunya ファサードモードでは、必要なビジネスツールがホストのトップレベルに表示されない場合、ホストレベルでの検出を最大1回試み、製品固有の
yunya_search_kolsprite_toolsを優先します。意思決定に必要な最小限のツールセットを問い合わせ、返された正確な内部ツール名と完全な入力スキーマを使用して、call_read_tool経由で呼び出します。 - 製品固有のエントリーポイントを利用できず、レガシーの汎用
yunya__search_toolsを検出できる場合は、プロバイダーにkolsprite、操作にread、クエリには同じ内容を指定して使用します。製品固有のエントリーポイントが利用できる場合、汎用エントリーポイントを優先しないでください。 - ファサードの名前空間、内部ツール名、ラッパー、引数を推測しないでください。実行中に検出した名前、スキーマ、上流のエビデンスを再利用します。
- ホストレベルでビジネスツールが見つからなくても、内部に存在しないことの証明にはなりません。直接公開と、利用可能な現在またはレガシーのファサード検索の両方が失敗した場合に限り、不足しているビジネス依存関係として報告します。どちらのファサードエントリーポイントも検出できない場合は、コネクターの検出失敗として報告し、無関係な代替手段に切り替えず、範囲を明確に限定した部分的な計画だけを提示します。
- 単独の KOLSprite MCP が互換性を持つのは、必要なツール名、入力スキーマ、レスポンス形式が一致する場合に限られます。
- 両方の接続が有効な場合、実行中のすべての MCP エビデンス呼び出しを Yunya に統一し、有料の呼び出しをサービス間で重複させないでください。
- ツールが見つからない場合や互換性がない場合は、エビデンスの欠落として扱い、契約を暗黙に切り替えず、範囲を限定した部分的な計画を提示します。
必須のローカルリファレンス
workflow.md と report-template.md を読みます。
ワークフローでは、2つのエビデンス段階を以下の同梱リファレンスに振り分けます。
- account-audit-method.md:公開アカウントの本人確認、コンテンツのエビデンス、再利用可能なアセット。
- opportunity-research-method.md:カテゴリー/製品の機会、成果を上げているコンテンツ、クリエイターのエビデンス。
会話内に互換性のあるアカウント監査またはカテゴリー調査のエビデンスがすでにある場合は、それを再利用します。ない場合は、その段階に必要な同梱メソッドを実行します。この Skill は単独でインストールできる状態を維持し、同階層の Skill ディレクトリに依存してはなりません。
入力ゲート
意思決定に使える計画には、公開アカウントのプロフィール URL、対象カテゴリー/製品、対象市場、主なビジネス目標が必要です。いずれかが欠けていて、それによってポジショニング、市場のエビデンス、KPI、優先順位が変わる場合は、最も優先度の高い不足項目だけを尋ねます。ユーザーがそれを提示できなくても続行を希望する場合は、条件付きの部分的な枠組みを作成し、根拠のない判断を未解決として明記します。
予算、チームの対応能力、在庫、フルフィルメント、1日の作業時間、コンテンツの言語、価格帯、ベンチマークは任意の制約です。存在しない制約を業界ベンチマークとして扱わないでください。
成果物
- 上流の情報源、期間、市場、カテゴリ、オブジェクト ID、単位、エビデンスの確度を統一します。
- アカウントの能力 × カテゴリの機会のギャップマトリクスを作成します。
- 継続する項目、一時停止/中止する項目、追加する項目を決定します。
- 事業目標とエビデンスに基づき、製品、動画/コンテンツ、クリエイターの各施策を優先順位付けします。
- 1~7 日目、8~14 日目、15~21 日目、22~30 日目のテストとレビュー計画を作成します。
- 各アクションについて、依存関係、担当者/入力、観測可能な指標、レビュー時点、拡大/調整/中止の条件を設定します。
新たに MCP を呼び出す前に、完了済みの上流監査/調査エビデンスを再利用します。アクティブなサービスでは、実行するツールごとに異なるポイントが課金される場合があります。Skill のオーケストレーション自体は課金記録ではありません。価格をハードコードせず、判断に必要のない呼び出しを追加せず、ポイントが不足した場合は続行しないでください。実際の使用量は、MCP/ホストから返された場合に限り報告します。
成長を約束したり、最適な投稿頻度を捏造したり、公開、メッセージ送信、注文、ショップ変更、広告掲載を行ったりしないでください。