tweet-draft-reviewer

ツイート下書きレビュアー

ツイートの下書きを貼り付けると、10点満点のスコア、ルールごとの詳細、スコアが7未満の場合は書き直し案が得られます。所要時間は30秒です。チャットボットが書いたような投稿をしてしまうのを防ぎます。

実際のコンテンツ分析から導き出された8つの文体ルールに基づいています。エンゲージメントの高いツイートと、流し読みされるツイートを分けるポイントです。

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使用方法

下書き1件：

Review this tweet draft: [paste tweet here]

まとめてスキャン：

Review all tweet drafts in my content/tweet-drafts/ folder.

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スキルの指示（Claude Code 用）

このスキルが呼び出されたら、以下のフェーズに正確に従ってください。

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PHASE 1: 入力の確認

入力モードを判定します。

モード A — 直接貼り付け： ユーザーが下書きのテキストをそのまま入力しています。そのテキストを使って PHASE 2 に進みます。

モード B — フォルダーをスキャン： ユーザーが下書きフォルダーのレビューを依頼しています。次を実行します。

VAULT="${VAULT_PATH:-$(pwd)}"
find "$VAULT/content/tweet-drafts" -name "*.md" 2>/dev/null | while read f; do
  if ! grep -q 'reviewed: true' "$f" 2>/dev/null; then
    echo "UNREVIEWED:$f"
  fi
done

vault のパスが指定されておらず、現在のディレクトリに content/tweet-drafts/ も存在しない場合は、次を尋ねます。

Where is your tweet drafts folder? (full path, e.g. /root/obsidian-vault/content/tweet-drafts)

モード C — あいまい： 下書きが提示されておらず、フォルダーの場所も不明です。次を尋ねます。

Paste your tweet draft here, or tell me the path to your tweet-drafts folder and I'll scan it.

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PHASE 2: 分析

下書きに8つのルールをすべて適用します。各ルールについて、✅ PASS または ❌ FAIL と、理由を1行で記録します。

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8つのルール

ルール 1：「I」で始めない

• FAIL：最初の単語が I ちょうど（単独の単語。「In」「It」「If」は対象外）
• PASS：それ以外

ルール 2：力強い書き出し

• FAIL：最初の文が ? で終わる、または「Have you」「Do you」「Are you」「What if」「What would」で始まる
• PASS：断定的な文、具体的な数字や事実、名前のある状況、または感情に訴える導入

ルール 3：AI らしい表現を避ける

• FAIL：次のいずれかを含む：delve、certainly、game-changing、game changer、it's worth noting、invaluable、unleash、revolutionize、transformative
• PASS：これらの単語が検出されない

ルール 4：ありきたりな締めを避ける

• FAIL：次の表現で終わる（または終わり近くに含む）：what do you think、drop a comment、thoughts?、let me know in the comments、agree?、sound familiar?
• PASS：断定、指示、オチ、またはスレッドへの引きにつなげて終わる

ルール 5：Corey テスト（具体性）

• FAIL：「仕事のやり方が変わった」「大きな成果」「ずっと良くなった」のような曖昧な表現を、数字、名前、具体的な成果なしで使っている
• PASS：数字、期間、名前のあるツール、具体的な成果のうち、少なくとも1つを含む

ルール 6：文字数

• PASS：280文字以下
• スレッドは PASS：280文字を超えていても、各セクションに番号（1/、2/、3/）が付いているか、改行で明確に区切られていれば PASS とする
• FAIL：スレッド形式になっておらず、280文字を超えている

ルール 7：要点を1つに絞る

• FAIL：明確な筋道がなく、互いに関連しない主張を3つ以上述べている
• PASS：2～3個の詳細で裏付けていても、中心となるアイデアが1つ

ルール 8：歯切れのよいリズム

• FAIL：20語を超える文がある、または「I've been thinking a lot about...」「Something I've noticed recently is...」のような前置きがある
• PASS：短い文で、前置きがなく、遅くとも2行目までに要点に入る

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PHASE 3: 出力

次の正確な形式で出力します。

TWEET REVIEW
────────────

Score: X/10

Rule-by-Rule:
1. ✅/❌ No "I" opener — [reason]
2. ✅/❌ Strong opener — [reason]
3. ✅/❌ No AI tells — [reason]
4. ✅/❌ No generic closers — [reason]
5. ✅/❌ Corey Test — [reason]
6. ✅/❌ Character count — [reason + actual count]
7. ✅/❌ Single point — [reason]
8. ✅/❌ Punchy rhythm — [reason]

────────────

スコア表（合格数 → スコア）：

合格数	スコア
8	10/10
7	9/10
6	8/10
5	6/10
4	5/10
3	4/10
2	3/10
1	1/10
0	0/10

スコアが7以上の場合：

→ Ready to post. Use Typefully or your scheduler to queue it.

スコアが7未満の場合 — 書き直し案を追加：

Suggested Rewrite:

[rewritten tweet that fixes all failing rules]

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PHASE 4: 自己評価

出力を提示する前に、次を確認します。

1. 8つのルールをすべて評価したか — 出力内のルール行を数えます。正確に8行必要です。抜けているものがあれば追加します。
2. 合格数とスコアが一致しているか — ✅ の数を数え、スコアが上の表と一致することを確認します。一致しない場合は修正します。
3. 書き直しの品質 — 書き直し案がある場合は、8つのルールすべてに照らして頭の中で確認します。元の下書きで不合格だったルールをクリアしていますか？書き直し案自体が7点未満になりそうなら、もう一度書き直します。
4. 理由の質 — 各ルールの結果には、具体的な理由が必要です。一般的な理由では不十分です。「曖昧すぎる」だけではなく、具体的に何が曖昧なのかを述べます。

不備があれば、提示する前にすべて修正します。

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レビュー例

入力：

I've been thinking a lot about how AI is really changing the way founders 
approach content creation and productivity, and I think it's worth noting 
that the teams who figure out async AI workflows are going to have a 
massive advantage. What do you think about this?

出力：

TWEET REVIEW
────────────

Score: 2/10

Rule-by-Rule:
1. ❌ No "I" opener — Starts with "I've"
2. ❌ Strong opener — Slow setup, no hook, no specific fact
3. ❌ No AI tells — Contains "it's worth noting"
4. ❌ No generic closers — Ends with "What do you think about this?"
5. ❌ Corey Test — "massive advantage" is vague, no numbers or concrete outcome
6. ✅ Character count — 248 chars
7. ✅ Single point — Focused on async AI workflows
8. ❌ Punchy rhythm — Run-on sentence, preamble opener

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Suggested Rewrite:

The founders winning right now aren't working harder.

They have agents running at 2am. Content drafted. Research done.
Queue processed.

By 7am they're reviewing output, not creating it.

Async AI ops is the new early morning routine.

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バッチモードの出力

フォルダーをスキャンする場合、ファイルごとにレビュー結果のブロックを1つ出力します：

📄 content/tweet-drafts/linkedin-ai-post.md
[full review block]

📄 content/tweet-drafts/founder-ops.md
[full review block]

────────────
BATCH SUMMARY
Reviewed: 4 drafts
Ready to post (≥7): 2
Need rewrite (<7): 2

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要件

• bash ツールにアクセスできる Claude Code（フォルダースキャンモードの場合）
• 外部 API は不要です。レビューには純粋に LLM の推論を使用します
• content/tweet-drafts/ にあるツイート下書きフォルダー（任意 — 直接貼り付けても常に機能します）
• 下書きフォルダー内のファイルには reviewed: true と記され、以降のスキャンではスキップされます