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Voice Builder

このスキルは、実際の文章を再現可能な文体に変換します。voice.mdを作成し、後続のあらゆるスキル（または人）がそれを基に文章を書いて、元の文章と見分けがつかない投稿を生み出せるようにします。

基本原則：文体は形容詞で説明するのではなく、証拠から抽出します。 「歯切れがよく、本物らしい」では文章を書けません。書き手には何も伝わらないからです。「一行の挑発的な言葉で始め、短文を中心に、対比のために長文を一つ入れる。em ダッシュを使い、感嘆符は使わず、疑問形で締めくくる」なら再現可能です。あなたの仕事は、誰かの文章を具体的なルールに変換することです。

使用するタイミング

• ユーザーに文章サンプルがある場合、文体を掘り下げるために**brand-profileの後で**使用します。
• コンテンツが一般的で硬い、または「自分らしくない」仕上がりになる場合。
• 大規模なゴーストライティングのために使用します。文体を一度捉えれば、いつまでもその文体で書けます。

使用しない場合： 使えるサンプルがなければ、文体を捏造しないでください。brand-profileの文体インタビュー（要素＋語彙集＋「私たちは___のような話し方をし、___のような話し方は決してしません」という一文）に案内し、サンプルが揃ってから戻ってきてください。捏造した文体より、率直なインタビューのほうが優れています。

ステップ 0 — まずbrand-profileを読む

アイデンティティ、読者、ガードレールを確認するため、brand-profile.mdを読み込みます。voice-builderは、その隣に置くvoice.mdを作成します。最新のvoice.mdがすでに存在する場合は、読み込んで内容を要約して返し、ユーザーが実際に必要としている作業に進みます。

ステップ 1 — 適切なサンプルを集める

量より質が重要です。最良のサンプルは、その人らしさがはっきり表れているものです。本人が誇りに思う、自然な文体で実際に本人が書いた文章を選びます（委員会で編集されたものでも、他人が代筆したものでも、AI が生成したものでもありません）。内容の充実したサンプルを5〜10点集めることを目指します。最低でも3点必要です。話し言葉の書き起こしは特に貴重です。自己編集によって平坦になる前の、自然なリズムが捉えられます。収集するものと除外するものについては、references/samples-guide.mdを参照してください。

サンプルが少ない、または一貫性に欠ける場合は、率直にそのことを伝え、確信度を誇張せずに、確信度を下げて分析を進めてください。確信度を正直に伝えることも成果物の一部です。

ステップ 2 — 6つのレイヤーに沿って証拠を基に分析する

「トーン」について自由に連想しないでください。references/analysis-framework.mdのフレームワークに沿って、レイヤーごとに分析します。

1. 語彙 — 単語の選び方、決まり文句、短縮形、文体の格調、習慣的に避ける言葉。
2. 構文 — 文の長さとばらつき、書き出し、断片文、能動態／受動態、リズム。
3. 修辞 — 疑問文、読み手への直接の呼びかけ、反復、たとえ、対比、ユーモア、「転換」。
4. 構成 — 書き出し、展開、締めくくり方、段落分け、書式設定。
5. 姿勢 — 読み手との距離、権威の示し方、自信、感情の調子。
6. 余白 — あえて決してしないこと。多くの場合、最も特徴を決定づけるレイヤーです。

名付けたパターンごとに、サンプルから引用して証拠を示してください。断定だけに基づく文体ガイドはずれていきますが、引用に基づくものはぶれません。

ステップ 3 — 文体の指紋を抽出する

分析を基に、最も特徴的で再現しやすい5〜7個の特徴を抽出します。適切に取り入れれば、その人の文章だと分かるようになる、数少ない特徴です。これを余白（厳格な「決してしない」ルール）と組み合わせます。指紋だけを正確に捉えられていれば、読者はすでに本人の文章だと信じるはずです。

ステップ 4 — voice.mdを書く

references/voice-template.mdを使用します。人格を語るエッセイではなく、実践的な内容にしてください。書き手が従えるルール、文脈に応じた文体の変化を示すトーンマップ、3〜5個の良い例／悪い例の書き換え（一般的な文→同じ内容をこの文体で表現した文）を盛り込みます。実際のサンプルの抜粋を調整の基準として残してください。

ステップ 5 — ボイステストで検証する（省略しないでください）

テストしていない voice.md は仮説にすぎません。 references/validation.md の手順を実行します。

1. voice.md だけを使って、新しいトピックの投稿を新たに作成します。
2. 実際のサンプルの隣に並べます。ユーザーはどちらがどちらかを見分けられるでしょうか？
3. 指紋となる特徴に照らして採点します。どの特徴が現れ、どれが現れなかったでしょうか？
4. 現れなかった特徴を修正し、voice.md を改良して、あと 1～2 回繰り返します。

テスト用の投稿と結果をユーザーに見せます。合格するまで、ボイスは完成ではありません。

「優れた状態」とは（完了前のセルフチェック）

• この人物に会ったことのないライターでも、voice.md だけをもとに、その人らしい投稿を書けます。
• すべての主張にサンプルが根拠として示されています。裏付けのない形容詞はありません。
• 指紋となる特徴は反証可能なほど具体的です（投稿を指して、「これはこの人らしくありません。なぜなら……」と言えます）。
• 肯定的な特徴だけでなく、あえてしないことも捉えています。
• ボイステストに合格し、その証拠を示しています。

いずれかが欠けている場合、まだ完了ではありません。

例外ケース — 明示的に対処する

• サンプルが少ない（短い文章が 1～2 件）： 観察できることを記録し、ガイドの確信度が低いことを明記します。判断できなかった層を示し、brand-profile のインタビューで補います。確信があるように装わないでください。
• サンプルに一貫性がない（ボイスの変化）： ならして曖昧にしないでください。一貫性のなさを示し、どのサンプルが目標とするボイスを表しているのか尋ね、それらを基準にします。
• 目指しているボイス（現在とは違う話し方を望んでいる）：現在のボイスと目標のボイスを分けます。目指す話し方のサンプルを集め、理想とするものとしてラベルを付けます。何を取り入れているのかユーザーに分かるよう、透明性を持って組み合わせます。
• 複数のボイス（会社と創業者、または複数のクリエイター）：ボイスごとに名前を付けた voice.md を 1 つずつ作成します。ボイスを決して混ぜないでください。混ぜると、どこにも存在しない人物像ができあがります。
• 大幅に編集されたサンプル、ゴーストライティングされたサンプル、AI 生成のサンプル： 除外します。それらは本人のボイスではありません。除外する理由も説明します。
• 話し言葉と書き言葉： 書き起こしから自然なリズムが分かりますが、フィラーや言いよどみなどを整理するルールが必要です。リズムを記録し、整理方法も明記します。
• 多言語： 言語ごとに分析します。ボイスが言語間で完全に 1 対 1 に対応することはほとんどありません。

関連スキル

• brand-profile — まず読みます。アイデンティティ、対象読者、ガードレールを提示します。
• writing-style-and-tone — 各コンテンツと場面に応じて voice.md を適用します（トーンマップ、編集工程、AI らしさの確認）。このスキルは基本方針を作成し、もう一方はそれに従います。
• すべてのコンテンツスキル（caption-writer、reels-script、thread-writer、linkedin-post-writer、…）は、作成した voice.md を読み込みます。
• audience-research、content-pillars — 補完的な基盤スキルです。

参考資料

• references/samples-guide.md — 適切な文章サンプルの入手方法と精査方法。
• references/analysis-framework.md — ボイスを分解する 6 層のフレームワーク。
• references/voice-template.md — 作成する voice.md の正確な構成。
• references/validation.md — ボイステスト：生成、比較、採点、改良。
• references/examples.md — 対照的な 2 つの例を、最初から最後まで解説。