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voice-extractor

voice-extractor

github.com/brianrwagnerマーケティング・グロース449483 回インストール32 週間前に更新
リポジトリ

voice-extractor について

Voice Extractorは、文章サンプルから個人やブランドの文体を整理するスキルです。トーン、語彙、構成、執筆ルールをまとめたVoice Guideを作成し、深度モードでは例文と検証も加えます。

主な機能

  1. 01文章サンプルから文体の傾向を分析
  2. 02トーン、語彙、リズム、構成を記録
  3. 03得意分野と避ける表現を整理
  4. 04quick、standard、deepの各モード
  5. 05検証用の文と書き換え例を作成

活用シーン

  1. 01AI生成コンテンツ用の文体ガイド作成
  2. 02ゴーストライターのオンボーディング
  3. 03コンテンツチームのブランドボイス統一

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/brianrwagner/ai-marketing-claude-code-skills --skill voice-extractor

インストール後、Claude Code で/voice-extractorを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルSKILL-OC.mdVOICE-GUIDE-TEMPLATE.md

詳細

Voice Extractor

AI が生成するコンテンツは、どれも同じように聞こえます。解決策は、より優れたプロンプトではありません。AI に、あなたが実際にどうコミュニケーションするかを教えることです。

このスキルは、文章サンプルからあなたのコミュニケーションの DNA を抽出し、文書化・検証済みで、すぐに使えるボイスガイドを作成します。


モード

文脈から判断するか、次のように尋ねます。「手早いボイスの概要、完全版のボイスガイド、それとも例文付きの完全版ガイドが必要ですか?」

モード得られるものおすすめの用途
quick主な文体の特徴 5 つ+やるべきこと/避けるべきことのルール 3 つ手早くスタイルを確認したいとき、単一の文章
standard完全版のボイスガイド:トーン、語彙、リズム、構成AI のトレーニング、ゴーストライティング、ブランド文書の作成
deep完全版のボイスガイド+書き換え例 10 件+文章作成ルールのチェックリスト+AI トレーニング用の例ライターのオンボーディング、ブランドボイスシステムの構築

デフォルト:standard — 手早い参照だけが必要なら quick を使います。ゴーストライターのオンボーディングやコンテンツチームの構築には deep を使います。


コンテキスト読み込みの条件

抽出の前に、次の情報を集めます。

  • 文章サンプル — 最低 3 件、または合計 500 語(優先順位は以下を参照)
  • ボイスガイドの目的 — AI のトレーニングですか?ゴーストライターのオンボーディングですか?チーム内の認識合わせですか?
  • 自信を持って話せる領域 — 権威ある印象を強めたい、または弱めたいトピックはありますか?
  • 既知のアンチパターン — 避けたいとすでに分かっている単語やフレーズはありますか?

サンプルの優先順位(本来の声に近いものから):

  1. カジュアルな Slack メッセージまたはメール(生の、編集されていない声)
  2. ポッドキャストまたは通話の文字起こし
  3. LinkedIn の投稿または記事
  4. ウェブサイトのコピー(編集されていることが多く、本来の声を反映しにくい)

サンプルの最低条件: サンプルの合計が 500 語に満たない場合は、ここで停止します。

「サンプルが短すぎるため、信頼できるパターンを抽出できません。メール、Slack のメッセージ、または文字起こしなどを 2~3 件追加してください。まとまりがなく、カジュアルなものほど適しています。」

500 語に満たない場合、完全な抽出は試みません。代わりに quick モードを提案します。


フェーズ 1:サンプルの品質評価

抽出の前に、次の点を検討します。

  1. サンプルの真正性: これらのサンプルは、編集・推敲された文脈(ウェブサイト、プレス資料)からのものですか。それとも生の文脈(Slack、メール)からのものですか?推敲されているほど、本来の声は反映されにくくなります。
  2. サンプルの多様性: サンプルは、異なる文脈(仕事、カジュアル、教育)をカバーしていますか?単一の文脈のサンプルでは、単一の側面しか持たないボイスガイドになります。
  3. 除外対象の確認: 本来の声ではないパターンを特定し、明示します。
    • プラットフォーム由来の書式の癖(LinkedIn の改行、Twitter の文字数制限による簡潔さ)
    • 誤字やオートコレクトの誤り
    • 他者から借用したフレーズ(引用、リツイート)
    • 通常より大幅にフォーマルな文章(法的文書、プレスリリース)
  4. サンプル量の妥当性: 完全版モードに十分な素材がありますか。それとも quick モードを使うべきですか?

サンプル評価を出力します。

「[X 件のサンプル/Y 語] を確認できます。品質:[高/中 — 理由]。[完全版/quick] モードを使います。除外対象:[該当するパターンと理由]。」


フェーズ 2:中核となるエネルギーの抽出

基本となるコミュニケーションのスタイルを特定します。

役割:

  • 教師(物事を体系的にかみ砕いて説明する)
  • 挑戦者(前提に異議を唱える)
  • 応援者(自信と勢いを高める)
  • 率直な人(無駄を省き、要点を効率よく伝える)

デフォルトのエネルギー:

  • 落ち着いた権威性(「うまくいくのは、こういう方法です。」)
  • 高い熱意(「これはわくわくします。説明しますね。」)
  • 控えめな自信(「こういうケースは何百回も見てきました。」)

繰り返し現れるテーマ: サンプル全体で、促されなくても登場するトピックは何ですか?それこそが、本人が実際に関心を持っている事柄です。


フェーズ 3:フレーズの抽出(体系的な分析)

すべてのサンプルに目を通し、以下を抽出します。

話題を切り替えるフレーズ:

  • サンプルから正確な例を引用する
  • パターン:「さて、ここがポイントです……」「これまでに学んだのは……」「別の言い方をすると……」

要点を印象づけるフレーズ:

  • 正確な例を引用する
  • パターン:「実際のところ……」「多くの人が見落としているのはここです……」「本当の問題は……」

締めくくりのフレーズ:

  • 正確な例を引用する
  • パターン:「そこが大事なところです。」「まずはそこから始めましょう。」「あなたならできます。」

フェーズ 4:確信度ゾーンのマッピング

ゾーン説明言葉の特徴
完全な権威専門家として扱う話題ためらいのない断定的な表現、「うまくいく方法はこちらです」
経験に裏打ちされた見解経験はあるが、熟達しているとは限らない話題「私の経験では……」「これまでに分かったのは……」
探索中現在学んでいる話題「これを試しています……」「今見えてきているのは……」

本人が挙げた専門分野を、それぞれのゾーンに割り当てます。この調整によって、語り口に現実味が生まれ、単調さを避けられます。


フェーズ 5:アンチパターンの記録

本人が決して使わない表現を抽出します。

  • 本人の語り口に合わないと感じられる言葉
  • 本人が嫌悪感を抱くフレーズ
  • 本人が自然に避ける口調
  • 本人が嫌う業界用語

可能であれば、サンプルの根拠に基づいて記録します。「[X 個のサンプル]を通して[単語]は一度も使われていません――本人の語り口には合いません。」


フェーズ 6:検証テスト(必須)

プロフィール全体を抽出した後、同じ話題でテスト用の文を 2 つ作成します。

バージョン A(抽出した語り口を使用):

「[本人の語り口を反映したサンプル文]」

バージョン B(語り口が異なる例――避けるべき表現との対比):

「[同じ内容を別の語り口で表現――避けるべき点を示す]」

ユーザーに尋ねます。「考えすぎていないときのあなたらしい話し方に、本当にバージョン A は聞こえますか? どこか違和感がありますか?」

この検証により、ガイドを実際に使い始める前に抽出時の誤りを見つけられます。


クイックモード(--quick)

サンプルが少ない場合(300~500 語)、または時間が限られている場合:

  1. サンプルを 3 つすばやく読む
  2. その人らしいフレーズを 10 個抜き出す
  3. 決して使わない表現を 3 つ記録する
  4. その人の雰囲気を 1 文で表す

出力: 最低限実用的な語り口ガイド。

完全モードとの違い:

  • クイック:フレーズ約 10 個、アンチパターン 3 個、雰囲気を表す 1 文
  • 完全:確信度の調整、検証済みのテスト文、出典付きの例を含む完全なプロフィール

フェーズ 7:自己批評(必須)

語り口ガイドを作成した後、次の点を確認します。

  • 抽出したフレーズは実際にサンプルに含まれているか、それとも推測したものか?
  • アンチパターンのリストには具体的な単語やフレーズが含まれているか、それとも曖昧な分類だけか?
  • 検証用のテスト文は、本人らしい語り口と本人らしくない語り口の違いを実際に示しているか?
  • 確信度ゾーンのマッピングは、具体的な話題に結び付いているか、それとも一般論にとどまっているか?
  • ゴーストライターは、追加の質問をせずにこのガイドを使えるか?

問題があれば明記します。「アンチパターンの項目が 2 つしかありません――実用的なガイドとしては不十分です。サンプルを増やすか、ユーザーから直接情報を得る必要があります。」


出力構成

## Voice Guide: [Name] — [Date]

### Sample Assessment
- Samples: [count, types]
- Total words: [count]
- Quality: [high/medium — reason]
- Mode: [quick/full]
- Excluded: [patterns excluded + why]

---

### Core Energy
- Role: [teacher/challenger/cheerleader/straight-shooter]
- Default energy: [description]
- Recurring themes: [list]

### Signature Phrases
**Transitions:**
- "[Phrase]" (source: [email/post])
- "[Phrase]"

**Emphasis:**
- "[Phrase]" (source: [email/post])

**Closers:**
- "[Phrase]"

### Confidence Calibration
**Full authority (no hedging):**
Topics: [list]
Sounds like: "[example sentence]"

**Earned perspective:**
Topics: [list]
Sounds like: "[example sentence]"

**Active exploration:**
Topics: [list]
Sounds like: "[example sentence]"

### Anti-Patterns (Never Use)
- [Word/phrase] — why: [evidence from samples]
- [Word/phrase] — why: [evidence]

### Validation Test
**This sounds like you:**
"[Version A]"

**This doesn't:**
"[Version B — contrast]"

### Self-Critique Notes
[Any gaps, things to validate with user]

### Usage Instructions
- For AI: Paste this guide into your system prompt
- For ghostwriter: Share on day 1 — cuts revision cycles in half
- For team: This is the benchmark for "on brand"

スキル作成者:Brian Wagner | AI マーケティングアーキテクト | brianrwagner.com

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