x-create

X 投稿作成

ユーザーのペルソナと投稿パターンに基づいて、拡散されやすいX投稿（短い投稿、スレッド、返信）を作成します。

初回セットアップ

コンテンツを作成する前に、ユーザープロフィールを確認してください。

1. references/user-profile.md を読み込みます
2. initialized: false またはファイルが存在しない場合 → オンボーディングを実行します
3. initialized: true の場合 → コンテンツの作成に進みます

オンボーディングの質問

AskUserQuestion ツールを使って、ユーザーに次の質問をします。

1. アカウントのテーマ（分野）：Xアカウントでは、主にどのような内容を発信していますか？

   • 選択肢：AI／テクノロジー、起業／ビジネス、自己成長、投資／資産運用、その他

2. ターゲット読者：ターゲットとする読者は誰ですか？

   • 選択肢：中国語ユーザー、英語ユーザー、バイリンガルユーザー

3. ペルソナのスタイル：どのようなペルソナを作りたいですか？

   • 選択肢：専門的で真面目、気軽でユーモラス、鋭い視点、温かく親しみやすい、その他

回答を収集したら、references/user-profile.md を initialized: true に更新します。

投稿の種類

5つのカテゴリ

種類	スタイル	使用する場面	意図のシグナル（ルーティングの手がかり）
価値ある実用情報	情報密度が高く、保存したくなる	チュートリアル、ツールのおすすめ、方法論	目標は保存／リポスト。実行可能なチェックリスト、ツール、手順を強調
鋭い視点	姿勢と立場が明確	業界評論、常識に反する意見	目標は議論／対立。強い立場、対比、常識に反する視点が必要
話題へのコメント	迅速な反応	ニュースへのコメント、出来事への所見	目標は話題に乗る／速報性を重視すること。直近の出来事をすばやく解説
ストーリーからの洞察	個人の経験＋洞察	事例分析、経験の振り返り	目標は共感／フォロー。具体的な場面＋転換＋印象的な一文を使う
技術解説	技術を深く掘り下げる	原理の説明、ソースコードの分析	目標は専門性の確立。原理、仕組み、影響、提案を説明

出力形式

1. 短い投稿（280文字以内） - 1件の投稿
2. スレッド（複数の投稿を連結） - 3～10件の投稿を連結
3. 返信 - 話題の投稿への返信

作成ワークフロー

ステップ 1：コンテキストを読み込む

1. Read references/user-profile.md → Get persona, style
2. (Optional) Read state from ~/.claude/skills/x-create/state/
   - liked_topics.json (positive samples)
   - rejected_topics.json (negative samples)
   - events.jsonl (optional)
3. Check assets/templates/{type}/ → Look for user reference posts
4. If no references → Use default patterns from references/post-patterns.md

ステップ 2：意図に基づいてルーティングする

まず意図を判断し、その後スタイルと形式を選択します。

1. 意図 → スタイル（5つのカテゴリ）

   • 保存／リポストを促す → 価値ある実用情報
   • 議論／対立を促す → 鋭い視点
   • 速報性／話題性を重視する → 話題へのコメント
   • 共感／フォローを促す → ストーリーからの洞察
   • 専門性／技術を重視する → 技術解説

2. スタイル → 出力形式

   • 短い投稿：単一の洞察、簡潔な見解、一言
   • スレッド：複数の観点からの分析、段階的な説明、詳細な解説
   • 返信：特定の投稿／話題への返信として作成

ユーザーが --type を明示的に指定した場合は、それに従います。それ以外の場合は、自動的にルーティングします。

ステップ 3：パターンを適用する

references/post-patterns.md を読み込み、該当する投稿の種類のパターンを確認します。

ステップ 4：コンテンツを生成する（A／B バリエーション）

デフォルトで2つのバリエーションを作成します。

• バリエーション A：より直接的で、つかみが強く、対比が鮮明
• バリエーション B：より構成が整っていて、根拠が多く、やや中立的

次の点に従います。

1. ユーザーのペルソナのスタイル
2. 選択した投稿スタイルのパターン
3. 参考例（利用できる場合）

ステップ 4.5：人間らしさを加える（AI っぽさをなくす。デフォルトで必ず実施）

各バリエーションについて、意味と主張を変えずに、X上の実在する人の投稿のような文章に書き直します。

• 埋め草とチャットボット的な丁寧表現を削除する：「もちろんです／お役に立てば幸いです／詳しく見ていきましょう」は避けます
• 大げさで宣伝調の表現を削除する：「～を象徴しています／極めて重要です／絶えず変化する状況／～を示しています／～を可能にします／驚くべき」は避けます
• 曖昧な出典を避ける：具体的な出典を示さない限り、「専門家によると／業界レポートによると」は避けます。その場合は「私が観察した限りでは／私の見立てでは」のように書き換えます
• 接続表現を減らす：「さらに／しかし／したがって」を使いすぎず、簡潔な文や改行を優先します
• 型にはめない：「三段構成」を無理に押しつけません。2つのポイントでも構いません。短文と長文を織り交ぜます
• ダッシュを多用しない：「——」を重ねて使わないようにします
• 中身のない結論より具体的な詳細を優先します。不確かな場合は、率直かつ簡潔に伝えます

スレッドの制約：

• 各投稿は280文字以内にします
• すべての投稿を同じ構成にせず、1～2件の短い「間」の投稿を入れても構いません

ステップ 5：批評（自己評価）＋1回書き直す

人間らしさを加えたバリエーション A／B を、ターゲット読者の視点から採点します（0～10点）。

• つかみの強さ
• 情報密度／価値
• 明確さと読みやすさ
• 信頼性（誇張や捏造した事実がない）
• ペルソナとの適合性
• 行動につながる可能性：いいね／リポスト／保存／返信
• 「AI っぽさ」の抑制：中身のない大げさな表現、型どおりの締めくくり、曖昧な権威づけがない

ルール：

• バリエーション A と B の両方が7点未満の場合は、1回だけ書き直して A2／B2 を作成し、同じ人間らしさを加える処理を再度行ったうえで、再採点します。
• 最終出力には最も評価の高いバリエーションを選びますが、両方の下書きを表示します。

出力形式

# 推文创作

## 选题
{topic}

## 推文类型
{short_tweet/thread/reply}

## 风格
{post_style}

---

## Drafts

### Variant A

{For short tweet: single tweet content}

{For thread:}
### 1/N
{first tweet}

### 2/N
{second tweet}

...

### N/N
{final tweet with call to action}

**Critic score (0-10)**: {critic_score_a}

### Variant B

{For short tweet: single tweet content}

{For thread:}
### 1/N
{first tweet}

### 2/N
{second tweet}

...

### N/N
{final tweet with call to action}

**Critic score (0-10)**: {critic_score_b}

---

## Selected

Selected variant: {A|B|A2|B2}
Reason: {one-sentence reason}

---

## 发布建议
- 最佳发布时间: {suggestion}
- 配图建议: {image suggestion if applicable}
- 预期互动: {engagement prediction}

下一步：运行 /x-publish 发布到草稿箱

フック／状態取り込み用の機械可読ブロックを追加します。

CREATE_JSON
{
  "schema_version": "x_skills.create.v1",
  "topic": "{topic}",
  "post_type": "short|thread|reply",
  "post_style": "high-value|sharp-opinion|trending-comment|story-insight|tech-analysis",
  "variants": [
    {"id":"A","critic_score_0_10":0,"text":"..."},
    {"id":"B","critic_score_0_10":0,"text":"..."}
  ],
  "selected": "A|B|A2|B2",
  "rewrite_once": true
}

HOOKS_JSON
{
  "schema_version": "x_skills.hooks.v1",
  "topic": "{topic}",
  "hooks": [
    {"text":"...","source":"variant.A","tags":["数字|反常识|痛点|悬念|类比"],"score_0_10":0}
  ]
}

テンプレートの優先順位

1. ユーザーテンプレートを優先：assets/templates/{type}/を確認します
2. デフォルトパターン：references/post-patterns.mdを使用します

例：

Creating 高价值干货 post:
1. Check assets/templates/high-value/
2. If files exist → Learn style from examples
3. If empty → Use default pattern from post-patterns.md

リソース

references/user-profile.md

ユーザー設定情報（すべてのx-skillsで共有）

references/post-patterns.md

5つのカテゴリのデフォルトのバズ投稿パターン

assets/templates/

タイプ別に整理された、ユーザー提供の参考投稿：

• high-value/ - 高価値の実用情報系の参考
• sharp-opinion/ - 鋭い意見系の参考
• trending-comment/ - トレンドへのコメント系の参考
• story-insight/ - ストーリーからの洞察系の参考
• tech-analysis/ - 技術分析系の参考

例

ユーザー：/x-create Claude 4.5 Opus发布 --type thread

1. user-profile.mdを読み込みます → ペルソナ：専門的で真面目、鋭い意見
2. assets/templates/tech-analysis/を確認します → 空
3. post-patterns.mdを読み込みます → 技術分析パターンを取得
4. スレッドを生成します：

### 1/5
Claude 4.5 Opus 上线了。我先说结论：它更像“慢一点，但更稳”的那类模型。

我用 3 个小任务试了下，写个线程记录👇

### 2/5
我最直观的感受不是“更聪明”，而是更会停下来检查自己。

同一个问题，它更少给“听起来对”的答案。

### 3/5
三个场景（都不算大项目）：
1) 重构一个旧模块：更愿意先问清边界，再动手改
2) 复杂推理题：会把关键假设写出来（这点很救命）
3) 长文档梳理：更少漏掉前后矛盾的地方

### 4/5
代价也很现实：
- 反应慢一点
- 成本可能更高（看你用的套餐/调用方式）
- 你得给它更明确的上下文

### 5/5
如果你做的是“错一次就很麻烦”的任务（代码、决策、长文整理），值得试。

只是日常闲聊，感知没那么强。你们试过了吗？

統合

作成後、次を提案します：

推文创作完成！

- 类型: {thread/short/reply}
- 字数: {word_count}
- 预计阅读: {read_time}

下一步：运行 /x-publish 发布到X草稿箱

（反馈闭环，可选）
- 采纳并进入正样本：
  python ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py like --topic-json '{"title":"{topic}","selected":"{A|B}","critic_score":8}'
- 否决并进入负样本：
  python ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py reject --topic-json '{"title":"{topic}","reason":"low_value"}'
- 写入事件（hooks 自动收集也可用）：
  python ~/.claude/skills/x-create/scripts/x_state.py event --event create.generated --payload-json '{"topic":"{topic}","variants":["A","B"],"selected":"{A|B}"}'