日本語文章の校正・フィードバックを行います。「校正して」「誤字チェック」「文章を確認して」などの依頼、またはテキストやマークダウンファイルが添付されたとき、もしくは「書き直して」「修正後の全文を出して」と求められたときに使用します。
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ニュースレター、記事、ブログ投稿、技術文書など、あらゆる日本語文章に対して校正とフィードバックを提供します。誤字脱字・文章の明確性・表現の一貫性をチェックし、建設的な改善提案を行います。レポート形式のほか、修正済み全文を出力する書き直しモードにも対応しています。
「校正して」「チェックして」「フィードバックをください」などの依頼に使用する。4つの観点でレビューし、構造化された校正レポートを出力する。
「書き直して」「修正後の全文を出して」「rewrite」と指示された場合に使用する:
~~元の表現~~ → **修正後の表現** の形式で変更を明示する「誤字だけ」「表記揺れだけ」など特定の観点に絞った依頼には、該当観点のみのレポートを簡潔に出力する。
受け取ったファイルまたはテキストを解析し、以下を識別する:
--- で囲まれたYAML部分（スキップ）注釈:、&AI、@toiee Kameda で始まる行（スキップ）1. 誤字脱字の確認
2. 文章の明確性
3. 表現の一貫性
4. 総合的な品質評価
判定したモードに応じてフォーマットで出力する。
# 文章校正レポート
## 📊 概要
- 総文字数: [数値]文字
- チェック対象文字数: [数値]文字（メタ情報を除く）
- 検出された問題点: [数値]件
- 文章の種類: [フォーマル/カジュアル/その他]
## 🔴 重要度: 高（修正推奨）
### 誤字脱字
| 箇所 | 原文 | 修正案 | 理由 |
|------|------|--------|------|
| [行数/セクション] | [誤り] | [修正] | [説明] |
### 文意が不明確な箇所
| 箇所 | 原文 | 改善案 | 理由 |
|------|------|--------|------|
| [行数/セクション] | [原文] | [改善案] | [説明] |
## 🟡 重要度: 中（改善推奨）
### 表現揺れ・統一性
| 箇所 | 表記揺れ | 統一案 |
|------|----------|--------|
| [行数/セクション] | [揺れている表現] | [統一すべき表現] |
### 長文・複雑な文章
| 箇所 | 原文 | 改善案 |
|------|------|--------|
| [行数/セクション] | [長い/複雑な文] | [短く/明確にした文] |
## 🟢 重要度: 低（検討事項）
### その他の改善提案
- [改善提案1]
- [改善提案2]
## ⭐ 優れている点
1. **[評価点1のタイトル]**
[具体的な説明]
## 💡 総合フィードバック
### 全体的な印象
[読者視点での全体的な印象]
### 改善の優先順位
1. [最優先で対応すべき項目]
2. [次に対応すべき項目]
3. [時間があれば対応する項目]
---
title: "記事タイトル"
date: 2025-10-26
author: "著者名"
tags: ["タグ1", "タグ2"]
---
---
注釈: 0,4540 SHA-256 0c400f178429a8e27222401342a34478
&AI <ChatGPT>: 116,2 194,12 228,37 286,33 ...
@toiee Kameda: 0,116 118,76 206,22 265,21 ...
これらはAIと人間の執筆範囲を区別するメタ情報であり、校正対象外として扱う。
依頼: 「この記事を校正してください。[ファイルまたはテキスト]」
動作: Front Matterと末尾注釈を識別してスキップ → 4観点でチェック → 構造化レポートを出力
依頼: 「修正後の全文を書き直して出してください。[テキスト]」
動作: 全文を修正 → 変更箇所を 元の表現 → 修正後 形式で明示 → 修正点サマリーを末尾に追加
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/ai-fluency-check と入力されたときだけ起動するAIフルーエンシー自己評価スキル。Anthropicの4D AI Fluency Framework（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づく18項目のルーブリックを使い、対話的に自己評価する。過去の評価記録と比較して成長を可視化し、研究根拠にもとづく改善アドバイスと参考文献を提供する。ユーザーが /ai-fluency-check と明示的に入力した場合のみ使用すること。自動起動・推測起動は一切しない。
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/coach-me と入力されたときだけ起動する、Learning by Doing コーチングスキル。現在の会話を分析し、Anthropicの4D AIフルーエンシーフレームワーク（Delegation / Description / Discernment / Diligence）に基づいて「うまくできていた点」「改善できる点」「次回に使えるプロンプト例」をフィードバックする。オプションで /coach-me 詳細 または /coach-me --detail と入力すると次元ごとの深掘りフィードバックを提供。自動起動は一切しない。ユーザーが /coach-me と明示的に入力した場合のみ使用すること。
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/context-builder と入力されたときだけ起動する、コンテキストドキュメント作成インタビュースキル。人・プロジェクト・プロダクトなどの対象について、1問ずつ掘り下げる対話を通じて情報を集め、今後 Claude との対話の冒頭に貼り付けるための context.md（自分についてなら aboutme.md）を作り上げる。/context-builder me（自分＝aboutme）/ project / product のように対象を指定できる。「aboutme を作りたい」「プロジェクトのコンテキストをまとめたい」「プロダクトの前提情報を用意したい」ときに使う。自動起動はせず、ユーザーが /context-builder と明示的に入力した場合のみ使用すること。
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セールスレターを書き始める前に、素材（読者・約束・抵抗・証拠・価格や保証などの確定事項）を一問ずつ執拗に聞き出すスキル。「セールスレターについて質問攻めして」「レターを書く前にヒアリングして」「素材を聞き出して」「grillして」、または具体性の乏しいブリーフのままセールスレター執筆を依頼されたときに使う。コピーライティングの「構想メモ」を、書く前に埋めるための対話手順。このスキル自体はレター本文を書かない。
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Craft のホワイトボードに Excalidraw 要素を追加・描画するときに必ず使うスキル。 whiteboardElements_add を使う場面、Craft ホワイトボードに図を描く場面、 Excalidraw の JSON を Craft に反映させる場面では常にこのスキルを参照すること。 label 内包記法や cameraUpdate を使うと Craft でテキストが消えるため、 このスキルの互換フォーマットに従う必要がある。
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5歳の子どもにもわかるように、要望されたテーマを説明します。ユーザーが /eli5 "テーマ" と入力したとき、または何かの仕組みをとても簡単な図解で説明してほしいと頼んだときに使います
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