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AIとの会話ログから、記事として発信する価値のある核心的なアイデア・気づき・主張を抽出・整理する。 ユーザーが会話ログを貼り付けたとき、「記事にしたい」「まとめたい」「要点を出して」と言ったとき、 またはアイデアを記事化したいと示唆する発言があったときは、必ずこのスキルを使え。 他のidea-pipelineスキルより先に実行する第1工程。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
完成した記事の下書きを推敲・校正し、公開できる状態に仕上げる。 ユーザーが「推敲して」「校正して」「読み直して」「チェックして」「仕上げて」と言ったとき、 またはidea-pipeline:writeの出力を受け取って最終確認するときに使う。 これはidea-pipelineの第4工程（推敲）であり、最終工程。
校正済みの完成記事（note/Zenn）をもとに、その告知・要約となるThreads投稿用の文章を作成する。 ユーザーが「Threadsの投稿文を考えて」「スレッズ用に書いて」「Threadsに投稿したい」と言ったとき、 またはidea-pipeline:reviewで記事が完成した後にSNS投稿にしたい場面で使う。 idea-pipelineの4工程（extract→structure→write→review）が完了した後に実行する追加工程。
校正済みの完成記事（note/Zenn）をもとに、その告知・要約となるX（旧Twitter）投稿用の文章を作成する。 ユーザーが「Xの投稿文を考えて」「ツイート案を作って」「Xに投稿したい」と言ったとき、 またはidea-pipeline:reviewで記事が完成した後にSNS投稿にしたい場面で使う。 idea-pipelineの4工程（extract→structure→write→review）が完了した後に実行する追加工程。
抽出済みのアイデア・要点をもとに、note/Zenn記事の構成（見出し・骨格）を作る。 ユーザーが「構成を作って」「アウトラインを作って」「記事の骨格を考えて」と言ったとき、 またはidea-pipeline:extractの出力を受け取って次に進む場面では必ずこのスキルを使え。 これはidea-pipelineの第2工程。第1工程（extract）の後に実行する。
確定した記事構成をもとに、note/Zennの本文を見出しごとに執筆する。 ユーザーが「本文を書いて」「記事を書いて」「執筆して」「この構成で書いて」と言ったとき、 またはidea-pipeline:structureの出力を受け取って次に進む場面では必ずこのスキルを使え。 これはidea-pipelineの第3工程。第2工程（structure）の後に実行する。
会話で集めたアイデア・参考サービス・コード片・設計理由をZennのアイデア記事（Markdown）として保存する。「Zennに書いて」「Zennのドラフトにして」などと言われたら積極的に使う。別スキルからデータが渡される場合もある。
| name | idea-pipeline:extract |
| description | AIとの会話ログから、記事として発信する価値のある核心的なアイデア・気づき・主張を抽出・整理する。 ユーザーが会話ログを貼り付けたとき、「記事にしたい」「まとめたい」「要点を出して」と言ったとき、 またはアイデアを記事化したいと示唆する発言があったときは、必ずこのスキルを使え。 他のidea-pipelineスキルより先に実行する第1工程。 |
会話ログを受け取り、記事として他者に伝える価値のある核心を抽出する。 会話ログは長く脱線が多い。「これが言いたかった」という本質だけを取り出し、 次の構成工程（idea-pipeline:structure）に渡せる状態にすることがゴール。
ユーザーが貼り付けた会話ログを全部読め。長くても省略しない。
## 抽出した核心アイデア（3〜5点）
1. **[アイデアのタイトル]**
要点：〜〜〜
なぜ価値があるか：〜〜〜
2. ...
## 記事で使えそうな具体例・エピソード
- 〜〜〜
## まだ掘り下げが必要な点（あれば）
- 〜〜〜
## 一言でいうと（記事のテーマ仮置き）
「〜〜〜についての気づき・主張」
出力後、「この抽出で言いたかったことは伝わっていますか？違う・足りないと感じる部分があれば教えてください。確認できたら構成（工程②）に進みます。」と聞け。
確認が取れるまで次の工程に進むな。アイデアを盛りすぎず3〜5点に絞ること。 ログの言葉をそのままコピーせず、要点として整理・再表現すること。
要点が確定したら idea-pipeline:structure（構成）を呼び出し、抽出した要点をそのまま渡せ。
入力ログ（抜粋）： 「私：AIに頼んだのに逆に疲れる。AI：決断疲れに近いかも。私：確認作業が増えてしんどい。」
出力：
## 抽出した核心アイデア
1. **AIを使うほど疲れる逆説**
要点：AIが答えを出してくれるのに、確認・判断作業が増えて消耗する
なぜ価値があるか：「AIで楽になる」という通説に反する体験談で共感を呼びやすい
## 記事で使えそうな具体例・エピソード
- AIに頼んだのに確認作業で時間を取られた体験
## 一言でいうと
「AIに仕事を任せるほど疲れる、という逆説についての気づき」