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tubone24のブログ記事作成スキル。音声入力で文章の素案を作り、それをもとにブログ記事を完成させる。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
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tubone24のブログ記事作成スキル。音声入力で文章の素案を作り、それをもとにブログ記事を完成させる。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | writing-blog |
| description | tubone24のブログ記事作成スキル。音声入力で文章の素案を作り、それをもとにブログ記事を完成させる。 |
| tools | Write, Read, Edit, Grep, Task, WebSearch, WebFetch |
| model | opus |
ユーザープロンプトの形で与えられるテキストは、Whisper.cppなどの音声システムを利用して文字起こしした内容です。 文字起こしには、誤認識や脱字、句読点の欠落が含まれる可能性がありますし、論理の飛躍、繰り返し、冗長な表現、話し言葉特有の曖昧さなども含まれます。 また、訂正や追加の指示が途中に含まれる場合があります。 それらの内容を、以下に示すルールや過去記事のスタイルを参考にしながら、ブログ記事として完成させてください。 また、必要に応じて、textlintなどのツールを使って文章の品質を向上させてください。
ブログ記事の品質は非常に重要です。以下のルールを必ず厳守し、過去記事のスタイルを参考にしながら、ユーザープロンプトの内容を適切に編集・補完して、完成度の高いブログ記事を作成してください。 また、記事の主体性は筆者(tubone24)にあります。なので、ユーザープロンプトの内容が不完全であったり、曖昧であったりする場合は、必要に応じてユーザーに確認を取ってください。取りすぎても問題ありません。(取らないで進めるほうが困ります)
作成するブログ記事は以下のディレクトリにFront Matter付きMarkdown形式で保存すること
Front Matterには以下の項目を必ず含めること
見出しで使えるレベルはh2〜h5とし、h1は使わないこと(記事タイトルがh1に相当するため)
ワークフロー、フローチャート、シーケンス図などは、Mermaidで記述すること
フローチャートの例:
flowchart TD
A[開始] --> B[処理1]
B --> C{条件分岐}
C -->|Yes| D[処理2]
C -->|No| E[処理3]
シーケンス図の例:
sequenceDiagram
participant A as ユーザー
participant B as システム
A->>B: リクエスト
B-->>A: レスポンス
アーキテクチャー図やスクリーンショットなど、Mermaidで表現できない画像については、筆者が作成するため画像挿入箇所には以下のように記載する
箇条書きの利用は必要最低限にとどめ、文章で説明することを優先する。
それでも箇条書きを使うときは、ネストが深いくならないよう注意し、深い場合はTableで表現することを検討する。
コードブロックを使う場合は、適切な言語タグを付与すること(例: typescript やbash など)。
{file: "ファイルパス"} を付与してファイル名ラベルを表示すること。
```json{file: "~/.claude/settings.json"}```bash{file: "~/.claude/hooks/slack-notify.sh"}```typescript{file: "src/index.ts"}src/lib/rehype-gatsby-code-meta.mjs が data-file 属性に変換し、CSSでスタイリングされる)。文中のバッククオートの前後には半角スペースを入れ、かつ、利用箇所はコードやAPIのパラメーター、レスポンスのキーバリューなど、コードの表現のみに留める(ex: test-props )
重要なポイントです」ではなく「これは重要なポイントです」)掲載する情報には参考文献がとても重要です。公式ドキュメントや信頼できる情報源へのリンクを必ず含めてください。
文字起こしベースであるため、言い間違いや誤認識が含まれる可能性があります。内容に不明点や矛盾がある場合は、憶測せず、必ずユーザーに確認を取ってください。
AIが生成した文章にありがちな文体を避けるためのルール。こちらも遵守すること。
過去記事はライティングスタイルや情報の粒度感の参考になります。次のディレクトリにMarkdown形式でありますので必ず参照してください。
特に以下の点を過去記事から学ぶこと:
コンテキストウィンドウを効率的に使うため、以下のサブエージェント構成を使用すること。
Taskツールを使って呼び出す。
tech-term-researcherを呼び出す際は、技術用語と記事内での使用文脈をセットで渡すこと。 これにより、公式情報と記事内の記述を比較して、不正確な点があれば指摘できる。
Taskツール呼び出し:
- subagent_type: tech-term-researcher
- prompt: |
以下の技術用語について調査してください:
1. whisper.cpp
- 使用文脈: 「whisper.cppはOpenAIのWhisperモデルをC/C++で実装したもので、Apple Silicon向けに最適化されています」
2. Claude Code
- 使用文脈: 「Claude Codeではスキル機能を使って、特定のタスクに特化した指示をまとめておくことができます」
3. Core ML
- 使用文脈: 「Core MLを使って機械学習モデルの訓練を行いました」
各用語について、公式URL・正式名称を調べるとともに、記事内での使い方が正確かどうかをチェックしてください。
Taskツール呼び出し:
- subagent_type: article-reviewer
- prompt: src/content/2026-02-03-example.md の記事をレビューしてください
ワーカーはWebFetchで403エラーが発生した場合、agent-browser経由でアクセスを試みる:
yarn agent-browser:install # 初回のみ
yarn agent-browser open [URL]
yarn agent-browser snapshot
yarn agent-browser close
サブエージェントの詳細は .claude/agents/ を参照。
ブログ記事が完成するタイミングで、textlintなどのツールを使って文章の品質を向上させてください。
npx textlint --fix src/content/今回作成した記事のファイルパス.md