| name | discover-competitors |
| description | Use when 追加競合候補の自動発掘やニッチ仮説の並行検証をするとき。「競合候補」「競合発掘」「ニッチ検証」「discover-competitors」で発動 |
Overview
ニッチキーワード（複数可）を渡すと、登録者数レンジ・最終投稿日でフィルタしたうえで
キーワード一致率・エンゲージメント率・更新頻度・登録者帯近さの 4 軸スコアで
競合候補チャンネルをランキング化する CLI ラッパー。
- 入力: ニッチキーワード（カンマ区切り）+ フィルタ条件
- 出力: ランキング付き Markdown + 同名 CSV（スコア内訳列付き）
- 想定時間: 5 分以内（API quota 約 660 units / 実行）
/channel-new の標準フローでは実行しない。TTP 対象確認後に追加の競合候補を広げたい場合や、複数のニッチ仮説を
並行検証したい場合に、このスキルを任意で走らせる。
Instructions
Step 1: キーワード設計
ユーザーから対象ニッチを聞き出し、3-5 個（多くて 8 個まで）の検索キーワードに分解する。
キーワード数は API コストに線形効くので、ニッチが鮮明なら 3 個で十分。
1-A. シード語の収集元
既存チャンネルの場合と新規チャンネル企画の場合で seed の抽出元が異なる:
| ケース | 抽出元 | 具体的な参照先 |
|---|
| 既存チャンネルで競合再発掘 | チャンネル config | config/channel/content.json の genre / tags.base / descriptions.template_note |
| 既存チャンネルで類似帯探索 | 既存ベンチマーク | config/channel/analytics.json の benchmark.channels を YouTube で開いてタイトル頻出語を抽出 |
| 新規チャンネル企画 | /channel-new の TTP メモと初期 config | config/channel/content.json::genre.{primary,style,context} / tags.base / TTP メモ内の用途・シーン語彙 |
| 完全に手探り | ユーザー宣言 | 「夜カフェ系の lo-fi」のような自然文を Claude が分解 |
config からの抽出例（rjn）:
genre: Lo-fi Jazz Bar, Late Night Lofi, Lounge Lo-fi → seed: lofi jazz bar, late night lofi, lounge lofitags.base: lofi jazz, late night lofi, chill jazz → そのまま seed として流用可能
1-B. クエリ展開の 4 軸
シード語をそのまま使うだけでは取りこぼしが出るので、以下の 4 軸で揺らぎを足す:
| 軸 | 例（lo-fi jazz bar 軸） |
|---|
| ジャンル直接 | lofi jazz, lo-fi jazz |
| 用途・シーン | study music, focus music, 作業用bgm |
| 雰囲気・ムード | late night lofi, cozy jazz, rainy lofi |
| アクティビティ | lofi for reading, lofi cafe |
1-C. 多言語展開（必要に応じて）
ターゲット視聴者が多言語にまたがるなら、主要 2-3 言語の組み合わせを seed に加える:
| 言語 | lo-fi 例 |
|---|
| en | lofi, chill beats |
| ja | 作業用bgm, 集中用bgm |
| zh | 轻音乐, 白噪音 |
| ko | 로파이, 집중 음악 |
ただし英語キーワードのほうが視聴者規模が大きく、API 検索が安定するので、英語 + 自言語の 2 言語混在で十分なケースが多い。
1-D. NG パターン
- ❌ 広すぎる:
music, bgm 単独 → 関係ないチャンネルが大量にヒット
- ❌ 狭すぎる: 固有名詞（
Penicillin Lofi）→ 0 件か自社しかヒットしない
- ❌ 表記揺れの全部入り:
lofi, lo-fi, Lo-Fi, LoFi を全部入れる → API 重複コスト。1 表記に統一
- ❌ 5 単語以上: YouTube 検索は短いほうが精度高い。1-3 単語が最適
1-E. キーワード設計のチェックリスト
実行前に以下を確認:
Step 2: フィルタ条件の決定
| フラグ | 既定値 | 推奨用途 |
|---|
--min-subscribers | 0 | 小規模チャンネルも拾うなら 0、競合検証なら 10K 以上推奨 |
--max-subscribers | 10,000,000 | 自分の目標帯の 10 倍以内に絞ると参考にしやすい |
--posted-within-days | 30 | 「動いている競合」のみ。1 年単位で見たいなら 365 |
--top | 20 | レポートに出す件数 |
--per-keyword | 20 | search.list の maxResults（合計クエリ数 = keywords × per-keyword） |
Step 3: 実行
チャンネルディレクトリ配下から実行する（auth/token.json が存在する前提）:
uv run yt-discover-competitors \
--keywords "lo-fi study,chill beats,study music" \
--min-subscribers 10000 --max-subscribers 1000000 \
--posted-within-days 30 --top 20 \
--output research/lo-fi-discovery.md
出力ペア:
research/lo-fi-discovery.md — Markdown ランキングテーブルresearch/lo-fi-discovery.csv — スコア内訳付き CSV（14 列）
Step 4: 結果の活用
- ユーザーに Markdown を提示し、承認を得る
- 採用した候補を
config/channel/analytics.json の benchmark.channels に追加する場合は、ユーザー承認と relationship メモを必ず残す
- 並行検証なら、ニッチ仮説ごとに
--output research/{niche}-discovery.md で別ファイルに分けて比較する
API コスト
1 回実行あたり概ね 660 units（10,000/日 quota の 6.6%）:
- search.list × keywords: 100 units × N
- channels.list: 1 unit × 候補数（バッチ）
- videos.list: 1 unit × 候補数（直近 5 本まとめて 1 リクエスト）
並行検証で連発するときは quota 残量に注意。
スコープ外（他スキルへバトン）
- 競合の動画詳細分析 →
/benchmark
- 視聴者コメント分析 →
/viewer-voice
- 方向性決定・config 生成 →
/channel-new（方向性検討モード）/ /channel-new（再生成モード）
- ベンチマーク再収集 →
/benchmark
このスキルは 発掘だけに責任を持つ。深堀分析は専用スキルにバトンを渡す。
Cross References
/channel-new: TTP 対象確認と初期 config 生成。追加競合発掘が必要な場合に本スキルへ委譲/benchmark: 発掘済みチャンネルのベンチマークデータ収集/channel-research: 収集データの徹底分析
