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レポート生成・品質保証。リサーチ結果を高品質レポートに変換、Qiita対応。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | shikigami-writing |
| description | レポート生成・品質保証。リサーチ結果を高品質レポートに変換、Qiita対応。 |
| license | MIT |
| 起動条件 | アクション |
|---|---|
| Deep Research完了時 | レポート構成設計・生成 |
| Qiita記事作成時 | Qiita記法準拠で生成 |
| レポート修正時 | 新バージョンで保存（上書き禁止） |
| 思考フロー出力要求時 | 思考プロセスを可視化してレポートに追加 |
⚠️ 既存ファイルの上書き禁止
[レポート名]-v[メジャー].[マイナー].md
| 変更種別 | バージョン | 例 |
|---|---|---|
| 構成変更・大幅改訂 | vX.0 → v(X+1).0 | v1.0 → v2.0 |
| 誤字修正・データ追加 | vX.Y → vX.(Y+1) | v1.0 → v1.1 |
| タイプ | 用途 |
|---|---|
| 調査レポート | エグゼクティブサマリー+詳細分析 |
| Qiita記事 | 技術共有・チュートリアル |
| 提案書 | ビジネス提案 |
| プレイブック | 営業イネーブルメント |
[[1]](#ref-1)<a id="ref-1">[1]</a> [タイトル](URL) - 日付| マーク | 意味 |
|---|---|
| ⚠️ | 単一ソース、要検証 |
| ❓ | 推定値 |
| 🕐 | 古いデータ |
| 💭 | 意見（事実でない） |
レポート生成完了時に自動呼び出し:
@consistency-check: 数値・用語の一貫性@executive-sync: 要約と本文の整合| カテゴリ | 重み |
|---|---|
| 構造 | 20% |
| 正確性 | 30% |
| 引用品質 | 20% |
| 可読性 | 15% |
| 完全性 | 15% |
基準: 7/10以上で承認
---
title: "[タイトル]" # 必須: 50文字以内推奨
tags: Tag1, Tag2, Tag3 # 必須: 1〜5個（カンマ区切り）
private: false # 必須: 公開=false, 限定公開=true
updated_at: '2026-01-26' # 自動: 更新日時
id: null # 自動: 投稿後に付与
organization_url_name: null # 任意: Organization投稿時
slide: false # 任意: スライドモード
---
| ルール | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| メインタグ | 記事の主題（1個） | Python, React, AWS |
| 技術タグ | 使用技術（1-2個） | TypeScript, Docker |
| カテゴリタグ | 記事種別（1個） | 初心者向け, ポエム, Tips |
| トレンドタグ | 旬のタグ（0-1個） | ChatGPT, Copilot |
禁止事項:
JavaScriptとJS両方）| 要素 | ルール |
|---|---|
| 文字数 | 30〜50文字（50文字超は検索で切れる） |
| キーワード | 主要キーワードを前半に配置 |
| 数字 | 具体的数字で訴求（「5つの方法」「3ステップ」） |
| ターゲット | 対象読者を明示（「初心者向け」「実務で使える」） |
良い例:
【2026年版】GitHub Copilot完全ガイド｜実務で使える10のTipsPython初心者が3日でWebアプリを作る方法【Flask入門】悪い例:
Pythonについて（抽象的すぎる）私がReactを学んで感じた様々なことについての考察と今後の展望（長すぎる）| セクション | 必須 | 目安文字数 | 内容 |
|---|---|---|---|
| はじめに | ✅ | 200-400字 | 記事の目的、対象読者、得られる知識 |
| 前提条件 | △ | 100-200字 | 環境、必要知識、バージョン情報 |
| 本文 | ✅ | 1500-4000字 | 複数セクションに分割（H2/H3） |
| まとめ | ✅ | 200-300字 | 要点整理、次のステップ |
| 参考資料 | ✅ | - | URL付きリンク |
推奨総文字数: 2,000〜5,000文字（読了時間5-15分）
:::note info
💡 **ポイント**: 補足情報・Tips
:::
:::note warn
⚠️ **注意**: 警告・落とし穴
:::
:::note alert
🚨 **重要**: 致命的な注意点
:::
```python:main.py
# ファイル名を表示
def hello():
print("Hello, Qiita!")
- old_code()
+ new_code()
#### 折りたたみ
```markdown
<details><summary>クリックで展開</summary>
長いコードや補足情報
</details>
インライン: $E = mc^2$
ブロック:
$$
\sum_{i=1}^{n} x_i = x_1 + x_2 + \cdots + x_n
$$
https://qiita.com/example/items/xxxxx
（URLを単独行に書くとカード表示）
| チェック項目 | 基準 |
|---|---|
| ☐ タイトル | 50文字以内、キーワード前半配置 |
| ☐ タグ | 1〜5個、適切なタグ選定 |
| ☐ はじめに | 対象読者・得られる知識を明記 |
| ☐ コードブロック | ファイル名付き、シンタックスハイライト |
| ☐ 画像 | alt属性付き、適切なサイズ |
| ☐ 参考資料 | すべてURL付き |
| ☐ 誤字脱字 | チェック済み |
| ☐ 動作確認 | コードは実行確認済み |
| 要素 | 最適化方法 |
|---|---|
| タイトル | 検索されやすいキーワードを含める |
| 冒頭100文字 | 記事の要約（検索結果に表示される） |
| 見出し | H2/H3にキーワードを含める |
| 画像 | 説明的なalt属性を付与 |
| 内部リンク | 関連する自分の記事へリンク |
---
title: "[タイトル]（50文字以内）"
tags: Tag1, Tag2, Tag3
private: false
updated_at: ''
id: null
organization_url_name: null
slide: false
---
# はじめに
**この記事で分かること**:
- ポイント1
- ポイント2
- ポイント3
**想定読者**: [読者層]
:::note info
📖 **所要時間**: 約X分
🎯 **難易度**: 初級/中級/上級
💻 **環境**: Node.js 20+, TypeScript 5.x
:::
## 前提条件
- 前提知識1
- 前提知識2
## セクション1
[内容]
```typescript:example.ts
// ファイル名付きコードブロック
const greeting = "Hello, Qiita!";
console.log(greeting);
:::note warn 注意: [重要な注意点] :::
[内容]
長い内容や補足情報
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 1 | 要点1 |
| 2 | 要点2 |
| 3 | 要点3 |
次のステップ: [次に学ぶべきこと、関連記事へのリンク]
---
## 成功条件タイプ別構成（v1.6.0）
| タイプ | 構成 |
|--------|------|
| IMMEDIATE_APPROVAL | 結論先行、詳細は付録 |
| STAGED_APPROVAL | 各決裁者向けサマリー |
| BUDGET_APPROVAL | 財務計画・ROI冒頭 |
| PILOT_APPROVAL | PoC計画・Go/No-Go基準 |
---
## 拡張機能
### セールスプレイブック（v1.9.0）
成功条件: INTERNAL_ENABLEMENT時に生成
### トークスクリプト（v1.9.0）
ACEフレームワーク: Acknowledge→Counter→Evidence
### 優先度スコアリング（v1.9.0）
4軸評価: 緊急度30%/機会規模30%/アクセス20%/戦略適合20%
### 競合比較表（v1.10.0）
自動抽出→ハイライト付き比較表生成
### 財務分析自動統合（v1.16.0）
BUDGET_APPROVAL時に `@financial-analysis` 自動呼び出し
### KPIダッシュボード（v1.16.0）
レポート内KPIから追跡用ダッシュボード定義を自動生成
### ASCII→Mermaid変換（v1.11.0）
ASCII図を自動検出してMermaidに変換
### 参考文献自動整形（v1.11.0）
ソース種別判定→統一フォーマット
### 思考フロー可視化（v1.20.0）🆕
レポート作成に至るまでの思考プロセスを自動追跡・可視化
**含まれる内容**:
- 🗺️ フローマップ（Mermaidダイアグラム）
- 📜 思考ログ（時系列の判断記録）
- 🔀 重要な判断ポイント（仮説修正・方針転換）
- 📈 思考メトリクス（調査ラウンド数、検証率等）
**自動記録されるステップ**:
| Phase | ステップ |
|-------|---------|
| 0: 初期化 | プロジェクト作成、ナレッジ継承 |
| 1: 目的探索 | 目的発見、仮説生成、計画立案 |
| 2: Deep Research | Think/Search/Visit/Verify/Report更新 |
| 3: 分析 | フレームワーク選択・適用、洞察抽出 |
| 4: レポート | 構成設計、生成、品質検証、引用整形 |
**設定**: `configs/thinking-flow.yaml`
---
## 32テンプレート（v1.9.0）
| カテゴリ | テンプレート例 |
|---------|---------------|
| 承認・稟議 | immediate-approval, budget-approval, pilot-approval |
| ビジネス分析 | executive-summary, competitive-analysis, market-analysis |
| 調達 | rfp, rfi, vendor-evaluation, sla |
| 技術 | technical-report, security-assessment |
| その他 | white-paper, training-material, post-mortem |
---
## 保存先
`projects/pjXXXXX_Name_YYYYMMDD/reports/[レポート名]-v[X.Y].md`
## 関連スキル
- **shikigami-planner**: 目的・読者の明確化
- **shikigami-deep-research**: 素材となる調査
- **shikigami-consulting-framework**: フレームワーク分析
BCGコンサルティングフレームワーク分析。BCG Growth-Share Matrix, Experience Curve, Strategy Palette等を適用。
反復的深層リサーチ。Think→Report→Action→完了サイクルで高品質調査を実行。
対話的目的探索・計画立案。5 Whys/JTBDで真の目的を発見し、リサーチ計画を策定。