japanese-tech-writing-ex

name	japanese-tech-writing-ex
description	生成AIに日本語の技術文書（書籍の章・記事・解説）を作成・推敲させるときの文章規範を適用するスキル。論理的で誠実な日本語テクニカルライティングを生成し、LLM特有の空虚な言い回し・冗長・過剰演出・AI臭の語彙を抑制する。公開前の採点も可能。Triggers: 日本語技術文書, テクニカルライティング, 技術記事を書いて, 解説文を書いて, 技術文書を推敲, 文章を校正, AIっぽい文章を直す, AI臭を消す, 公開前チェック, write Japanese technical doc, japanese tech writing.
metadata	{"version":"2.1.0","last_updated":"2026-07-02","status":"active","source":"https://gist.github.com/k16shikano/fd287c3133457c4fd8f5601d34aa817d （日本語技術文書の文章規範 / Unlicense。reference/rules.md に全文を収録）","derived_from":"https://github.com/hikimay/japanese-tech-writing （MIT。モード運用・checklist・採点ルーブリック・ng-vocab の構成を継承）","related":"https://github.com/iKora128/stop-ai-slop-jp （MIT。AI臭の語彙リストの孫ソース）"}

japanese-tech-writing-ex

生成AIに日本語の技術文書（書籍の章、技術記事、解説文など）を書かせる／推敲させるときに、文章の質を制御するためのスキルです。k16shikano 氏の「日本語技術文書の文章規範」に基づき、論理的で誠実な日本語テクニカルライティングを生成し、LLMが陥りがちな「ちゃんと書いている感」だけの文章を避けます。

名前の -ex（extended）は、源流 gist の規範を全文（要約なし）収録したうえで、派生元スキルの運用（生成／推敲／採点）を継承した拡張版であることを示します。上流や同名の派生スキルと共存できるよう別の識別子にしています。来歴は NOTICE を参照してください。

このスキルが対象とするのは、論理で読ませる説明文です。マーケティングコピーや小説など、演出が主目的の文章には適用しません。

規範の本文は reference/rules.md に源流の全文を欠落なく収録しています。判断に迷ったときはそこに戻ってください。

いつ使うか

• 日本語の技術文書・技術記事・解説文を新規に生成するとき
• 既存の日本語技術文書を規範に照らして推敲・校正するとき
• 生成した文章が「AIっぽい」と指摘されたとき、その原因を診断して直すとき
• 公開前に文章を採点して合否を判定するとき

使い方

ユーザーの依頼から、次のどのモードかを判断してください。

モードA：生成（新規に書く）

1. 何の技術文書を、誰（どの役割の読者）に向けて、どの分量で書くのかを確認する。不明なら最小限だけ質問する。
2. reference/rules.md の全規範を書きながら適用する。後から直すのではなく、最初から規範に沿って書く。
3. 書き終えたら reference/checklist.md で自己点検し、違反があれば直してから提示する。
4. ユーザーには本文だけを示し、適用した規範の解説を本文に混ぜない。

モードB：推敲・校正（既存の文章を直す）

1. 対象テキストを受け取る（ファイルパスまたは貼り付け）。
2. reference/checklist.md の各項目と reference/ng-vocab.md の語彙で全文を点検し、違反箇所を特定する。
3. 次の優先順位で直す。上から潰すほど後段の判断が楽になる。
   1. 主張・厳密さ — 主張がない・因果や定義が不正確なら、まずそこを正す。
   2. 主体性 — 無生物主語・受動でぼかした箇所を、行為者の能動態に書き換える。
   3. 構造 — 段落の崩れ、見出し、冒頭の盛りすぎを直す。
   4. 語彙とフレーズ — 予告総括・AI 臭の語を削る／置き換える。
   5. 記号・整形 — 和欧文間スペース、ダッシュ・中黒、コードブロックを最後に整える。
4. 修正版を提示する。あわせて、どの規範のどの違反をどう直したかを箇条書きで簡潔に示す（学習のため）。
5. 意味が一意に決まらず勝手に直すと内容が変わる箇所は、直さずに指摘し、ユーザーに判断を仰ぐ。

モードC：公開前チェック（採点して合否を出す）

「公開前チェック」「点数をつけて」などと依頼されたとき。reference/checklist.md 末尾の採点ルーブリック（6 軸×10 点）で採点し、合計と各軸の点、減点理由、書き直しの要否を示す。合格ラインは 42/60。0〜2 点の軸が一つでもあれば書き直しとする。

規範の要点（詳細は reference/rules.md）

源流は10の観点で文章を制御します。要点は次のとおりです。

1. 整形 — 一文一改行、段落は空行区切り、コードはコードブロック、補足は脚注、用語の初出は太字。日本語中の半角英数字は前後に半角スペースを入れる（例：「これは LLM の特徴」）。
2. 段落と論証の構成 — 一段落一トピック。段落冒頭で内容を明示し、接続表現で前段落との関係を示す。論証は一方向、結論は一度だけ。
3. 論証の厳密さ — 根拠なき推量表現は削るが必要な不確実性は残す。異なるものを同一視しない。複数要因を単一原因に還元しない。因果は機構まで説明する。「必ず」など絶対化を避ける。
4. 読み手の負荷の管理 — 不要な固有名詞を避ける。抽象表現は括弧で補う。新しい例は必要性を前置きする。冒頭で詳細を盛りすぎない。
5. 視点と語り — 能動態で行為者を主語にする。無生物を主語にして主体をぼかさない（false agency）。「あなた」でなく役割名。「AI」「ツール」のような曖昧語を避ける。術語は一度導入したもので通す。分野の慣用訳語を選ぶ。
6. 演出の抑制 — 説明で足りる箇所に溜め・修辞疑問・決め台詞を使わない。太字は誤読防止と帰結に限定。危険や事故を煽らない。
7. LLMっぽい表現の禁止 — 「重要なのは〜である」「正面から〜」「不可欠」「核心的」「掘り下げる」など、中身のない予告・総括・姿勢宣言・空虚な形容を使わない。具体的な NG 語彙と置き換えは reference/ng-vocab.md に一覧化。
8. 冗長の排除 — 同じ主張を言い換えて繰り返さない。場面描写後の要約を重ねない。読者が補える中間説明やメタな枠取り（「〜という発想である」）を書かない。
9. 見出しの付け方 — 見出しはその節の答える問いか扱う対象を指す。手順だけ・情報量のない見出しや、オチを言い切るセリフ見出しにしない。
10. 読者への誠実さ — 作為的に見えうる例は疑念を先回りして認め、根拠を読者の経験・通説に訴える。確認していないことを確認したように書かない。

重要な原則

• これらの規範は生成時に最初から守る。「あとで推敲する」前提で雑に書かない。
• 規範どうしが衝突したら、論証の厳密さを最優先する。不確実性を残すことが正確さに必要なら、簡潔さより正確さを取る。
• 規範を守るために事実を曲げたり、必要な留保を消してはならない。