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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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
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。
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。
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。
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:write |
| description | 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。 |
確定した記事構成を受け取り、本文を見出しごとに執筆する。 構成（骨格）に肉を付けて、読者が読める状態の本文を作ることがゴール。
以下が会話から判明していなければ確認する（わかっていれば省略）：
見出し1つ分の本文を書いて出力し、「次の見出し〈○○〉を書きますか？」と確認してから次に進め。
一度に全部書こうとしないこと。見出しをまたぐと文脈の一貫性が落ち、ユーザーが途中で方向修正できなくなる。 ユーザーから「全部まとめて書いて」と言われても、品質を保つため分割して書くことを伝えて進める。
note向け：
Zenn向け：
### [見出し名]
本文〜〜〜
（コードブロック・箇条書き・改行など、媒体に合わせた形式で）
「全見出しの本文が揃いました。推敲（工程④）に進みますか？」と聞け。
ユーザーのアイデア・視点を活かすこと。「表現を整える」のがこの工程の役割であり、全部書き換えない。 事実・数値・固有名詞は断定せず「要確認」とタグを付ける。
全見出しの本文が揃ったら idea-pipeline:review（推敲）を呼び出し、全文をそのまま渡せ。
入力：「H2：確認作業が増えるという構造（note向け、です・ます調、500字程度）」
出力：
### 確認作業が増えるという構造
AIに仕事を頼んだのに、なぜ疲れるのか。
最初は気のせいだと思っていた。でも繰り返すうち、パターンが見えてきた。
AIが答えを出してくれるたびに、「これは本当に正しいか？」という確認が発生する。
頼んだ数だけ、確認が増える。
これは「決断疲れ」に近い現象だ。選択肢が増えるほど認知の負荷が上がり、
最終的には判断すること自体がしんどくなる。AIを使えば使うほど、この確認ループが加速する。