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公開済み記事の実測メトリクス（Zenn いいね / Dev.to reactions・views）を収集し、内容品質ランク（A/B/C）× 実測 tier の乖離を棚卸しして memory と ideation に還流する
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SOC 직업 분류 기준
Zenn/Dev.to 記事で著者（shimo4228）の編集判断を再現する判断ゲート集。執筆タイムライン順に — 書く前の記事タイプ判定（how-to / 立場表明 / ツール実測レポート）と装置（掴みの形式・判断表・任意のわかること行）の採否、粒度判断（分割より統合）、軸ずれ検出（自分の環境の出来事は素材であって軸でない。内部語彙の密度が検出器）、執筆中の著者事実の確認・数値の実測主義・訳語運用・フレーム再交渉、レビュー通過後の構造自己審問（一般則と筆者事情の区別・骨格宣言・判断の地図は前方・比較対象を dismiss しない）・通読ゲート・レビュー指摘の採否、主張型記事の業界 Deep Research 裏取りとクレーム校正。Use when — 新規記事の構成案を作る前（タイプ判定が最初）、改稿するとき、レビュー指摘の採否を決めるとき、「軸がずれてる気がする」「この記事は誰向けか迷う」とき、全レビューエージェント通過後の最終著者パス。NOT for — 文体・実用軸 5 ルール・段落密度 → zenn-practical-writing、価値観の背景 → zenn-authorial-values、タイトル生成 → headline-craft / seo-optimizer、機械チェック → quality-gate、公開手順 → publish-article。
Zenn/Dev.to の記事（tech/idea 問わず全て）を書くときの既定スキル。実用軸——「読者が数秒で何かわかり、そのまま手を動かして再現できる」——を正本として保持する。低情報密度・実コード/図・即実用・低認知負荷・用途が瞬時にわかる。導入は引き込み設計（掴み → 緊張 → 解決 → Higher Ground）。文体は ですます調。Zenn/Dev.to は type で声を分けない。Craft 規約・AI-slop 禁止・タイトル誠実さ・ネタ 3 軸は writing-ecosystem に defer。genuine な思索エッセイ（だ/である × 発見調）は Substack corpus へ。
Zenn/Dev.to 記事執筆における著者（shimo4228）の価値観リファレンス。33 執筆セッション（2026-07）の全量発掘から抽出した価値観 8 項（読者主語・退避 > 削除・言い過ぎ禁止・タイトルは商品・レビュー採否の著者所有・公開は人間の GO・指摘のハーネス昇格・分割より統合）を実セッション引用付きで保持し、著者ペルソナ規約と内容ランク A/B/C 基準の正本を持つ。Use when — 記事の方向性・テーマ選定・シリーズ設計の議論、記事に対する編集判断の「なぜ」を確認したいとき、執筆ハーネス・レビュー体制の設計変更、著者の自己言及・ブランディングの扱いに迷ったとき。NOT for — 執筆・改稿の実作業時の運用判断 → zenn-editorial-judgment、書き方・文体 → zenn-practical-writing、機械チェック → quality-gate。
記事公開前の全チェック（レビュー→セキュリティ→frontmatter→published_at→スケジュール→Dev.to クロスポスト→push）を順に実行する。
Zenn 記事のタイトル・topics・emoji を Distribution レイヤーで最適化する（内容は変えない、ADR-0001）。タイトル原則・AI slop は writing-ecosystem、文字数は zenn-writing.md が正本。
記事のアイデア出し・テーマ検討を支援する
| name | article-stocktake |
| description | 公開済み記事の実測メトリクス（Zenn いいね / Dev.to reactions・views）を収集し、内容品質ランク（A/B/C）× 実測 tier の乖離を棚卸しして memory と ideation に還流する |
| user-invocable | true |
| origin | shimo4228 |
Purpose: 公開後の実測データで記事 Eval ループ（AKC の Measure phase）を回す。予測ではなく読者の実際の行動（いいね・reactions・views・フォロー）を ground truth とし、内容品質と実測読者価値の乖離を主シグナルとして企画・配信に還流する。
根拠: ADR-0005（公開前の予測型エンゲージメントレビュアーは不採用）
/article-stocktake # 収集 → 乖離分析 → 更新提案
目安周期: 月次、または記事 2-3 本公開ごと。自動化はしない（人間駆動）。
cd scripts && uv run python metrics_snapshot.py
scripts/metrics/snapshots.jsonl に追記される（Zenn: liked/bookmarked/comments、Dev.to: reactions/comments/views、フォロワー総数）。API 欠損は fail-soft — 片系が死んでいても続行し、警告のみ。
最新 ts のレコードを読み、記事ごとに正規化する:
liked / 公開後日数（古い記事が累積で有利になるのを補正）絶対スコアを出力しない（output discipline）。「7.2/10」ではなく tier と乖離だけを提示する。
memory の article-quality.md にある内容品質ランク（A/B/C）と突合し、乖離セルの記事のみ列挙する:
| 乖離パターン | 示唆 | 還流先 |
|---|---|---|
| A ランク × 実測下位 | 内容は良いが届いていない — タイトル・配信・タイミングの問題 | seo-optimizer / schedule-publish（Distribution 層） |
| B/C ランク × 実測上位 | 読者需要のあるテーマ・構造 | ideation の情報源（事実として） |
一致セル（A×上位、C×下位）は正常動作なので列挙しない。各乖離記事に定性所見を 1 行添える（「タイトルが概念名のみで用途が見えない」等の具体観察）。
ランク・tier の更新案を提示し、ユーザー確認後に memory の article-quality.md を更新する:
scripts/metrics_snapshot.py — 収集スクリプト（raw 値のみ。正規化はこの skill の責務）article-quality.md — 内容ランク × 実測 tier の正本（非公開）.claude/skills/ideation/SKILL.md — 還流先（Step 1 情報源）docs/adr/0005-post-publication-eval-loop.md — 設計判断の記録