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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。
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SOC 직업 분류 기준
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。
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。
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。
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:x-post |
| description | 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。 |
校正済みの完成記事を受け取り、X（旧Twitter）に投稿する短文を作る。長文記事とは違い、「一瞬で伝わる」ことが最優先。
Xアカウントの想定読者はデフォルトで以下とする。アカウントの運用方針に合わせて、このデフォルトを直接書き換えて構わない。会話内で対象者の指定があれば、そちらを優先する。
会話から対象者の指定（例：「初心者向けに」「非エンジニアにもわかるように」）があるかを確認せよ。指定がなければ上記デフォルト（エンジニア向け・要約中心）を使え。
idea-pipeline:reviewを経た完成記事の全文、またはユーザーが用意した確定済みの記事本文を受け取れ。記事の中から「一番伝えたい核心」を再抽出し、それを投稿文の軸にせよ（記事全文の要約ではなく、一点突破の切り口を選ぶこと）。
エンジニア向け（デフォルト）の場合：
初心者・非エンジニア向けに切り替えた場合：
## Xポスト案（対象者：〜〜〜向け）
### 案1：結論優先型
〜〜〜（140字以内）
### 案2：問いかけ型
〜〜〜
### 案3：数字・具体例型
〜〜〜
---
提案ハッシュタグ：#〜〜〜 #〜〜〜（任意）
出力後、「気に入った案があれば教えてください。組み合わせ・微調整も可能です。」と聞け。
入力（完成記事の要旨）：「AIを使うほど疲れる逆説：確認作業が増えて消耗する、という内容の記事」
出力：
## Xポスト案（対象者：エンジニア向け）
### 案1：結論優先型
AIに仕事を投げるほど疲れる。理由は「確認コスト」。
出力を検証する作業が、依頼した数だけ積み上がる。
### 案2：問いかけ型
AI使うほど楽になるはずなのに、なぜか疲れる。これ、決断疲れの一種では？
### 案3：数字・具体例型
AIに10個依頼したら、10個の確認タスクが発生した。
自動化のつもりが検証作業に変わっている。