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Use when ターゲット視聴者のペルソナを定義・見直したいとき。「誰が聴くか」「ペルソナ設定」「ターゲット」「視聴者像」「ターゲット層」「リスナー像」「TTP の人物像版」など。/viewer-voice の結果を前提とし、/viewing-scene の入力になる。チャンネル立ち上げ・方向性見直し時に必ず使用すること
Use when Suno UI に投入する音楽プロンプト (Style + Lyrics) を生成したいとき。SunoAI V5 向けの YAML 定義（インストは `tracks_per_collection` で曲数指定の独立 entry 並列、ボーカルは pattern × tracks_per_pattern 設計）から suno-prompts.md / suno-prompts.json を作成する（次工程 `/suno-helper` でブラウザ自動生成 + playlist 一括追加、その後 `/masterup` で DL + マスター化）。プロンプト作成・Style 文・Lyrics テンプレートなど Suno 連続生成の前段で使用すること。Lyria チャンネルでは /lyria を使う
Use when Suno UI に投入する曲をブラウザで連続生成 + playlist 追加したいとき。yt-collection-serve で suno-prompts.json を配信し、suno-helper Chrome 拡張で 1 タブ完結の自動実行（pattern 注入 → Generate → 完了待機 → 次へ → 全件完了で playlist 一括追加）を回す operator 手順。`/suno` でプロンプトが揃った後、または既存 collection の途中再開で使用する
Use when まだコレクションディレクトリが存在せず、新規コレクション制作を立ち上げたいとき。「新しいコレクション始めたい」「制作開始」「新規ワークフロー」など、企画選択からディレクトリ作成・素材準備までを行う初期化フェーズで使用する。既存コレクションの進行は /wf-next
Use when 各コレクションの音楽ムード × サムネイル雰囲気 × タイトル訴求の整合性を監査したいとき。「整合性チェック」「一致してるか確認」「タイトル見直し」「サムネと音楽の一致」「タイトル改善」「CTR改善」など。CTR に最も影響するチェックポイント。方向性見直し時に必ず使用すること
Use when 収集済みのAnalyticsデータを詳細分析し、戦略的改善提案が必要なとき。/analytics-collect でデータ収集後に実行。CTR改善、パフォーマンス分析、戦略検討、データ分析、コレクション比較、投稿の振り返りなど、データに基づく判断が求められる場面で必ず使用すること
Use when YouTube Analyticsデータの収集・最新化が必要なとき。/analytics-analyze 実行前のデータ準備ステップとして使用。ユーザーが「データ更新」「最新の数字」「統計を取得」「分析の準備」と言及したとき、または analytics_system.py の実行が必要な場面で必ず使用すること
| name | audience-persona |
| description | Use when ターゲット視聴者のペルソナを定義・見直したいとき。「誰が聴くか」「ペルソナ設定」「ターゲット」「視聴者像」「ターゲット層」「リスナー像」「TTP の人物像版」など。/viewer-voice の結果を前提とし、/viewing-scene の入力になる。チャンネル立ち上げ・方向性見直し時に必ず使用すること |
コメント分析 + ベンチマークタグ分析 + Web 調査で主要ペルソナ 2-3 名を定義する。
ペルソナ抽出は TTP（徹底的にパクる）の人物像版。 コメント語彙・関心領域・検索キーワードの パターン を競合チャンネルから読み取り、 自チャンネルのターゲット仮説の初期値として転写する。 ペルソナ独自要素は、転写したパターンの上に重ねる順序で設計する。
config/channel/ が存在すること（load_config() でロード可能）。
存在しない場合 → 新規チャンネルなら /channel-new、既存チャンネルなら /channel-import を案内。docs/plans/viewer-voice-analysis.md が存在すること。
未実施の場合は先に /viewer-voice を実行するよう案内。2つのサブエージェントを並列起動（Agent ツール）:
Agent 1: ベンチマークタグ分析
data/benchmark_YYYYMMDD.json（最新）を読み込みAgent 2: コミュニティ調査
config/channel/content.json の tags.base と suno.genre_line（またはチャンネルのジャンルキーワード）から動的に検索クエリを構築して WebSearch で調査するconfig/channel/content.json の tags.base と genre.* からキーワードを構築（例: {genre.primary} music listener demographics / {genre.style} music youtube audience / {genre.context} background music community）Phase 1 の結果 + viewer-voice-analysis.md の利用シーン・感情分析を統合し、
ペルソナ候補を導出。各ペルソナを以下のテンプレートで定義:
AskUserQuestion で第一ペルソナを選択:
question: "第一ペルソナをどれにしますか？"
options:
- 各ペルソナの要約（名前 + 利用シーン + 自チャンネルへの影響）
docs/channel/personas/persona-definition.md を生成。
ディレクトリが存在しなければ mkdir -p docs/channel/personas で作成してから書き出す。
選択結果に基づき、タイトル・タグ・概要欄への影響もまとめる。
| 状況 | 兆候 | 対処 |
|---|---|---|
| WebSearch 不可 | 検索結果が取得できない | 手動入力で代替するか、当該分析をスキップする |
| 入力データ不在 | data/ のベンチマーク/Analytics スナップショットが無い | 先に /benchmark・/analytics-collect 等を実行して入力を用意 |
docs/plans/viewer-voice-analysis.md — コメント分析結果（入力）data/benchmark_YYYYMMDD.json — タグデータconfig/channel/content.json — 現在のタグ設定