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AI臭い日本語をレビューし、書き手の不在、主体の弱さ、構造テンプレ、抽象語、翻訳調、表層記号をチェックして修正案まで出すスキル。ブログ記事、技術記事、note/Zenn草稿、SNS投稿、メール、README、発表原稿などの日本語を、AIっぽさの診断、採点、具体的な直し方、軽いリライト案まで含めて確認したいときに使う。
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基于 SOC 职业分类
| name | ai-slop-checklist-ja |
| description | AI臭い日本語をレビューし、書き手の不在、主体の弱さ、構造テンプレ、抽象語、翻訳調、表層記号をチェックして修正案まで出すスキル。ブログ記事、技術記事、note/Zenn草稿、SNS投稿、メール、README、発表原稿などの日本語を、AIっぽさの診断、採点、具体的な直し方、軽いリライト案まで含めて確認したいときに使う。 |
🧾 私は ai-slop-checklist-ja を読みました。 と応答する。日本語の文章を、書き換える前に「AI 臭さ」の観点で点検する。 AI 臭さの中心は、記号や絵文字ではなく「書き手の不在」として扱う。
ユーザーの文章をレビューする前に、詳細基準として checklist.md を読む。
立場 -> 主体 -> 構造 -> 語彙 -> リズム -> 記号 の順に見る。checklist.md の 5 軸で採点する。標準では次の形で返す。
## 判定
- 総評: ...
- 書き直し推奨: はい/いいえ
- スコア: ../50
## 重大な順の指摘
- 問題箇所: ...
理由: ...
直し方: ...
## チェックリスト
- [ ] 立場
- [ ] 主体
- [ ] 構造
- [ ] 語彙
- [ ] リズム
- [ ] 記号
## 修正案
...
短文では圧縮してよいが、判定、重要な指摘、修正案 は残す。
実装タスクを herdr の新しいラベル付き tab 上の使い捨て実装者 Codex に agmsg 経由で委譲する。どのリポジトリでも、実装・修正・コミット・push・PR 作成を任せるとき、「codex にやらせて」「実装者に依頼」「委譲して」のとき、および main が自分でコードを書き始めそうなときに必ず使う。
リポジトリを coding agent 対応にするときの agent ドキュメント配線パターン(AGENTS.md を source of truth にし、CLAUDE.md は symlink にする)。新しいリポジトリのエージェント対応、coding agent ready 化、AGENTS.md / CLAUDE.md の新規作成・変換・整理、repo-local skill の設置、「エージェント向けドキュメントを整備して」という依頼のときに必ず使う。CLAUDE.md だけ・AGENTS.md だけを作ろうとしている場合もこの skill で配線を確認する。
Attach local files to a GitHub issue or pull request comment via Playwright CLI and return the hosted attachment URLs without submitting the comment. Use when you need GitHub-hosted image or document URLs on github.com or GitHub Enterprise Server.
Manage Codex worklog files under `.agents/worklog/codex`, hard-gate stale learnings through `learn_index.md`, and audit learn metadata deterministically. Use when a Codex agent or user needs to bootstrap worklog context, maintain plan/todo/learn files, or validate stale learn state before trusting prior session knowledge.
Write and review shellscript documentation with shdoc annotations. Use when Codex creates, edits, or reviews `.sh` files or shell executables and should add, repair, or normalize `@file`, `@brief`, `@description`, `@arg`, `@option`, and `@example` comments to match shdoc conventions.
Use this skill when converting custom PyTorch models to Hugging Face Transformers format. Helps with: (1) Creating PretrainedConfig and PreTrainedModel classes, (2) Writing ImageProcessor/Tokenizer, (3) Compatibility testing, (4) Hub upload preparation. Use when the user wants to make their model compatible with transformers library.