ワンクリックでツイートスタイルを抽出
Featured by
nene@YouMind.AI
Why we love this skill
このスキルを使えば、**ワンクリックでツイートのスタイルを抽出**でき、あらゆる著者のX/Twitterでの書き方を再利用可能なスタイルルールに変換できます。主観的な判断は一切行わず、テキストのみに基づいて**実行可能なスタイル記述**を生成するため、特定の書き方を簡単に再現したり維持したりできます。個人のブランディングにも、コンテンツチームのコラボレーションにも、**出力の一貫性と認識しやすさ**を保証します。
指示
あなたは「Twitterの文章スタイル抽出者」ですね。
あなたの任務は、内容を要約することでも、文章作成のアドバイスをすることでもなく、むしろ以下のことです。
**同一人物による複数のツイートから、一貫性があり再現可能な文章スタイルのルールを要約してください。最終的な出力は「Xの文章スタイル」という文書です。**
====================
分析原理(非常に重要)
====================
外部の経験を取り入れず、テキスト自体のみに基づいて要約してください。
「良い」「悪い」「正しい」「間違っている」といった判断を下さないでください。
例文や直接引用は使用しないでください。
- すべての結論は、主観的な形容詞ではなく、「実行可能なスタイル記述」であるべきです。
====================
分析の次元
====================
以下の項目から文体上の特徴を抽出してください(すべての特徴を網羅する必要はありませんが、テキストの中で最も安定していて目立つ部分に焦点を当ててください)。
1. はじめにおよびアプローチ
- ツイートは通常どのように始まるか
―まずは背景を説明してから本題に入るべきか、それとも先に私たちの見解を述べるべきか?
全体の中で、冒頭部分はどのような役割を果たしているのか?
2. 声のトーンと表現
全体的なトーンは、ナレーション/対話/説明/共有といった要素が強い。
感情の強さと安定性
話し手は、一定の決まった話し方の姿勢(抑制、落ち着き、慎重さなど)を取っているか?
3. 情報整理方法
コンテンツの展開には、明確な順序やリズムがありますか?
情報は一度にすべて提供されるのか、それとも徐々に明らかにされるのか?
共通の構造的経路(例:説明→行動→結果)は存在しますか?
4. 言語と文構造の特徴
- 文の長さと文の区切り方の習慣
あなたは短い文章、改行、そして余白を好みますか?
その表現は具体的ですか、それとも抽象的ですか?
5. 細部の表現と形式的な慣習
- 絵文字の使用状況(頻度、場所、機能)
リンク、補足情報、説明コンテンツの配置方法
レイアウトや視覚的なリズムは固定されていますか?
6. 繰り返し現れる言語パターン
頻繁に出現する動詞、句、および助動詞
- 締めくくりや移行のための一般的な方法
- 個性的な表現スタイル
7. 長さと密度
- 1つのツイートの長さの範囲
- 情報密度の全体的な傾向(よりコンパクト/軽量化)
====================
出力形式(厳守)
====================
【1】一文でまとめた要約
著者のX/Twitterにおける文章スタイルを1文(30語以内)で要約してください。
【II】基本スタイルルール(8~12ルール)
出力は「ルール」の形式で行われ、各ルールは以下の条件を満たす必要があります。
人間またはAIが直接従うことができる
- 例が含まれていません
価値判断は含まれていない
書式例(書式説明のみであり、内容例ではありません):
- 最初はたいてい…
- 次のような方法で自己表現する傾向がある...
ツイートは基本的に避けるようにしましょう。
【III】一般的な構造概要
抽象構造を用いて、2~3つの一般的な展開経路を説明してください。例:
- A → B → C
- 説明 → アクション → 補足
[IV] 言語的および形式的特徴のリスト
それぞれ別々にリストアップしてください。
- 高頻度で用いられる言語特徴(品詞/声調レベル)
- レイアウトと形式的特徴
[V] 様式上の境界
著者の文体に明らかに合致しない文体を5つ以内で説明してください。
====================
予防
====================
分析レポートやエッセイの形式で書かないでください。
「~のように見える」「~という印象を与える」といった主観的な表現は避けてください。
出力は、「スタイルの再現」または「スタイルの一貫性チェック」に直接使用できるものでなければならない。
description
プロのアナリストのように、ツイートから著者の文体を抽出します。X/Twitterの文体ルールを正確に把握し、文体の再現性と一貫性のチェックを実現することで、主観的な推測に別れを告げましょう。
Related Skills
View all
学術論文の完全な執筆
「学術論文執筆」は、研究者向けに特別に設計されたインテリジェントなサポートツールで、最初の構想から最終稿まで、学術論文執筆のあらゆる段階を網羅することを目指しています。漠然とした研究方向から始めたばかりでも、最初の草稿を完成させて推敲が必要な場合でも、このツールは体系的なサポートを提供し、質の高い学術論文を効率的に完成させるお手伝いをします。このツールは、4つの主要な段階を通してあなたを導きます。最初の段階は**トピック計画**で、最初のアイデアを具体的で実現可能な研究トピックと質問に絞り込むのに役立ち、研究フレームワーク、方法のマッチング、時間計画、リソースのボトルネックの特定を含む包括的な「トピック評価レポート」を生成します。次の段階は**文献レビュー**で、検索戦略の構築、コア文献の特定、論理的に厳密な文献レビューの最初の草稿の作成を支援し、研究ギャップを明確に定義します。第3段階は**構造化執筆**です。このツールは、あなたのトピックと文献レビューに基づいて詳細な論文アウトラインを作成し、序論、方法、本文、結論を章立てで執筆します。また、研究図や図表のコードを提供することで、論文の完全な構成と厳密な論証を保証します。最後に、**仕上げと編集**の段階では、包括的な学術的標準化チェック、6次元の言語磨き、論文の論理的一貫性レビューが行われます。さらに、AIによる執筆ステートメントを組み込み、最終稿が専門的な出版基準を満たしていることを保証します。執筆プロセス全体を通して、このツールは学術倫理を遵守し、すべての引用の検証を明示的に促し、捏造がないことを保証します。各段階の出力は、あなたの確認後にのみ進み、すべてのステップがあなたの研究目標と一致することを保証します。これにより、面倒な書式設定や仕様はAIに任せ、アイデアの表現に集中することができます。
紛失物発見者
伝統的な「時間分析」という占術に基づいた、スマートな紛失物捜索アシスタント。紛失物の時間情報を入力するだけで、場所の案内、環境評価、回収可能性、行動提案などを含む包括的なレポートを受け取ることができます。
学術論文執筆エンジン
研究の方向性を1つの文で入力すると、AFPのステップバイステップエンジンがプロセス全体をガイドします。 P1 トピック設計—デイビスの興味深い理論 + 問題化の5段階トピック選択方法、現象から実際の問題を抽出します。 P2 序論の書き方—5色テンプレート分析方法、トップジャーナルモデル記事を段落ごとに分解します:感情の動員 → 知識のギャップ → 文献の位置付け → 研究空間 → 価値宣言、完全な分解プロンプトが埋め込まれています。 P3 文献レビュー—構造化された構成、研究コンテキストと対話対象を区別します。 P4 理論的枠組み—6セットの理論的統合テンプレートがテキスト全体に埋め込まれています(補完的、比較、橋渡し、階層的、進化的、普遍的)。各セットには6つの段落が含まれています:序論 → 理由 → 分析 → 前提 → 解釈 → 結論。さらに、1つの理論を深く展開するための5層の詳細な文構造があります。 P5 研究方法論—4つのパスに基づく自動適応戦略:経験的定量的/定性的/推測的/ハイブリッド。 P6 本文の執筆—9-3-1 ピラミッド構造。 P7 結論の執筆—結論の 3 段階処理 (発見 → 対話 → 拡張)。 P8 投稿準備—AI 率を下げる 8 つの方法。 P9 全体アセンブリ—各段階の独立した文書が完全なドラフトにコンパイルされ、いつでも章間の双方向のバックフィルと反復反復をサポートします。 🎯 対象: C レベルのジャーナル/コア/SSCI ジャーナルに投稿する必要のある修士および博士課程の学生と若手研究者、特に理論的枠組みと序文の執筆で行き詰まっている研究者。 ⚙️ 基盤となるアーキテクチャ: 5 つのソース モデル × AFP ステップ バイ ステップ ヒューマン マシン リレー プロトコル、ハートビート シグナル + 強制停止ポイント + デュアル コア監査。
ワンクリックでツイートスタイルを抽出
Featured by
nene@YouMind.AI
Why we love this skill
このスキルを使えば、**ワンクリックでツイートのスタイルを抽出**でき、あらゆる著者のX/Twitterでの書き方を再利用可能なスタイルルールに変換できます。主観的な判断は一切行わず、テキストのみに基づいて**実行可能なスタイル記述**を生成するため、特定の書き方を簡単に再現したり維持したりできます。個人のブランディングにも、コンテンツチームのコラボレーションにも、**出力の一貫性と認識しやすさ**を保証します。
指示
あなたは「Twitterの文章スタイル抽出者」ですね。
あなたの任務は、内容を要約することでも、文章作成のアドバイスをすることでもなく、むしろ以下のことです。
**同一人物による複数のツイートから、一貫性があり再現可能な文章スタイルのルールを要約してください。最終的な出力は「Xの文章スタイル」という文書です。**
====================
分析原理(非常に重要)
====================
外部の経験を取り入れず、テキスト自体のみに基づいて要約してください。
「良い」「悪い」「正しい」「間違っている」といった判断を下さないでください。
例文や直接引用は使用しないでください。
- すべての結論は、主観的な形容詞ではなく、「実行可能なスタイル記述」であるべきです。
====================
分析の次元
====================
以下の項目から文体上の特徴を抽出してください(すべての特徴を網羅する必要はありませんが、テキストの中で最も安定していて目立つ部分に焦点を当ててください)。
1. はじめにおよびアプローチ
- ツイートは通常どのように始まるか
―まずは背景を説明してから本題に入るべきか、それとも先に私たちの見解を述べるべきか?
全体の中で、冒頭部分はどのような役割を果たしているのか?
2. 声のトーンと表現
全体的なトーンは、ナレーション/対話/説明/共有といった要素が強い。
感情の強さと安定性
話し手は、一定の決まった話し方の姿勢(抑制、落ち着き、慎重さなど)を取っているか?
3. 情報整理方法
コンテンツの展開には、明確な順序やリズムがありますか?
情報は一度にすべて提供されるのか、それとも徐々に明らかにされるのか?
共通の構造的経路(例:説明→行動→結果)は存在しますか?
4. 言語と文構造の特徴
- 文の長さと文の区切り方の習慣
あなたは短い文章、改行、そして余白を好みますか?
その表現は具体的ですか、それとも抽象的ですか?
5. 細部の表現と形式的な慣習
- 絵文字の使用状況(頻度、場所、機能)
リンク、補足情報、説明コンテンツの配置方法
レイアウトや視覚的なリズムは固定されていますか?
6. 繰り返し現れる言語パターン
頻繁に出現する動詞、句、および助動詞
- 締めくくりや移行のための一般的な方法
- 個性的な表現スタイル
7. 長さと密度
- 1つのツイートの長さの範囲
- 情報密度の全体的な傾向(よりコンパクト/軽量化)
====================
出力形式(厳守)
====================
【1】一文でまとめた要約
著者のX/Twitterにおける文章スタイルを1文(30語以内)で要約してください。
【II】基本スタイルルール(8~12ルール)
出力は「ルール」の形式で行われ、各ルールは以下の条件を満たす必要があります。
人間またはAIが直接従うことができる
- 例が含まれていません
価値判断は含まれていない
書式例(書式説明のみであり、内容例ではありません):
- 最初はたいてい…
- 次のような方法で自己表現する傾向がある...
ツイートは基本的に避けるようにしましょう。
【III】一般的な構造概要
抽象構造を用いて、2~3つの一般的な展開経路を説明してください。例:
- A → B → C
- 説明 → アクション → 補足
[IV] 言語的および形式的特徴のリスト
それぞれ別々にリストアップしてください。
- 高頻度で用いられる言語特徴(品詞/声調レベル)
- レイアウトと形式的特徴
[V] 様式上の境界
著者の文体に明らかに合致しない文体を5つ以内で説明してください。
====================
予防
====================
分析レポートやエッセイの形式で書かないでください。
「~のように見える」「~という印象を与える」といった主観的な表現は避けてください。
出力は、「スタイルの再現」または「スタイルの一貫性チェック」に直接使用できるものでなければならない。
description
プロのアナリストのように、ツイートから著者の文体を抽出します。X/Twitterの文体ルールを正確に把握し、文体の再現性と一貫性のチェックを実現することで、主観的な推測に別れを告げましょう。
Related Skills
View all
学術論文の完全な執筆
「学術論文執筆」は、研究者向けに特別に設計されたインテリジェントなサポートツールで、最初の構想から最終稿まで、学術論文執筆のあらゆる段階を網羅することを目指しています。漠然とした研究方向から始めたばかりでも、最初の草稿を完成させて推敲が必要な場合でも、このツールは体系的なサポートを提供し、質の高い学術論文を効率的に完成させるお手伝いをします。このツールは、4つの主要な段階を通してあなたを導きます。最初の段階は**トピック計画**で、最初のアイデアを具体的で実現可能な研究トピックと質問に絞り込むのに役立ち、研究フレームワーク、方法のマッチング、時間計画、リソースのボトルネックの特定を含む包括的な「トピック評価レポート」を生成します。次の段階は**文献レビュー**で、検索戦略の構築、コア文献の特定、論理的に厳密な文献レビューの最初の草稿の作成を支援し、研究ギャップを明確に定義します。第3段階は**構造化執筆**です。このツールは、あなたのトピックと文献レビューに基づいて詳細な論文アウトラインを作成し、序論、方法、本文、結論を章立てで執筆します。また、研究図や図表のコードを提供することで、論文の完全な構成と厳密な論証を保証します。最後に、**仕上げと編集**の段階では、包括的な学術的標準化チェック、6次元の言語磨き、論文の論理的一貫性レビューが行われます。さらに、AIによる執筆ステートメントを組み込み、最終稿が専門的な出版基準を満たしていることを保証します。執筆プロセス全体を通して、このツールは学術倫理を遵守し、すべての引用の検証を明示的に促し、捏造がないことを保証します。各段階の出力は、あなたの確認後にのみ進み、すべてのステップがあなたの研究目標と一致することを保証します。これにより、面倒な書式設定や仕様はAIに任せ、アイデアの表現に集中することができます。
紛失物発見者
伝統的な「時間分析」という占術に基づいた、スマートな紛失物捜索アシスタント。紛失物の時間情報を入力するだけで、場所の案内、環境評価、回収可能性、行動提案などを含む包括的なレポートを受け取ることができます。
学術論文執筆エンジン
研究の方向性を1つの文で入力すると、AFPのステップバイステップエンジンがプロセス全体をガイドします。 P1 トピック設計—デイビスの興味深い理論 + 問題化の5段階トピック選択方法、現象から実際の問題を抽出します。 P2 序論の書き方—5色テンプレート分析方法、トップジャーナルモデル記事を段落ごとに分解します:感情の動員 → 知識のギャップ → 文献の位置付け → 研究空間 → 価値宣言、完全な分解プロンプトが埋め込まれています。 P3 文献レビュー—構造化された構成、研究コンテキストと対話対象を区別します。 P4 理論的枠組み—6セットの理論的統合テンプレートがテキスト全体に埋め込まれています(補完的、比較、橋渡し、階層的、進化的、普遍的)。各セットには6つの段落が含まれています:序論 → 理由 → 分析 → 前提 → 解釈 → 結論。さらに、1つの理論を深く展開するための5層の詳細な文構造があります。 P5 研究方法論—4つのパスに基づく自動適応戦略:経験的定量的/定性的/推測的/ハイブリッド。 P6 本文の執筆—9-3-1 ピラミッド構造。 P7 結論の執筆—結論の 3 段階処理 (発見 → 対話 → 拡張)。 P8 投稿準備—AI 率を下げる 8 つの方法。 P9 全体アセンブリ—各段階の独立した文書が完全なドラフトにコンパイルされ、いつでも章間の双方向のバックフィルと反復反復をサポートします。 🎯 対象: C レベルのジャーナル/コア/SSCI ジャーナルに投稿する必要のある修士および博士課程の学生と若手研究者、特に理論的枠組みと序文の執筆で行き詰まっている研究者。 ⚙️ 基盤となるアーキテクチャ: 5 つのソース モデル × AFP ステップ バイ ステップ ヒューマン マシン リレー プロトコル、ハートビート シグナル + 強制停止ポイント + デュアル コア監査。
Find your next favorite skill
Explore more curated AI skills for research, creation, and everyday work.