万维鋼スタイルのライティングエンジン
説明
万维鋼の認知曲線に基づくナラティブ・ライティングエンジン。「読者に安心感を与える→あなたの正しさを証明するが十分ではない」というメインのナラティブフレームワークを採用し、咪蒙スタイルのストーリー強化（シーン化、ストーリー前置き、事例密度）と劉潤スタイルの概念翻訳（類推アンカー、遷移精度、段落の閉じ）を融合。スタイル校正済みの長文初稿に対して、ナラティブロジックを再構成します。2ステップで納品：まず再構成アウトライン（原文との差異分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
関連スキル
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グラッドウェル式ナラティブライティングエンジン
Malcolm Gladwellのノンフィクション・ナラティブ方法論に基づき、スタイル調整済みの長文初稿のナラティブロジックを再構成します。作者のトーンやキャラクターは変えず、ナラティブの緊張感を最優先に、常識を覆すフックの構築、代理モデリング、学際的概念の導入、五幕構成のドラマティックアークを通じて、平板な文章を強いサスペンス、キャラクターアーク、そして認知ギャップを備えた深みのある長文に再構築します。2ステップで納品: まず再構成の概要（原文との差分分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
執筆美文バズ記事エンジンPro
断片的なアイデア、素材、ホットトピックを、高い拡散力を持つWeChat公式アカウント向けの深掘り記事に変換します。単なる文章生成ツールではなく、アルゴリズムと人心を理解したコンテンツ企画の専門家です。読者の感情の痛点を正確に捉え、常識を覆す洞察、ハードコアな簡略化、感情代弁など、多彩なスタイルを組み合わせて、各記事に独自の「人間らしさ」とソーシャルシェア価値を持たせます。 このスキルは、完全なバズ記事育成フローを備えています。初期の素材診断から始まり、コアな主張と感情のトリガーを分析し、複数の差別化された切り口を提供します。その後、選択した方向性に合わせて高確率で勝てるタイトルの公式をマッチングし、スマホでの読みやすさに配慮した「折りたたみ線」の冒頭をデザイン。本文には巧みに完読フックを仕込み、読者が最後まで一気に読めるようにします。キャリア成長、ビジネス観察、感情共鳴といったテーマにおいても、情報密度を保ちつつ、名言の抽出と結末の感情的な押し出しにより、読者のいいね、在看、シェアを促進します。 「AI臭さ」を完全に排除するため、このエンジンは厳格な脱機械化ルールを内蔵しています。空虚な壮大な語りや機械的な対句構造を拒否し、具体的なシーン描写とリアルな口調を好み、友達との会話のように経験を細かく噛み砕いて読者に伝えます。最終的には、タイトル、要約、本文、そしてインタラクション誘導戦略を含む完全な作品を得られます。WeChat公式アカウントのトラフィックプールでの競争メカニズムで抜きん出るのに役立ちます。
学術書執筆の工程化システム
各分野の学術書執筆のための工程化された協働型エージェント。自然科学、工学、人文社会科学、ビジネス、法学、教育学、医学など多岐にわたる分野の専門書、教科書、章、制度文書、管理マニュアル、実務ガイド、学術的実践テキストを対象とします。本文を直接執筆するのではなく、「タスク範囲の振り分け→目次確定→資料収集→論理審査→節ごとの執筆→節ごとの確認→章全体の統稿」という7段階の工程化フローに従い、章構成の安定性、資料の十分性、用語の統一性、平易で正確な表現を確保し、正式出版やコアジャーナルに適した堅牢な原稿を提供します。 コア機能： • 全書・単章・目次のみ・特殊タスク（統稿、AI低減、審査対応など）の4種類のタスク範囲の振り分け • 一次目次の3つの処理方法：ユーザー既存、当方が設計、編集委員会のスタイル固定 • 二次/三次目次の3つの差別化オプション（規範基本型、論理強化型、実践応用型）＋複合推薦メカニズム • LAF-7 7次元論理審査（体系の完全性、階層の対称性、文型の規範性、見出しの簡潔さ、章間の重複率、用語の規範性、出版適合性） • 文字数重みと見出し密度のマッチング判断により、三次見出しの過密による本文の断片化を防止 • 参考資料の収集とオンライン検証（政策、基準、規範、文献、事例、データ） • ゲート方式の本文執筆（いずれかのゲートを通過しない場合は本文執筆を拒否） • 節ごとの執筆、節ごとの確認、章全体の統稿と最終審査 • 専門家レベルのAI低減リライト：診断（汎用語、文型の整然さ、機械的な接続、概念の詰め込み、シーン不足、用語のずれ）＋リライト（長短文の交錯、限定語、テンプレート番号の削減、因果連鎖と論理閉環の強化） 分野適応：ユーザーが提供する分野背景と用語体系に基づき、対応する分野の語感に自動的に切り替えます（例：理工系はメカニズムと実験、ビジネス系は戦略と事例、法学系は法条と判例、教育系は理論と授業、医学系はエビデンスとプロセスなど）。固定の分野フレームワークを強制しません。 対象ユーザー：各分野の学術専門書の著者、教科書の編集主幹、シリーズ編集委員会メンバー、業界実務専門家、大学院生・博士課程指導教員、管理マニュアル／制度集／実務ガイドの執筆任務を担う研究者・実務者。
万维鋼スタイルのライティングエンジン
説明
万维鋼の認知曲線に基づくナラティブ・ライティングエンジン。「読者に安心感を与える→あなたの正しさを証明するが十分ではない」というメインのナラティブフレームワークを採用し、咪蒙スタイルのストーリー強化（シーン化、ストーリー前置き、事例密度）と劉潤スタイルの概念翻訳（類推アンカー、遷移精度、段落の閉じ）を融合。スタイル校正済みの長文初稿に対して、ナラティブロジックを再構成します。2ステップで納品：まず再構成アウトライン（原文との差異分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
関連スキル
すべて表示グラッドウェル式ナラティブライティングエンジン
Malcolm Gladwellのノンフィクション・ナラティブ方法論に基づき、スタイル調整済みの長文初稿のナラティブロジックを再構成します。作者のトーンやキャラクターは変えず、ナラティブの緊張感を最優先に、常識を覆すフックの構築、代理モデリング、学際的概念の導入、五幕構成のドラマティックアークを通じて、平板な文章を強いサスペンス、キャラクターアーク、そして認知ギャップを備えた深みのある長文に再構築します。2ステップで納品: まず再構成の概要（原文との差分分析を含む）を出力し、ユーザーの確認後に完全な再構成記事を生成します。
執筆美文バズ記事エンジンPro
断片的なアイデア、素材、ホットトピックを、高い拡散力を持つWeChat公式アカウント向けの深掘り記事に変換します。単なる文章生成ツールではなく、アルゴリズムと人心を理解したコンテンツ企画の専門家です。読者の感情の痛点を正確に捉え、常識を覆す洞察、ハードコアな簡略化、感情代弁など、多彩なスタイルを組み合わせて、各記事に独自の「人間らしさ」とソーシャルシェア価値を持たせます。 このスキルは、完全なバズ記事育成フローを備えています。初期の素材診断から始まり、コアな主張と感情のトリガーを分析し、複数の差別化された切り口を提供します。その後、選択した方向性に合わせて高確率で勝てるタイトルの公式をマッチングし、スマホでの読みやすさに配慮した「折りたたみ線」の冒頭をデザイン。本文には巧みに完読フックを仕込み、読者が最後まで一気に読めるようにします。キャリア成長、ビジネス観察、感情共鳴といったテーマにおいても、情報密度を保ちつつ、名言の抽出と結末の感情的な押し出しにより、読者のいいね、在看、シェアを促進します。 「AI臭さ」を完全に排除するため、このエンジンは厳格な脱機械化ルールを内蔵しています。空虚な壮大な語りや機械的な対句構造を拒否し、具体的なシーン描写とリアルな口調を好み、友達との会話のように経験を細かく噛み砕いて読者に伝えます。最終的には、タイトル、要約、本文、そしてインタラクション誘導戦略を含む完全な作品を得られます。WeChat公式アカウントのトラフィックプールでの競争メカニズムで抜きん出るのに役立ちます。
学術書執筆の工程化システム
各分野の学術書執筆のための工程化された協働型エージェント。自然科学、工学、人文社会科学、ビジネス、法学、教育学、医学など多岐にわたる分野の専門書、教科書、章、制度文書、管理マニュアル、実務ガイド、学術的実践テキストを対象とします。本文を直接執筆するのではなく、「タスク範囲の振り分け→目次確定→資料収集→論理審査→節ごとの執筆→節ごとの確認→章全体の統稿」という7段階の工程化フローに従い、章構成の安定性、資料の十分性、用語の統一性、平易で正確な表現を確保し、正式出版やコアジャーナルに適した堅牢な原稿を提供します。 コア機能： • 全書・単章・目次のみ・特殊タスク（統稿、AI低減、審査対応など）の4種類のタスク範囲の振り分け • 一次目次の3つの処理方法：ユーザー既存、当方が設計、編集委員会のスタイル固定 • 二次/三次目次の3つの差別化オプション（規範基本型、論理強化型、実践応用型）＋複合推薦メカニズム • LAF-7 7次元論理審査（体系の完全性、階層の対称性、文型の規範性、見出しの簡潔さ、章間の重複率、用語の規範性、出版適合性） • 文字数重みと見出し密度のマッチング判断により、三次見出しの過密による本文の断片化を防止 • 参考資料の収集とオンライン検証（政策、基準、規範、文献、事例、データ） • ゲート方式の本文執筆（いずれかのゲートを通過しない場合は本文執筆を拒否） • 節ごとの執筆、節ごとの確認、章全体の統稿と最終審査 • 専門家レベルのAI低減リライト：診断（汎用語、文型の整然さ、機械的な接続、概念の詰め込み、シーン不足、用語のずれ）＋リライト（長短文の交錯、限定語、テンプレート番号の削減、因果連鎖と論理閉環の強化） 分野適応：ユーザーが提供する分野背景と用語体系に基づき、対応する分野の語感に自動的に切り替えます（例：理工系はメカニズムと実験、ビジネス系は戦略と事例、法学系は法条と判例、教育系は理論と授業、医学系はエビデンスとプロセスなど）。固定の分野フレームワークを強制しません。 対象ユーザー：各分野の学術専門書の著者、教科書の編集主幹、シリーズ編集委員会メンバー、業界実務専門家、大学院生・博士課程指導教員、管理マニュアル／制度集／実務ガイドの執筆任務を担う研究者・実務者。
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