humanize-writing
Remove AI-generated tone and make writing sound more human in Japanese and English. Use when reviewing drafts for AIっぽさ, humanizing article/blog text, 文体チェック, AI感を消したい, or ChatGPT tells.
Best use case
humanize-writing is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
Remove AI-generated tone and make writing sound more human in Japanese and English. Use when reviewing drafts for AIっぽさ, humanizing article/blog text, 文体チェック, AI感を消したい, or ChatGPT tells.
Teams using humanize-writing should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/humanize-writing/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How humanize-writing Compares
| Feature / Agent | humanize-writing | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
Remove AI-generated tone and make writing sound more human in Japanese and English. Use when reviewing drafts for AIっぽさ, humanizing article/blog text, 文体チェック, AI感を消したい, or ChatGPT tells.
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# Humanize Writing AI生成っぽさを検出して、人間らしい文章に直すSkill。 このSkillの中核は、**説明文を増やすことではなく、書き手の判断の跡を戻すこと**。 整った正論を並べるより、「なぜそうしたか」「どこを重視したか」が見える文章を優先する。 ## When to Use - 原稿の **AIっぽさ監査**(レビュー型) - **最初から人間らしく書かせる**(生成指示型) - 日本語記事(Qiita / WordPress / note)、英語記事(Medium)、技術ドキュメント・README - キーワード: `AIっぽさ`, `humanize`, `人間らしく`, `文体チェック`, `AI感`, `ChatGPT tells` ## 関連 Instruction(任意) このSkillは**単体で完結**する(他ファイルへの依存なし)。 ワークスペースに文体ルールを常時適用したい場合は、`.github/instructions/writing-style.md` のような instruction を併用するとよい(任意)。 Skill と instructions の棲み分け: - **instructions**: 記事を書く全工程で常に適用されるルール(文体ポリシー) - **SKILL.md**: AI文監査・変換という **特定タスク** の手順書(このファイル) ## Voice Calibration(任意) - ユーザーが**過去記事や自分の文例**を出した場合は、その voice を mirror する - 見る項目は、文の長さ、段落長、つなぎ語の癖、句読点、言い切りの強さ、口癖 - generic な「human っぽさ」より、**本人の癖に寄せること**を優先する - サンプルが無い場合だけ、この Skill の既定ルールを前面に出す ## Done Criteria **レビュー型**: - [ ] 検出された問題箇所を行番号/引用付きで列挙 - [ ] 各問題に「カテゴリ」「置換案」を付ける - [ ] 同じ箇所に重なったシグナルを別件で水増しせず、必要なら `stacking pattern` としてまとめる - [ ] 温度感(敬体/常体/絵文字)が記事全体で一貫していることを確認 - [ ] 最終版に `つまり` / `要は` / `かなり` / `十分` / `実は` などの要注意語が残っていない、または意図的であると説明できる - [ ] 事実・感想・意図が同じ文や同じ段落で混線していない - [ ] 一般論の説明ではなく、書き手の判断が読めるかを確認する - [ ] 実測結果、公式ソース、AI が補った整形結果が混ざっていない **生成指示型**: - [ ] 同じ書き出しの文が3連続しない - [ ] 抽象語ではなく具体語で書く - [ ] 体験と引用が主語レベルで分かれている(自分がやった/AIにやらせた/公式ドキュメントからの引用 を混同しない) - [ ] 文例がある場合、その人の voice を mirror できている - [ ] 「整った正論」より、書き手の動機・迷い・判断が見える ## Permissions - ✅ `.md` 原稿の読み取り・編集・差分提案 - ❌ 文意の捏造・事実の追加(文体だけ直す) - ❌ 未検証の断定語への書き換え --- ## Phase 1: スキャン(検出) 原稿から次のシグナルを列挙する。**検出は厳密に、修正は文脈判断で**。 ### 日本語シグナル(高優先) | カテゴリ | パターン | 置換方針 | | ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 定型接続詞 | `つまり、` `要は` `言い換えると` `すなわち` | 削除、または具体語へ | | 空虚な断定・抽象語 | `かなり` `十分` `しっかり` `活用` `効率化` `土台` `価値` などでまとめる | 数値・具体描写・動作へ。何をしたか、何が変わったかに置換 | | 定型構文 | `〇〇そのものではなく△△すること` `〇〇というわけではなく` | 事実に沿って書き直す | | 定型導入 | `実は〜なのです` `〜してみませんか?` | 削除 | | メタ観察導入 | `面白いのは〜` `印象に残ったのは〜` `気になったのは〜` が、観察文の前置きとして出る | 前置きを削り、見えた事実や出典の内容から始める。主観を残すなら後ろに短く置く | | 冗長助動詞 | `〜ということができます` `〜することが可能です` | `〜できます` | | 過剰謙遜 | `〜かもしれません` の乱用 | 事実なら言い切る | | soft assertion 連続 | `〜と思います` `〜と感じています` `〜と考えています` が同セクションに3回以上 | 半数以上を言い切りに。事実は断定し、主観は1回だけ残す | | 同じ文末連続 | `〜でした。` が3連続以上 | 一部を常体・体言止め・倒置に | | 同じ書き出し連続 | `今回は`〜/`今回の`〜 が3連続 | 主語・視点を変える | | 章末定型 | `いかがでしたか?` `この記事が〜の助けになれば` | 削除/体験ベースに | | pivot構文 | `〇〇ではなく△△` `〇〇というより△△` | 読者視点で対比が成立するか検証。成立しなければ一文で言い切る | | 比較で逃がす要約 | `A より B` `X の話では終わっていない` `単なる〜ではなく` が、観察文の代わりに出てくる | 比較を先に立てず、見えた事実を書く。比較が必要なら後ろへ回す | | 章立て予告 | 冒頭で「この記事では次の流れで見ていきます」+ `1.〜N.` 列挙 | TL;DR と H2 目次で二重化。削除し 1 行導入に圧縮 | | 教訓風総括段落 | 節末の「ここでの学びはシンプルで、〜ことでした」「一番のポイントは〜ことでした」 | 動詞に溶かすか削除して結論を直結 | | 判断不在の正論 | 誰が書いても成立する一般論だけが並ぶ | 書き手が何を重視したか、どこで迷ったか、何を先にやったかを少し残す | | 観測後の抽象総評 | before / after や検証結果の直後に「この点では、〜期待どおり動きました」「〜と見てよさそうです」で締める | 総評を足さず、確認できた変化そのものへ戻す。`何本から何本に減ったか` `何が置き換わったか` のように観測事実で閉じる | | 説教締め | まとめ末の「〇〇な人でも、まずは〜くらいの使い方からでも十分助かりました」 | 著者の予告・次の行動・主観で閉じる | | 節冒頭テンプレ | 「〇〇だけだと△△までは届きません。ここも AI に任せました」 | 導入を落とし、指示内容から直入り | | 見出し復唱 | H2/H3 直後の「ここが一番効いたポイントでした」 | 削除。見出しで言ったことは本文で繰り返さない | | ポイント専用節 | 「試行錯誤で効いたコツ」「ここが効いた」の H2 独立 | まとめ節に吸収 | | 当たり前解説 | コード/表直後の「こうしておくと〜が分かります」「〇〇だと把握しづらいです」 | 削除 | | 教科書型橋渡し | `この違いが分かると〜` `ここで重要なのは〜` `ここで大事なのは〜` `大事なのは〜` `この段階で〜しておくと〜` `〜と覚えておけば、ひとまず十分です` が節ごとに反復 | 半数以上を削除。残すなら同一パターンを連続させない。読者安心フレーズより事実か判断軸で閉じる | | 予測的足場設営 | 「ここで大事なのは〜です」「〜が考慮すべき点です」が章冒頭に出て、直後の本文で同じ内容を説明している | 予測を削除し、本文へ直結させる。残すなら、その予測が必要な理由を本文に入れる | | 内部資産列挙 | `SSOT` `handbook` `playbook` `checklist` `運営メモ` などの内部資産名を棚卸しする | 公開文では一覧化せず、「何がやりやすくなったか」に圧縮 | | 便利語口癖化 | `一気に` `強い` `助かる` `そのまま` `しっかり` `土台` が同記事に3回以上 | 半分以上を削除または具体語に置換 | | 整理語で締める | `前に出していました` `前に出ています` `話がつながります` `見えてきます` `腑に落ちます` で段落を締める | 整理ラベルで閉じず、観察した事実で止める。必要なら判断は次文で短く足す | | 抽象カテゴリ列挙 | `〜面` `足回り` `地図がつながる` `似た温度の話` や、`runtime / context / tooling` のような分類語だけで観察を運ぶ | 具体名詞や動作へ戻す。例: `agent work を回す面` より `agent session を作り、並べ、検証する導線`。分類語を使うなら、先に製品名・画面・発表内容を出す | | 和文と英数字の密着 | 日本語本文で、日本語と独立した半角英数字・英単語が直接つながる(例: `Factory活用` `GitHub認定` `C360定期チェック` `33件` `WS資料` `5名決定`)。略語と括弧書きが密着する(例: `2FA(2要素認証)` `SAML(Security Assertion Markup Language)`) | 本文として読む箇所は前後に半角スペースを入れる。特に `件` `本` `社` `名` `回` `枚` `h` `万` `%` などの助数詞・単位や、略語+名詞の密着を見直す。略語と直後の括弧書きの間にも半角スペースを入れる(例: `2FA (2 要素認証)`)。`GH-300` `#49` `1on1` URL など一体で読むID・型番・記号列は崩さない | | コア論点ずれ | TL;DR/振り返り節/まとめで「主な争点/答え」の語彙が一致しない | 3 箇所で同じ語彙を使う | | オチ見出し | Step/章タイトルに「〜で全体像を掴む」「〜まで持っていく」「〜ラベル化したら読めるようになった」「〜実用的になる」など結果/教訓/感嘆を入れる | 見出しは**動作の目的**だけを名詞句/短い動詞句で(例: 「Python で可視化する」「IP にラベルを付ける」「Markdown レポートにまとめる」) | | 余談マーカー見出し | 「ちなみに〜」「実際にやってみた感想」「やってみたら〜だった」の口語前置き | 「補足」「感想」「〇〇ではない」等の短い名詞句、または節ごと削除 | | 断片ヘッダ | 見出し直後の「まずはこちらです」「この節では〜」「初回イベントはこちらです」 | 見出しに吸収し、本題から始める | | 急な文体シフト | 1 段落だけ広報文・論文調・テンプレ文に跳ねる | 周囲の温度に合わせ、浮いた段落を解体する | | 過剰無難化 | 修正後に「少なくありません」「〜と映ることがあります」「前提が違う」のような安全な一般論へ丸まり、元文の体温や観察場面が消える | 炎上回避の丸めだけで終わらせず、書き手が実際に見た場面・言い回し・判断の順番を少し戻す。必要なら丁寧化より具体化を優先する | | 安全圏フレーズ | `〜の方が安全です` `〜と見るのが安全です` `〜と読むのが安全です` のように、判断を「安全」に逃がす | security / safety 文脈以外では避ける。`私は〜と読んでいます` `ここは〜と切り分けます` `〜と見ると無理がありません` のように、判断主体・根拠・読み筋へ戻す | | 温度の不一致 | 絵文字・顔文字・口語の導入だけ残り、本文が研修資料や採用コラムのように硬くなる | 絵文字を残すなら本文も少し口語に寄せる。本文を硬くするなら絵文字やラフな前置きを減らし、媒体の温度をそろえる | | Copula 回避 | `〜として機能する` `〜の役割を果たす` `〜を誇る` `〜を提供する` で `〜です` `〜である` `〜がある` を避ける | シンプルな述語に戻す。`is`/`are` に相当する平易な表現で十分 | | 過剰言い換え | 同一概念を毎回違う語で指す(例: サービス→プラットフォーム→ソリューション→基盤) | 一貫した用語を使う。繰り返しを恐れない | | 曖昧な帰属 | `専門家は〜と指摘している` `〜と言われている` `多くの研究で〜が示されている` と帰属先が不明 | 出典を具体名で示すか、自分の判断として書く | | 実測と補完の混線 | `実際に返ってきました` と書きながら、手で補った URL・説明・リンク整形まで同じ文で扱う | 「ツールが返したもの」「AI が ID から組み立てたもの」「記事用に著者が補ったもの」を分ける。読者に見せる最終形は出してよいが、由来をぼかさない | | メタ前置き宣言 | 本文や節の冒頭で「隠す必要もないので素直に書きます」「ぶっちゃけ書きます」「ここから個人の感想ですが、私の見立てはこうです」のように、これから本音/感想/結論を書きますと宣言する前置き | 削除して結論や感想を直接書く。「ここから個人の感想です。」程度の 1 行は可 | | 整合確認文 | Q&A や本文末の「〜と整合します」「矛盾しません」「あなたのように個人契約で使えている状態と一致します」のように、読者の状況を勝手にラベル付けして AI が答え合わせする文 | 削除。結論または事実だけで止め、読者状況の総括は書かない | | 締めの俗称初出 | まとめ・最終段落で「議事録作成くん」「PowerPoint たたき台化」のような俗称・ニックネーム・自分用ラベルを **本文に登場していないのに初出させる** | 本文で導入していない呼称は締めに出さない。出すなら本文中に登場場面を作るか、普通名詞へ置換 | ### 英語シグナル(高優先) | カテゴリ | パターン | 置換方針 | | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------- | | Buzz nouns | `delve`, `tapestry`, `realm`, `landscape`, `testament`, `paramount`, `cornerstone`, `beacon`, `symphony`, `crucible`, `nuance`, `intricacies` | 具体名詞へ | | Buzz verbs | `embark`, `unleash`, `unlock`, `harness`, `leverage`, `navigate`, `foster`, `streamline`, `empower`, `elevate`, `orchestrate`, `bolster`, `cultivate` | 普通の動詞へ | | Buzz adjectives | `ever-evolving`, `seamless`, `robust`, `cutting-edge`, `game-changing`, `transformative`, `unparalleled`, `pivotal`, `holistic`, `multifaceted`, `meticulous` | 事実の描写へ | | Filler openers | `In today's fast-paced world`, `In the rapidly evolving world of`, `In the ever-changing landscape of`, `It is important to note that`, `It's worth noting that`, `At its core` | 削除 | | Exploratory openers | `Let's explore`, `Let's dive into`, `Let's take a closer look at`, `Let's unpack`, `step-by-step guide` | 削除 or 題材名から書き始める | | Pivot constructions | `Not just X but Y`, `X isn't just Y, it's Z`, `It's not about X, it's about Y`, `Rather than X, consider Y` | 一文で言い切る | | Parallel triples | `A, B, and C` が段落ごとに反復 | 1〜2個は崩す | | Em-dash 多用 | 段落内 `—` が 2 回以上 | 句点・括弧に置換 | | Hedge stacking | `can`, `may`, `might`, `could`, `potentially`, `arguably` の連鎖 | 断定可なら断定 | | Transition tells | `Furthermore,`, `Moreover,`, `Additionally,`, `That said,`, `Having said that,`, `As we've seen,` の乱用 | 削除 or `Also,` | | Conclusion tell | `In conclusion,`, `Ultimately,`, `To sum it all up,`, `In a nutshell,`, `All in all,` の多用 | 削除 | | Engagement tell | `I hope this helps!`, `Feel free to reach out`, `Happy coding!` をテンプレで付ける | 本物の一言に差し替え | | Rhetorical Q | `But what does this really mean?`, `Why does this matter?` | 具体主張に | | Throat-clearing | `Before we dive in,`, `With that out of the way,` | 削除 | | Emoji-heading | 見出し先頭の 🚀 ✨ 🔥 が毎節 | 必要な節だけ残す | | Copula avoidance | `serves as`, `stands as`, `marks`, `represents`, `boasts`, `features`, `maintains`, `offers` で `is`/`has` を避ける | `is` `has` で書き直す | | Elegant variation | 同一概念を毎回別語で指す(protagonist → main character → central figure → key player) | 一貫した用語を使う | | Sycophantic tone | `Great question!`, `You're absolutely right!`, `Excellent point!` のテンプレ肯定 | 削除して本題に入る | | Generic conclusions | `The future looks bright`, `only time will tell`, `remains to be seen` | 具体的な次の行動で閉じる | ### 構造シグナル(言語共通) - 段落の長さが**均一すぎる**(AIは揃えがち)→ 1-2 文の短段落を混ぜる - 見出しの語尾が**毎回同じ**(例: 全部「〜する」)→ 少なくとも1つは変える - 箇条書きが**常に3点or5点**で統一 → 実際に必要な数でよい - 短文投稿で「3点の整理」+「2点の助言」のように綺麗な数へ収束する → 1つは段落に戻す、または実際に言いたい数だけにする - 冒頭の助走が**長すぎる**(注意書き、自己周辺の補足、用語辞典、余談が主論より先に続く)→ 強い主張、整理軸、TL;DR を先に出し、前置きは 1-2 段落へ圧縮する - ヘッダー下の**導入文が毎回1文**→ 不要な段は削る - 公開向けの段落で**内部構造の説明が長すぎる** → 何を管理したかではなく、読者が受け取る効果へ圧縮する - 事実・感想・意図が**1 段落に混在**している → 数字、手応え、狙いを分ける - 全段落が**同じ熱量で均一** → 強く言いたい段と軽く触れる段に差を付ける - 見出し直後に**言い換え段落**が入る → 見出しの反復を削り、すぐ本題に入る - 観察より**整理ラベルが先に来る**(例: `〜として見ると追いやすい`, `〜の話では終わっていない`, `〜に見える`)→ まず見えた事実を書く。判断は後ろへ回す - 冒頭で出した**整理軸と本文の節構成がずれる**(例: 4 層で読むと言いつつ、節内で別レイヤーの話題を抱え込む)→ はみ出した話題は削る、別節へ移す、1 行補足に畳む - 文長の**変動係数が低すぎる**(人間は 0.4–0.8、AI は 0.15–0.35 に収束)→ 短文と長文を意図的に混ぜる - まとめが**課題→展望テンプレ**(`〜にもかかわらず課題もある。しかし今後〜が期待される`)→ 具体的な次のアクションで閉じる - 末尾の**導線が多重化**している(例: 試すもの、読み順、参考が重複して並ぶ)→ 主導線を 1 本に絞り、他は参考へ吸収する ### 検出時の補助ルール - 同じ文や同じ段落に複数シグナルが重なる場合は、別件で水増しせず **`stacking pattern`** としてまとめる - `em dash 多用`、三点並び、文末連続、同型リストは**印象で言わずに数える** - 「AI っぽい」より、**どの構造がそう見せているか** を先に言語化する - 声に出して読んだときに引っかかる文は、優先的に要修正候補へ上げる - ユーザーが 1 文だけを指して「これ AI っぽい」と言った場合、その文だけ直して終わらず、同じ family の表現(`より、` `に見える` `前に出ている` など)を全文で横展開して見る - **300字(英語 100 words)未満**の短い文章では false positive リスクが高い。検出結果に confidence 注記を付ける ### 体験談シグナル(writing-style 3 連携) - 自分主語と AI 主語の混同 → L1「自分がやった」vs「AIにやらせた」の分離 - 結果だけ書いて改善プロセスが欠落 → プロセスごと書く - 実体験と AI が Web 検索で補充した知識の混同 → 分離して明記 - 事実・感想・意図を同じ文で混ぜない - 「この人がどう判断したか」が見える文を優先する - API / MCP / CLI などの結果を書くときは、手元で確認した結果と、モデルが読みやすく整形した結果を分ける - プロセス中間ステップと成果物の混同 → 読者に効かない実行ログは削り、結果と判断だけ残す - 指示フレーズが結論に混ざる → `〜を意識すべき` `〜が大事` だけで閉じず、理由が本文にないなら削除する ### 優先順位 監査時は次の順で見る。 1. 事実が変わっていないか 2. 書き手の主語と判断が見えるか 3. 抽象語やつなぎ語で説明しすぎていないか 4. 構造が均一すぎないか --- ## Phase 2: 出力(検出レポート) Phase 1 の検出結果を次の形式で返す。 ```markdown ## AI-likeness Audit ### High-priority (要修正) - L42 「つまり、〜」→ 定型接続詞。削除 or 具体語 before: つまり、サービス名に近い根拠を優先します。 after : サービス名に近い根拠を優先する、という順番です。 ### Medium - L58-62 文末「〜でした」×4 連続 → 一部崩す ### Low (任意) - L110 「かなり読みやすい」→ 具体数値があれば置換 ### 構造 - 見出し語尾: 8箇所中7箇所が「〜した」→ 1箇所変える - 段落長: 全段落 3-4 文で均一 → 短段落を2つ混ぜる ``` **検出ゼロの場合でも**、温度感の揃い具合(TL;DR / 見出し / まとめ)を最終チェックする。 - 同じ箇所の tell が重なっている場合は、`stacking pattern` として 1 件で報告する - `多い` `連続している` のような量的指摘には、可能なら実数や回数を添える --- ## Phase 3: 変換(修正モード) ユーザーが「直して」と言ったら、差分で提案する。**一括置換はしない**(文脈で適否が変わる)。 原則: 1. 文意・事実を変えない 2. 断定を増やす場合は根拠が既存本文にあるときだけ 3. 敬体/常体は**既存優勢**に合わせる 4. 絵文字・顔文字は既存と同密度(増やさない/減らさない) 5. 文例がある場合は、汎用的な「人間らしさ」より**サンプルの voice**を優先する 6. 要注意語は機械的に全削除しない。SNS や話し言葉で意図的に効いている語は残し、削るなら代わりに場面や主語を具体化する 7. 直した後に「無難な啓発文」へ寄りすぎていないか確認し、元文のラフさ・迷い・観察の粒度を必要な分だけ戻す 8. 「判断不在の正論」や体験不在が最大の問題で、文体修正だけでは直せない場合は、ユーザーに具体場面を聞くか、`【← ここに〜】` のようなプレースホルダーで穴を明示して返す。事実の捏造はしない --- ## Phase 4: 生成指示(書かせるモード) **最初から人間らしく書かせる**場合、プロンプトに次を添える。 ```markdown ## 文体指示 - 1 文 1 アイデア。長い文は切る - 同じ書き出し・同じ文末を3連続させない - 「つまり」「要は」「かなり」「十分」「実は」は使わない - `言い換えると` `要するに` で説明をまとめない - `〜の方が安全です` で判断を逃がさない。根拠があるなら「私は〜と読んでいます」「ここは〜と切り分けます」と書く - 抽象語(重要性・効率化・活用)より具体動詞を選ぶ - 抽象語より「何をしたか」を書く - `A より B` `〜の話では終わらない` `〜に見える` のような整理用フレーズで段落を運ばない - `面白いのは` `印象に残ったのは` `気になったのは` で観察を前置きしない。出典や画面で見えた事実から始める - 観察した事実を先に書き、判断ラベルは必要なら後ろに短く置く。`runtime / context / tooling` のような分類語だけで済ませず、製品名・画面・発表内容を出す - 日本語本文では、日本語と独立した半角英数字・英単語の境目に必要に応じて半角スペースを入れる - `33件` `24本` `5名` `11社` `WS資料` のような数詞+助数詞、略語+名詞の密着は優先的に見直す - 略語・英字と直後の括弧書きの間にも半角スペースを入れる(例: `2FA (2 要素認証)` `CI/CD (継続的インテグレーション/継続的デリバリー)`) - ただし `GH-300` `#49` `1on1` URL のような一体で読む ID・型番・記号列は崩さない - handbook / playbook / checklist / SSOT などの内部資産名を、そのまま公開文に列挙しない - 何を管理したかより、何がやりやすくなったかを書く - 数字、手応え、狙いを同じ段落で混ぜすぎない - 正論を整然と並べるより、動機・迷い・判断が少し見える文を優先する - 何を重視したか、何を先にやったかが少し見えるようにする - まとめは教訓で締めすぎず、現在地や次にやりたいことで閉じる - 見出し直後に、見出しを言い換えるだけの 1 文を置かない - 同じ箇所に別のテンプレ表現を重ねて直さない(secondary convergence を避ける) - 1 段落だけ急に広報文・論文調・輸入文みたいに浮かせない - 英語の場合: delve / tapestry / realm / leverage / ever-evolving / seamless / robust / embark / unlock / harness を使わない - 英語の場合: `Let's explore` / `Let's dive into` / `step-by-step guide` で書き出さない - 英語の場合: `Furthermore` / `Moreover` / `That said` / `In conclusion` / `Ultimately` を使わない - 英語の場合: `Not just X but Y` / `It's not about X, it's about Y` 構文を避ける - 英語の場合: 段落内 em-dash(—)は1回まで。挨拶 `I hope this helps!` で締めない - AI が何をやったか/人間が何をやったかを主語で分ける - `〜として機能する` `〜の役割を果たす` より `〜です` `〜である` で済ませる - 同一概念を言い換えで回さない。同じ語の繰り返しを恐れない - `専門家は〜` `〜と言われている` で帰属をぼかさず、出典を名指しするか自分の判断として書く - API / MCP / CLI の応答を書く場合は、サーバーが返した生データ、AI が補った URL や要約、著者が記事用に添えた参照を混同しない - 文例がある場合は、その voice を mirror する ``` ## Final Check - 声に出して読んで、同僚や知人にそのまま話せる文かを確認する - 名詞だけ入れ替えても成立しそうな generic 文になっていないかを見る - 1 段落だけ別の人が書いたように浮いていないかを確認する --- ## アンチパターン(このSkillが作らないもの) - 全文を機械的に置換する(文脈を見ないので破綻する) - 専門用語まで噛み砕く(読者層を無視しない) - 絵文字を足して「親しみやすく」する(既存文体を壊す) - handbook / playbook / checklist / SSOT などの内部資産名を、そのまま公開文に並べる - 事実・感想・意図を1文で全部処理する - 書き手の判断を消して、誰が書いても同じ一般論だけにする - 接続詞で説明しすぎて、段落ごとの重み付けが消える - ユーザーの口癖・署名表現まで矯正する(「やまぱん」調のような意図的な文体は保護) --- ## Example Prompts - `この記事のAIっぽさを監査して` - `humanize this draft` - `文体チェックだけして、修正はしないで検出だけ出して` - `生成指示モードで、次の記事の指示プロンプトを作って` - `つまり・要は・かなり・十分 の残りを全部探して` - `説明文ではなく、判断の跡が残る文章にして` --- ## Standard Output **監査結果**(Phase 2 形式のMarkdown)または **差分提案**(before/after)。 どちらを返すかは最初のユーザーメッセージで判定する。