content-engine

What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

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name: content-engine
description: X、LinkedIn、TikTok、YouTube、ニュースレター、マルチプラットフォームキャンペーンのプラットフォームネイティブなコンテンツシステムを作成します。ソーシャル投稿、スレッド、スクリプト、コンテンツカレンダー、または1つのソースアセットを複数プラットフォームにきれいに適応したい場合に使用します。
origin: ECC
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# コンテンツエンジン

著者の本当の声をプラットフォームの型に押し込めることなく、プラットフォームネイティブなコンテンツを構築します。

## 起動条件

- X投稿やスレッドを書く場合
- LinkedIn投稿やローンチアップデートのドラフトを作成する場合
- 短編動画やYouTube解説のスクリプトを作成する場合
- 記事、ポッドキャスト、デモ、ドキュメント、内部ノートを公開コンテンツに転用する場合
- 製品、インサイト、またはナラティブを中心にローンチシーケンスや継続的なコンテンツシステムを構築する場合

## 絶対条件

1. 汎用的な投稿フォーミュラではなく、ソース素材から始める。
2. ペルソナではなく、プラットフォームに合わせてフォーマットを適応する。
3. 1つの投稿は1つの実際の主張を持つべき。
4. 具体性は形容詞に勝る。
5. ユーザーが明示的に求めない限り、エンゲージメントベイトは使用しない。

## ソースファーストワークフロー

ドラフト前に、ソースセットを特定します：
- 公開記事
- ノートや内部メモ
- 製品デモ
- ドキュメントやチェンジログ
- トランスクリプト
- スクリーンショット
- 同じ著者の過去の投稿

ユーザーが特定の声を希望する場合、書く前に実際の例から音声プロファイルを構築します。
声の一貫性が複数の出力にわたって重要な場合は、標準的なワークフローとして`brand-voice`を使用します。

## 声の扱い

`brand-voice`は標準的な声レイヤーです。

以下の場合は最初に実行します：

- 複数のダウンストリーム出力がある場合
- ユーザーが文体を明示的に気にする場合
- コンテンツがローンチ、アウトリーチ、または評判に敏感な場合

ここで2番目の声モデルを再構築する代わりに、生成された`VOICE PROFILE`を再利用します。
ユーザーがAffaan / ECCの声を具体的に望む場合も、`brand-voice`を信頼できる情報源として扱い、利用可能な最良のライブまたはソース由来の素材を提供します。

## 禁止事項

以下のいずれかを削除して書き直します：
- 「急速に進化する今日のランドスケープにおいて」
- 「ゲームチェンジャー」「革命的な」「最先端の」
- 「なぜこれが重要かを説明します」（すぐに具体的な内容が続く場合を除く）
- 返信を集めるためだけのLinkedInスタイルの質問で終わること
- LinkedIn上の強制的なカジュアルさ
- ソース素材に存在しなかった偽のエンゲージメントパディング

## プラットフォーム適応ルール

### X

- 最も強い主張、成果物、または緊張感で始める
- ソースの声が圧縮されている場合は圧縮を保つ
- スレッドを書く場合、各投稿は議論を進めなければならない
- 読者が必要としないコンテキストでパディングしない

### LinkedIn

- ニッチの外の人々が理解できる程度にのみ展開する
- ソース素材が本当に内省的でない限り、偽のレッスン投稿にしない
- 企業的なインスピレーションのリズムはなし
- 称賛の積み上げなし、「旅」フィラーなし

### 短編動画

- 視覚シーケンスと証拠点の周りでスクリプトを書く
- 最初の数秒は結果、問題、またはパンチを見せるべき
- 画面上より紙上で良く聞こえるナレーションを書かない

### YouTube

- 結果または緊張感を早めに見せる
- フィラーセクションではなく、議論または進行で整理する
- 明確さに役立つ場合のみチャプタリングを使用する

### ニュースレター

- 要点、衝突、または成果物で始める
- 最初の段落で準備を整えることに時間を費やさない
- すべてのセクションで何か新しいことを追加する必要がある

## 転用フロー

1. アンカーアセットを選択する。
2. 3〜7の原子的な主張またはシーンを抽出する。
3. 鋭さ、新規性、証拠でランク付けする。
4. 各出力に1つの強いアイデアを割り当てる。
5. 各プラットフォームの構造に適応する。
6. プラットフォーム的なフィラーを除去する。
7. 品質ゲートを実行

Use this skill

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