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name: video-script-writing description: "YouTube台本作成スキル。AI駆動開発・プログラミング系テック動画に特化。Markdown記事やメモから台本を生成。Use PROACTIVELY when creating YouTube scripts, converting articles to scripts, writing video scripts, or when user mentions 台本, スクリプト, YouTube動画, 動画制作, 記事を台本に. Examples: Context: User provides article user: 'この記事を台本にして' assistant: 'I will use video-script-writing skill' Triggered by script conversion request"

Video Script Writing

AI駆動開発・プログラミング系テック動画に特化した台本作成スキル。 Markdown記事、メモ、アウトラインから視聴者を惹きつける台本を生成する。

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When to Use This Skill

• Markdown記事を動画台本に変換するとき
• YouTube動画の台本を新規作成するとき
• 既存の台本を改善するとき
• 動画の構成を設計するとき

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Input Requirements

以下のいずれかを入力として受け取る:

1. Markdown記事 - Zenn/Qiita/ブログ記事など
2. メモ・アウトライン - 箇条書きのアイデア
3. トピック説明 - 話したい内容の概要

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Output Format

Copy# [動画タイトル]

## 台本情報
- 想定尺: XX分
- 文字数: X,XXX字
- 対象: [初心者/中級者/上級者]

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## 冒頭（0:00-X:XX）

[問題提起]
[価値提示]
[目次予告]

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## 本編

### セクション1: [トピック]（X:XX-X:XX）

[用語説明]
[具体例]
[メリット/注意点]

### セクション2: ...

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## 締め（X:XX-X:XX）

[要約]
[実践誘導]
[CTA]

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Workflow

Copy入力（Markdown/メモ）
    ↓
[Step 1] 入力分析
    - トピック特定
    - 対象レベル判断
    - 動画尺推定
    ↓
[Step 2] 構成設計
    - 3部構成（冒頭-本編-締め）
    - セクション分割
    - 時間配分決定
    ↓
[Step 3] 台本生成
    - パターン辞書を参照
    - 語尾・強調語を配置
    - CTA挿入
    ↓
[Step 4] 評価・改善
    - 7軸で評価（90点以上まで）
    - NGワードチェック
    - 改善ループ

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Reference Documents

評価基準（必読）

• evaluation-criteria.md - 7軸100点満点の評価基準
• ng-expressions.md - 禁止表現リスト

パターン辞書

• ai-saborou-patterns.md - AI Saborou式パターン辞書
• speech-patterns.md - 話し方パターンガイド

テンプレート

• script-structure.md - 台本構造テンプレート
• section-templates.md - 動画タイプ別テンプレート
• duration-guide.md - 動画尺別ガイド

具体例

• good-example-feature.md - 良い例：新機能紹介
• good-example-tool.md - 良い例：ツール紹介
• bad-example.md - 悪い例：アンチパターン集

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AI Assistant Instructions

1. 入力の分析

Copy1. トピックを特定（何についての動画か）
2. 対象レベルを判断（初心者/中級者/上級者）
3. 動画タイプを分類（新機能紹介/ツール紹介/概念解説/チュートリアル/比較）
4. 動画尺を推定（内容の深さに応じて5-20分）

2. 構成設計

Copy1. templates/script-structure.md を参照して3部構成を設計
2. templates/section-templates.md から適切なテンプレートを選択
3. templates/duration-guide.md で時間配分を決定

3. 台本生成

Copy1. 冒頭は挨拶なし、いきなり問題提起から開始
2. references/ai-saborou-patterns.md の語尾・強調語を使用
3. references/speech-patterns.md の距離感調整を適用
4. 本編は用語→例→メリットの3段階で説明
5. 必ずセキュリティ・リスクへの言及を含める
6. 締めにCTA（チャンネル登録・高評価）を含める

4. 評価・改善（自動化）

CRITICAL: 台本生成後、validate_script.py を実行して自動評価を行う。

Copy# 評価スクリプトの実行（スキルディレクトリからの相対パス）
python scripts/validate_script.py <script_path>

Note: スクリプトは本スキルの scripts/ ディレクトリに配置されています。

評価フロー:

Copy1. validate_script.py を実行
2. 結果を確認:
   - 合格（90点以上 + 全軸閾値以上）→ 完了
   - 不合格 → 改善提案を確認して修正
3. 最大3回まで改善ループ

スクリプトが自動チェックする項目:

• NGワード検出（1件でも0点）
• 冒頭-本編-締めの3部構成
• 語尾パターンの多様性（3種類以上）
• 親近感表現の数（2個以上）
• リスク言及の有無
• 短文率（40字以内が80%以上）
• CTA（チャンネル登録・高評価）

手動確認が必要な項目:

• 用語の正確性（Technical Accuracy の一部）
• 音読リズム（Readability の一部）

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Always

• いきなり本題から始める（挨拶なし）
• 1文40字以内を意識する
• 語尾を多様にする（ですね/になります/でしょう など）
• 「私も〜」「皆さんも〜」で親近感を出す
• 注意点・リスクへの言及を含める
• 締めにCTAを含める

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Never

• 「ヤバい」「神」「最強」などの誇大表現を使う
• 「絶対」「必ず」などの過度な断定をする
• 「簡単です」「誰でもできます」などの安易な約束をする
• 挨拶や天気の話から始める
• 長い文（60字以上）を書く
• リスクへの言及を省略する

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Evaluation Criteria Summary

合格基準: 総合90点以上 + 全軸が閾値以上