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name: jp-check
description: 日本語文章の包括的な校正とフィードバックを提供します。ユーザーが文書(マークダウン、テキストファイル)をアップロードしたとき、校正、編集、誤字脱字チェック、明確性の確認、一貫性の確認を依頼したとき、または記事、ニュースレター、ブログ投稿へのフィードバックを求めたときに使用します。
license: MIT
metadata:
  author: toieelab Kameda
  version: 1.0.0
  tags: [productivity, writing]
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# 文章校正スキル

ニュースレター、記事、ブログ投稿、技術文書など、あらゆる日本語文章に対して包括的な校正とフィードバックを提供します。誤字脱字、文章の明確性、表現の一貫性をチェックし、建設的な改善提案を行います。

## クイックスタート

ユーザーが文書を校正依頼したときの手順:

1. **ファイルを読み込む** - viewツールを使用
2. **メタ情報を識別** - 校正対象外の部分を特定:
   - Front Matter（`---`で囲まれたYAML）
   - ファイル末尾の注釈（SHA-256ハッシュ、@toiee Kamedaマーカー）
3. **4つの観点で総合レビュー**を実行
4. **構造化されたフィードバック**を下記の出力フォーマットで提供

## 校正ワークフロー

### ステップ1: ファイル解析

アップロードされたファイルを読み込み、以下を識別:
- **Front Matter**: ファイル冒頭の`---`で囲まれたYAML部分
- **末尾注釈**: `注釈:`、`&AI`、`@toiee Kameda`で始まる行
- **本文**: 上記以外がすべて校正対象

### ステップ2: 4つの観点でレビュー

**1. 誤字脱字の確認**
- 漢字の誤り（例: 対象 vs 対照）
- ひらがな・カタカナの間違い
- 句読点の誤り
- スペースの過不足

**2. 文章の明確性**
- 意味が不明確な文
- 長すぎる文（60文字以上）
- 複雑な文章構造
- 主語と述語の対応ミス
- 文脈の不整合

**3. 表現の一貫性**
- 用語の表記揺れ（例: Webサイト vs ウェブサイト）
- 文体の混在（です/ます調 vs である/だ調）
- 数字の表記（全角 vs 半角）
- アルファベットの表記（全角 vs 半角）

**4. 総合的な品質評価**
- 読者視点での評価
- 論理展開の自然さ
- 優れている点と改善点

### ステップ3: レポート生成

下記の構造化されたフォーマットで、表を使って分かりやすく提示します。

## 出力フォーマット

### 基本構成
```markdown
# 文章校正レポート

## 📊 概要
- 総文字数: [数値]文字
- チェック対象文字数: [数値]文字（メタ情報を除く）
- 検出された問題点: [数値]件
- 文章の種類: [フォーマル/カジュアル/その他]

## 🔴 重要度: 高（修正推奨）

### 誤字脱字
| 箇所 | 原文 | 修正案 | 理由 |
|------|------|--------|------|
| [行数/セクション] | [誤り] | [修正] | [説明] |

### 文意が不明確な箇所
| 箇所 | 原文 | 改善案 | 理由 |
|------|------|--------|------|
| [行数/セクション] | [原文] | [改善案] | [説明] |

## 🟡 重要度: 中（改善推奨）

### 表現揺れ・統一性
| 箇所 | 表記揺れ | 統一案 |
|------|----------|--------|
| [行数/セクション] | [揺れている表現] | [統一すべき表現] |

### 長文・複雑な文章
| 箇所 | 原文 | 改善案 |
|------|------|--------|
| [行数/セクション] | [長い/複雑な文] | [短く/明確にした文] |

## 🟢 重要度: 低（検討事項）

### その他の改善提案
- [改善提案1]
- [改善提案2]
- [改善提案3]

## ⭐ 優れている点

1. **[評価点1のタイトル]**
   [具体的な説明]

2. **[評価点2のタイトル]**
   [具体的な説明]

## 💡 総合フィードバック

### 全体的な印象
[読者視点での全体的な印象を記述]

### 論理展開について
[論理の流れや説得力について評価]

### 改善の優先順位
1. [最優先で対応すべき項目]
2. [次に対応すべき項目]
3. [時間があれば対応する項目]

### 推奨アクション
[次のステップとして推奨される具体的なアクション]
```

## 使用例

### 例1: 基本的な校正

**ユーザーの依頼:**
```
この記事を校正してください。
[ファイルをアップロード: article.md]
```

**Claudeの動作:**
1. viewツールでファイルを読み込む
2. Front Matterと末尾注釈を識別してスキップ
3. 4つの観点すべてでチェック
4. 表を使った構造化レポートを出力

### 例2: 特定項目のみレビュー

**ユーザーの依頼:**
```
表記揺れだけチェックしてください。
[ファイルをアップロード: newsletter.md]
```

**Claudeの動作:**
1. ファイルを読み込む
2. 一貫性の問題だけに焦点を当てる
3. 用語の表記揺れに絞った簡潔なレポートを出力

### 例3: クイック誤字チェック

**ユーザーの依頼:**
```
誤字脱字だけ簡単にチェックして。
```

**Claudeの動作:**
1. ファイルを読み込む
2. 明らかな誤字をスキャン
3. エラーの簡潔なリストを出力

## メタ情報の除外パターン

### Front Matter（YAML形式）

ファイル冒頭の`---`で囲まれた部分をスキップ:

```yaml
---
title: "記事タイトル"
date: 2025-10-26
author: "著者名"
tags: ["タグ1", "タグ2"]
---
```

### ファイル末尾の注釈

ファイル末尾の以下のパターンに一致する行をスキップ:

```
---
注釈: 0,4540 SHA-256 0c400f178429a8e27222401342a34478  
&AI <ChatGPT>: 116,2 194,12 228,37 286,33 ...
@toiee Kameda: 0,116 118,76 206,22 265,21 ...
```

これらの注釈は、AIが書いた部分と人間が書いた部分を区別するための情報です。校正対象外として扱います。

## ベストプラクティス

1. **必ず具体的な修正案を提示する**: 問題点を指摘するだけでなく、改善案を示す
2. **著者の意図を尊重する**: 著者の声やスタイルを維持する
3. **優先順位をつける**: 高・中・低の重要度レベルを使用
4. **ポジティブフィードバックを含める**: 良い点も必ず指摘する
5. **建設的に提案する**: 批判ではなく改善として提示する
6. **文脈を考慮する**: 文書のタイプ（フォーマル/カジュアル）に応じて調整

## カスタマイズオプション

特定のレビューモードをリクエストできます:

- **厳密モード**: すべての詳細を徹底的にチェック
- **標準モード**: 通常の校正レベル
- **クイックモード**: 明らかなエラーのみ

文書のタイプ:

- **技術文書**: 専門用語の正確性を重視
- **ビジネス文書**: フォーマルな表現を優先
- **ブログ投稿**: 読みやすさに焦点
- **ニュースレター**: 親しみやすさと正確性のバランス

## トラブルシューティング

**メタ情報が正しく除外されない場合:**
- Front Matterが`---`で囲まれているか確認
- 末尾注釈のフォーマットがパターンに一致するか確認

**結果が適切でない場合:**
- 文書タイプを明示的に指定する
- チェック項目を絞り込む
- 別のレビューモードをリクエストする

## 期待される成果

このスキルを使用することで:

1. **エラーを削減**: 公開前に誤字を発見
2. **読みやすさを向上**: 不明確な表現を改善
3. **一貫性を確保**: 用語の使用を統一
4. **品質を向上**: 実行可能なフィードバックを提供
5. **時間を節約**: 効率的な校正プロセス