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video-script-writing

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: <example>Context: User provides article user: 'この記事を台本にして' assistant: 'I will use video-script-writing skill' <commentary>Triggered by script conversion request</commentary></example>

tomada1114☆ 2 Repository stars0 Repository forks

Installation

Follow the repository instructions for this skill and your agent. Review the files and dependencies before adding it to your workflow.

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Skill instructions

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。


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

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

Output Format

# [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]

---

## 冒頭(0:00-X:XX)

[問題提起]
[価値提示]
[目次予告]

---

## 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: ...

---

## 締め(X:XX-X:XX)

[要約]
[実践誘導]
[CTA]

Workflow

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

Reference Documents

評価基準(必読)
パターン辞書
テンプレート
具体例

AI Assistant Instructions

1. 入力の分析
1. 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
1. 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
1. 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。

# 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:

1. 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)

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

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

Evaluation Criteria Summary

軸 配点 閾値
Structure 20pt 16pt
Speech Pattern 20pt 16pt
Engagement 15pt 12pt
Technical Accuracy 15pt 12pt
Readability 15pt 12pt
NG Word 10pt 10pt
CTA 5pt 4pt

合格基準: 総合90点以上 + 全軸が閾値以上

Examples

Read the usage examples in the source repository.

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Source history

Indexed on
2026-01-20
Index updated
2026-01-26
Branch
main

Index and sync dates describe this directory. View the source repository for code history.

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