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Headline Craft
ASecurity「開かせる一行」を作る候補生成スキル。記事タイトル・README tagline・subtitle・SNS告知文の候補を、著者の言葉と本文を素材に、文の形を変えて広く生成する。Use when the user asks for タイトル案・キャッチコピー・タグライン・見出し候補、or a frozen draft needs title candidates. NOT for — 公開記事候補の点検(→ title-reviewer)、本文が回収しない釣り題、topics / emoji、platform文字数の定義。
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- Added September 4, 2026
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Security analysis
100/100npx -y skills add shimo4228/claude-harness --skill headline-craft --agent claude-codeAre you the author of Headline Craft?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/shimo4228-headline-craft)---
name: headline-craft
description: 「開かせる一行」を作る候補生成スキル。記事タイトル・README tagline・subtitle・SNS告知文の候補を、著者の言葉と本文を素材に、文の形を変えて広く生成する。Use when the user asks for タイトル案・キャッチコピー・タグライン・見出し候補、or a frozen draft needs title candidates. NOT for — 公開記事候補の点検(→ title-reviewer)、本文が回収しない釣り題、topics / emoji、platform文字数の定義。
user-invocable: true
origin: shimo4228
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# Headline Craft — 開かせる一行を作る
読者は本文を読む前にタイトルで開くかどうかを決める。このスキルは候補を広く作るところまでを担う。
選ぶのは著者なので、候補は数が多く、文の形がばらけているほど役に立つ。
**役割分担(defer 宣言)**:
- 題の規範と著者の題の形 → project の Title Conventions が正本(`~/MyAI_Lab/zenn-content` では `writing-ecosystem` 内)。定義が無い project では、下の「誠実さの照合」だけを規範にする
- platform 文字数・記法 → 各 project の publication channel contract。実値はここに書かない
- 公開記事候補の点検 → `title-reviewer` agent(`~/MyAI_Lab/zenn-content` 常駐)。本 skill 自身の候補を自己採点しない
- topics / emoji → platform を所有する project-local skill
## 実証知見(技法の根拠)
- **ポジティブな飾り言葉は CTR を下げる**: Upworthy の約 10.5 万 headline 変種の分析(Robertson et al. 2023, Nature Human Behaviour)で、ポジティブ語の追加は消費率を下げた。同研究はネガティブ語による CTR 上昇も示した
- **具体性には上限がある**: Upworthy の見出し A/B テスト 8,977 件の再分析(Aubin Le Quéré & Matias 2025, Scientific Reports)で、具体性とクリック率の関係は山なりだった。具体性を上げて得をする見出しは 8.7%、上げるとクリック率が有意に下がる見出しは 50.9%。一般向けソーシャルニュースの結果で、検索流入は含まない(as-of 2026-09-29)
- **好奇心ギャップは情報の欠落**: Loewenstein の information gap 理論。知っていることと知りたいことの差が開かせる。ただし**本文が必ずギャップを埋めること** — 埋めない好奇心ギャップがクリックベイトの定義
- **日本語圏の参考値**: Qiita 全記事分析でバズ記事はタイトル 20–36 字に集中。各 platform の上限より短い方に最適帯がある
- **トピック中心 → 結果駆動への進化**: タイトルは戦いの 90%。詩的タイトル(意味不明で素通り)と教科書調(「〜の分析」= 宿題感)が二大失敗形。具体的数値・明示的な価値・人間の声の 3 点が指を止める(Kaguura 2026, 90 日で 20,585 購読者の実践知)
- **タイトル A/B テストは読者関心の学習装置**: Substack はタイトル A/B テストを機構として持つ。目的は釣りの最適化ではなく「読者が実際に何に関心があるか」を学ぶこと(明快な解決型 vs 興味深いパラドックス型、等)
## 形と技法のカタログ
各行に「成り立つ条件」を付す。条件を満たす行だけを候補に使う。
| 形・技法 | 型 | 成り立つ条件 |
|---|---|---|
| **著者の形** | project の Title Conventions が定義する、その著者の題の形 | 定義がある project |
| **検索語を残す** | 記事の対象であるツール名・固有名詞を題に入れる(「LLM で」→「Claude Code の hooks で」) | 対象が固有名詞を持つ。残りの字数は述語に使う |
| **性質で止める** | 固有名詞を主語にし、著者の見立てを述語にする(「X は Y だ」「X は Y になりそうな気配」) | 本文に見立てを支える観察・実測がある |
| **出来事を 1 つ抜く** | 本文で最も奇妙な 1 件を、そのまま題にする | 本文がその 1 件を追っている |
| **対比・転換** | Before/After、期待と実際(「A だと思っていたが B だった」「数字は良かった。それでも捨てた」) | 実体験・実測が本文にある |
| **問いの形** | why / how、または前提への問い(「なぜ X は Y になるのか」「X は本当に要るのか」) | 本文が答えを出すか、答えられなかったことを正直に書いている |
| **誠実な好奇心ギャップ** | 結論の手前まで言う(「試したら意外な結果になった」ではなく「試したら X だけが失敗した」) | 本文がギャップを完全に埋める |
| **結果駆動** | トピック名でなく読者が得る結果を言う(「Newsletter 成長モデルの分析」→「1,000 本を分析してわかった、登録が増える 3 つのレイアウト」) | 本文が実際にその結果を提供する |
| **ベネフィット前置** | 読後に読者が得るものを先頭側に(「〜する方法」より「〜できるようになる」の中身を言う) | 本文が実際にそれを提供する |
| **数字は証拠として** | 実測値・件数を事実として使う(「32,487 件の A/B テストが示す〜」) | 数字が本文の実測値と一致する |
| **自分ごと化** | 読者の状況を主語に(「毎回忘れる人のための〜」) | ターゲット読者が実在し、本文がその人に応える |
**削る技法(追加ではなく除去)**: ポジティブ形容詞(素晴らしい・強力な・完全な)、ヘッジ(〜について・〜の話・〜メモ)、冗長な前置き。削った字数を述語に回す。
**長さ**: 日本語の参考帯は 20〜36 字。platform の上限(contract)が天井。候補群には参考帯の案と、上限までの長い案の両方を入れる。
## 流入経路の 2 軸ラベル
候補は両軸でラベル付けする。これは判定スコアではなく、候補の生成意図を `title-reviewer` と著者へ
伝える metadata である。
| 軸 | 開く人 | 効く形 |
|---|---|---|
| **検索** | 問題を抱えて検索してきた人 | キーワード前置・答えの明示(「X で Y が失敗するときの直し方」)。エラーメッセージ・ツール名をそのまま入れる |
| **フィード** | 一覧を流し見している人 | 指を止める述語・対比・問い。既知トピックの意外な角度 |
目安: チュートリアル・トラブルシュート系 → 検索寄せ。体験記・考察・実測レポート → フィード寄せ。
## 手順
1. **素材を集める** — 次を読む。題の言葉は著者の言葉から取るのが第一で、要約から作るのは第二
- 本文(またはドラフト・要旨)と、その節見出し
- editorial brief があれば、中心命題と Author's words
- 本文が引用している著者の発言
- project の Title Conventions(著者の題の形の定義)
- 著者の直近の題 10 本(同じ文の形が続いていないかを見るため。project に生成済みの公開索引があればそこから読む)
2. **core claim 抽出** — 「読者が持ち帰る 1 つの主張・成果」を 1 文で書き出す。タイトルはこの 1 文を**指し示す**もので、題材や緊張を名指すだけの短い題でよい
3. **発散して生成** — 記事タイトルは 12 本前後、tagline・subtitle・SNS 告知文は 3〜6 本作る。現行タイトルがあれば比較の基準として 1 本に含める。著者の形が定義されていれば半数以上をその形で作り、その中で文の組み立てを散らす。残りはカタログの別の形に散らし、直近の題で続いている形(著者の形を除く)は 1 本までにする。感情語・比喩・通説の裏返しを使った案も作る
4. **誠実さの照合** — 本文が回収しない約束、本文にない数字、本文の証拠でなく飾りとして置いた数字を含む候補は、形を保ったまま回収できる言い方に直す。直せない候補だけを落とす。落とす理由はこの 1 点だけで、語調や文体では落とさない
5. **platform 制約チェック** — 対象 platform の contract(文字数・記法)に照合し、超えた候補は縮める
6. **候補を提示** — 手順 4 で残った候補を全部提示する。各候補に (a) 形、(b) 検索/フィードのラベル、(c) 素材の出どころ(Author's words / 本文の節 / 本文の実測)を 1 行添える。優劣は付けない
7. 公開記事のタイトルは、提示した全候補を `title-reviewer` へ渡す。tagline・subtitle・SNS 告知文はユーザーの選択で止まる
## タイトル以外への適用
- **README tagline**: 検索軸を「GitHub 検索・LLM 経由の発見」に読み替える。1 行目で「何のツールで誰向けか」(→ readme-writer と併用)
- **Substack subtitle**: title が概念、subtitle がベネフィット・状況の分担
- **SNS 告知文**: 記事タイトルの重複でなく、core claim の別の面を出す(同じ一行を 2 度見せない)
## Sources
- [The Upworthy Research Archive (Matias et al., Nature Scientific Data 2021)](https://www.nature.com/articles/s41597-021-00934-7) — 32,487 headline A/B テストの公開データ
- [Negativity drives online news consumption (Robertson et al., Nature Human Behaviour 2023)](https://www.nature.com/articles/s41562-023-01538-4) — ネガティブ語 +2.3%/語・ポジティブ語は低下
- [When curiosity gaps backfire: effects of headline concreteness on information selection decisions (Aubin Le Quéré & Matias, Scientific Reports 2025)](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11704130/) — 具体性とクリック率の山なりの関係
- [Qiita の全記事分析|バズる投稿を考察する](https://qiita.com/mtitg/items/25e3d0d75429dcfeb199) — 日本語圏のタイトル字数帯
- Loewenstein, G. (1994). The psychology of curiosity — information gap 理論
- [How I Got 20,585 Substack Subscribers in 90 Days (Kaguura Gichuru, The Write Path 2026)](https://kaguura.substack.com/p/90-days-20585-new-subscribers-heres) — 結果駆動ヘッダー・A/B テストの実践知
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