Yomiyasu

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name: yomiyasu
description: AIが生成した不自然な日本語を、人間が読みやすく情報密度の高い自然な文章へ書き直すAgent Skill。「この文章を読みやすくして」「aiっぽさをなくして」「AI臭さを消して」「自然な日本語にして」「文章を脱臭して」という依頼や、技術記事、業務仕様書・PR説明文、エッセイ・noteの推敲時に使用する。非生物主語の解体、比喩的動詞の具体化、絵文字や文末コロンの完全排除、不要な補足カッコの削除、英単語前後の不自然な半角空白の排除、過剰な太字・箇条書き・否定対比の平文化を行い、文単体で誰が何をどうしたかが伝わる文章へ再構築する。
license: MIT
argument-hint: "[リライト対象のテキストやファイルパス] [--domain tech|business|essay] [--full]"
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# yomiyasu

AI特有のスカスカな文体、不自然な比喩、壊れたSVOCM（主述関係）を解体し、人間が引っかかりなく読める自然な日本語へ加工するスキルです。

※ 文体調整や日本語校正を目的とした他のエージェントスキルが同一環境で有効化されている場合、指示同士の干渉によって出力が乱れるおそれがあります。本スキルを使用する際は類似スキルの無効化を検討してください。

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## 1. コア設計思想

最新の学術研究とQiita 7万件の計量調査を踏まえ、次の原則に基づいて文章を再構築します。

### SVOCMの完全復元
単語の言い換えにとどまらず、「誰が・何を・どうした」を1文ごとに明確化する。

### 動作主と働きかけの明確化
案内文や仕様書において主体を曖昧にしません。読者への要請は「〜してください」、機能説明は「〜できます」と役割を整理します。

### 非生物主語（擬人化）の解体
道具や概念に感情や意志を持たせず、人間やシステムの客観的動作に戻す方針をとる。

### 比喩動詞の具体化
「壊れる」「倒す」「効く」「溶かす」「潰す」といったAI特有の比喩表現を、直接的な操作や状態変化に書き換えます。

### セルフラベリングと否定対比の肯定化
「重要なのは」といった不要な前置きを省き、二重否定や修辞的対比を直接の肯定文に再編する。

### 意味保持と不要な情報増補の防止
原文の技術的制約や数値を損なわず、AIが勝手に付加した免責事項や大げさな一般論のみを削る作業を行います。原文にない主体、数値、設定値、原因、実装、効果を勝手に補いません。文脈から特定できない情報は断定せず、客観的な表現にとどめるか、書き手に確認します。

### 呼吸に合った文長と読点の抑制
平均文長を30〜45文字に保ち、1文あたりの読点を0〜2個に抑制してスムーズな読書体験を作りたい。

### 装飾記号と不要な空白の完全排除
絵文字、文末コロン、ダッシュ記号（em dash）、情報量の増えない言い換えカッコ、和欧文間の不自然な半角空白を完全に排除する。

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## 2. 実行手順

### Step 1: ドメインとモードの判定

入力されたテキストや指示文（「技術記事向けに」「ドメイン: tech」など）からドメインを判定します。

- `tech` (技術記事): 技術ブログや設計書。箇条書きを15%以下に抑え、コードやコマンドの具体的「手順」を復元します。
- `business` (業務・仕様書): PR説明文や社内レポート。比喩を排除し、境界条件や責任主体を明記します。
- `essay` (エッセイ・個人発信): noteや個人雑記。大げさな教訓化を避け、素朴な感情と具体的な体験を残します。

明示的な指定がない場合は、文脈から自動判別する。

### Step 2: 統語変換の実行

`references/gemini-syntax.md` およびドメイン別仕様に従い、以下の手順で変換します。

1. 動作主（主語）を特定して文頭に置きます。
2. 読者の行動なら「〜してください」、システム機能なら「〜できます」に整理します。
3. 指示代名詞（これ、片方など）を具体的な名詞に戻します。
4. 比喩動詞を直接的な技術用語へ置き換えます。
5. 重複する補足カッコを削り、英単語前後の余計な半角空白を除去します。
6. 否定対比を直接肯定文へ再編成します。
7. 絵文字、文末コロン、ダッシュ記号を排除します。
8. 同一文末が3連続しないようリズムを調整します。
9. 無駄な太字を外し、箇条書きを地の文の段落へ統合します。

### Step 3: 機械的検査

フルモード指定時やファイル保存時は、同梱のリンターを実行して静的検査を行います。

```bash
# スキル配置先（${CLAUDE_SKILL_DIR}等）を基準にスクリプトの絶対パスを解決して実行
python3 <スキル配置ディレクトリ>/scripts/yomiyasu_lint.py <対象ファイル>
```

検出結果は機械的な見直し候補の位置づけです。医学の `体温`、画像処理の `解像度`、化学の `触媒` など、文脈上正当な専門用語や事実の記述であれば無理に言い換えず保持してください。修正試行は最大2回とし、警告を消すためだけの過剰な言い換えループを防止します。

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## 3. 出力フォーマット

対話リライト時には、以下のフォーマットで提示する。絵文字や不要なカッコは使用しない。

```markdown
### 脱臭・リライト結果

（自然な日本語に再構築された本文）

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### 主な改善ポイント
- SVOCM復元: 曖昧な主語や目的語を具体化
- 比喩の直接化: 比喩動詞を直接的な動作や客観的結果へ変更
- 括弧と空白の整理: 重複した補足カッコを削り、英単語前後の余計な半角空白を除去
- 否定対比の肯定化: 不要な否定修辞を排し、直接的な肯定文へ再編成
- 装飾の削除: 絵文字、文末コロン、過剰な太字を排除し、平文で密度を高めた
```