Build in Public ツイート生成。git log + 会話コンテキストから「今作っているもの」を分析し、 日本語ツイート3案（280カウント以内・敬体・ハッシュタグなし）を生成します。 日本語1文字=2カウントのため、日本語のみの場合は実質140文字が上限です。 tweet-writer エージェントを3並列で起動し、各案が280カウントを超えた場合は自動修正ループを回します。 Trigger: /dev:bip, bip, Build in Public, ツイート生成, ツイート作って, 投稿文
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
git log と会話コンテキストから、X（旧Twitter）に投稿できる日本語ツイート3案を生成します。 「何を作ったか」を報告するのではなく、読んだ人が反応したくなる角度で切り取ることがゴールです。
「〇〇機能を追加しました」「リファクタしました」は事実ですが、読者に**「自分ごと」感**がありません。 エンゲージメントが高いツイートは以下のいずれかを持っています：
| エージェント | 役割 | 起動数 |
|---|---|---|
| tweet-writer | 1案生成 + 280カウント超過時の修正ループ | 3並列 |
スクリプト: scripts/count-chars.sh（X文字数カウント）
以下を実行してください：
# 直近20件のコミット（日時付き）
git log --format="%aI %s" -20
# プロジェクト概要（存在する方を使用）
head -40 CLAUDE.md 2>/dev/null || head -40 README.md 2>/dev/null
単純に「何を作ったか」をまとめるのではなく、読者が反応する角度を探してください。
| 探す観点 | 問い |
|---|---|
| 驚き・逆説 | 「やってみたら想定と違ったことはありますか？」「当たり前と思っていたことが覆されましたか？」 |
| 詰まり・解決 | 「困っていたことはありましたか？それをどう突破しましたか？」 |
| before/after | 「作業前と後で何がどう変わりましたか？数字があればなお良いです」 |
| 普遍的な学び | 「この気づきは他の開発者にも当てはまりますか？」 |
| なぜ作っているか | 「この作業の背後にある動機・目的は何ですか？」 |
コンテキストが不明な場合: 以下の一言をテキストで問いかけてください：
「今日のツイートで特に伝えたいことを教えていただけますか？（例：詰まったこと、気づき、達成したことなど）」
次の Step 4 でエージェントに渡すため、以下をまとめてください（自分のメモとして、出力不要）：
3エージェントを1つのメッセージで同時に起動してください（並列実行）。
各エージェントへのプロンプトに含める情報：
agents/tweet-writer.md の手順に従うよう指示count-chars.sh のパス（{このSKILL.mdのディレクトリ}/scripts/count-chars.sh）| エージェント | 割り当て構文 |
|---|---|
| Agent 1 | 逆説・意外性型 または 詰まり・突破型（コンテキストに合う方） |
| Agent 2 | before/after型 または 発見・気づき型（コンテキストに合う方） |
| Agent 3 | 動機・なぜ作るか型 |
3エージェントの結果を受け取り、以下のフォーマットで表示してください：
案1（{構文名}） {ツイート本文} （{文字数}字）
案2（{構文名}） {ツイート本文} （{文字数}字）
案3（{構文名}） {ツイート本文} （{文字数}字）
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概要と使いどころ
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。