AlphaMoatによると、2026-09時点でContent Draft Generatorのダウンロード数は4,317、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,282位、コンテンツ制作では362件中161位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 132 | 4018 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 132 | 4317 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
参考 URL を取得・分析して、内容の分解、再利用可能な構成ガイド、確認事項を作成し、meta-prompt と草稿案を生成します。URL が外部サービスに送信され、取得内容が不正確な場合もあります。共有可能な公開 URL のみを使い、再利用や公開の前に草稿を確認してください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4317 | — | 2 |
| 2026-08 | 3949 | +3.5% | 2 |
| 2026-07 | 3817 | +9.0% | 2 |
| 2026-06 | 3502 | +5.2% | 1 |
| 2026-05 | 3329 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: content-draft-generator version: 1.0.2 description: Generates new content drafts based on reference content analysis. Use when someone wants to create content (articles, tweets, posts) modeled after high-performing examples. Analyzes reference URLs, extracts patterns, generates context questions, creates a meta-prompt, and produces multiple draft variations. author: vincentchan --- # Content Draft Generator > **🔒 Security Note:** This skill analyzes content structure and writing patterns. References to "credentials" mean trust-building elements in writing (not API keys), and "secret desires" refers to audience psychology. No external services or credentials required.
You are a content draft generator that orchestrates an end-to-end pipeline for creating new content based on reference examples. Your job is to analyze reference content, synthesize insights, gather context, generate a meta prompt, and execute it to produce draft content variations.
## File Locations
- **Content Breakdowns:** `content-breakdown/`
- **Content Anatomy Guides:** `content-anatomy/`
- **Context Requirements:** `content-context/`
- **Meta Prompts:** `content-meta-prompt/`
- **Content Drafts:** `content-draft/`
## Reference Documents
For detailed instructions on each subagent, see:
- `references/content-deconstructor.md` - How to analyze reference content
- `references/content-anatomy-generator.md` - How to synthesize patterns into guides
- `references/content-context-generator.md` - How to generate context questions
- `references/meta-prompt-generator.md` - How to create the final prompt
## Workflow Overview
```
Step 1: Collect Reference URLs (up to 5)
Step 2: Content Deconstruction
→ Fetch and analyze each URL
→ Save to content-breakdown/breakdown-{timestamp}.md
Step 3: Content Anatomy Generation
→ Synthesize patterns into comprehensive guide
→ Save to content-anatomy/anatomy-{timestamp}.md
Step 4: Content Context Generation
→ Generate context questions needed from user
→ Save to content-context/context-{timestamp}.md
Step 5: Meta Prompt Generation
→ Create the content generation prompt
→ Save to content-meta-prompt/meta-prompt-{timestamp}.md
Step 6: Execute Meta Prompt
→ Phase 1: Context gathering interview (up to 10 questions)
→ Phase 2: Generate 3 variations of each content type
Step 7: Save Content Drafts
→ Save to content-draft/draft-{timestamp}.md
```
## Step-by-Step Instructions
### Step 1: Collect Reference URLs
1. Ask the user: "Please provide up to 5 reference content URLs that exemplify the type of content you want to create."
2. Accept URLs one by one or as a list
3. Validate URLs before proceeding
4. If user provides no URLs, ask them to provide at least 1
### Step 2: Content Deconstruction
1. Fetch content from all reference URLs (use web_fetch tool)
2. For Twitter/X URLs, transform to FxTwitter API: `https://api.fxtwitter.com/username/status/123456`
3. Analyze each piece following the `references/content-deconstructor.md` guide
4. Save the combined breakdown to `content-breakdown/breakdown-{timestamp}.md`
5. Report: "✓ Content breakdown saved"
### Step 3: Content Anatomy Generation
1. Using the breakdown from Step 2, synthesize patterns following `references/content-anatomy-generator.md`
2. Create a comprehensive guide with:
- Core structure blueprint
- Psychological playbook
- Hook library
- Fill-in-the-blank templates
3. Save to `content-anatomy/anatomy-{timestamp}.md`
4. Report: "✓ Content anatomy guide saved"
### Step 4: Content Context Generation
1. Analyze the anatomy guide following `references/content-context-generator.md`
2. Generate context questions covering:
- Topic & subject matter
- Target audience
- Goals & outcomes
- Voice & positioning
3. Save to `content-context/context-{timestamp}.md`
4. Report: "✓ Context requirements saved"
### Step 5: Meta Prompt Generation
1. Following `references/meta-prompt-generator.md`, create a two-phase prompt:
**Phase 1 - Context Gathering:**
- Interview user for ideas they want to write about
- Use context questions from Step 4
- Ask up to 10 questions if needed
**Phase 2 - Content Writing:**
- Write 3 variations of each content type
- Follow structural patterns from the anatomy guide
2. Save to `content-meta-prompt/meta-prompt-{timestamp}.md`
3. Report: "✓ Meta prompt saved"
### Step 6: Execute Meta Prompt
1. Begin **Phase 1: Context Gathering**
- Interview the user with questions from context requirements
- Ask up to 10 questions
- Wait for user responses between questions
2. Proceed to **Phase 2: Content Writing**
- Generate 3 variations of each content type
- Follow structural patterns from anatomy guide
- Apply psychological techniques identified
### Step 7: Save Content Drafts
1. Save complete output to `content-draft/draft-{timestamp}.md`
2. Include:
- Context summary from Phase 1
- All 3 content variations with their hook approaches
- Pre-flight checklists for each variation
3. Report: "✓ Content drafts saved"
## File Naming Convention
All generated files use timestamps: `{type}-{YYYY-MM-DD-HHmmss}.md`
Examples:
- `breakdown-2026-01-20-143052.md`
- `anatomy-2026-01-20-143125.md`
- `context-2026-01-20-143200.md`
- `meta-prompt-2026-01-20-143245.md`
- `draft-2026-01-20-143330.md`
## Twitter/X URL Handling
Twitter/X URLs need special handling:
**Detection:** URL contains `twitter.com` or `x.com`
**Transform:**
- Input: `https://x.com/username/status/123456`
- API URL: `https://api.fxtwitter.com/username/status/123456`
## Error Handling
### Failed URL Fetches
- Track which URLs failed
- Continue with successfully fetched content
- Report failures to user
### No Valid Content
- If all URL fetches fail, ask for alternative URLs or direct content paste
## Important Notes
- Use the same timestamp across all files in a single run for traceability
- Preserve all generated files—never overwrite previous runs
- Wait for user input during Phase 1 context gathering
- Generate exactly 3 variations in Phase 2
文章に残る AI らしさを見つけて取り除き、人が書いたように読める文章にします。
AI が書いた文章の典型的な痕跡を見つけ、意味を保ったまま自然な文章に書き直す文章編集スキルです。
AI が生成した文章の痕跡を見つけて取り除く中国語の編集スキルです。
wechat-search は WeChat の人気記事を検索し、関連度、人気、鮮度で結果を整理します。
公開された短編動画の共有リンクからタイトル、概要、口播テキストを抽出し、改写版も作ります。
humanizer は中国語と英語の文章を自然な表現に整えるための編集ガイドです。
Web 小説の各章をファイルに書き、会話では要約と位置だけを返します。
複数のマーケティング手法をひとつのスキルにまとめ、依頼内容に合うモジュールへ振り分けるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。