vincentchan

Content Draft Generator

コンテンツ制作v1.0.2
作者:vincentchan更新日 2026-05-17全 3 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-14content-draft-generator@clawhub_vincentchan/content-draft-generator
記事作成マーケティングコピー#Prompt

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。

インストール数
132
ダウンロード数
4317
スター数
2
総合順位
#2,282
全体の上位 45% · コンテンツ制作の上位 45%
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 ↗13240181-
SkillHub ↗13243172—

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。

このスキルでできること

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

できること

  • 成果の高い事例を参考に記事、投稿、SNS 文案を作るクリエイターやマーケティングチーム向けです。

使う場面

  • 外部共有が許容される公開 URL を使ってください。取得内容は検証済みの事実ではなく参考情報として扱い、生成文を利用前に確認します。

プロンプト例

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。

これらの公開参考資料から書き方のパターンを分析し、私の製品向けの草稿を複数作ってください。人による確認が必要な主張を示し、公開はしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4317
3250382343962026-05 · ダウンロード数 33292026-06 · ダウンロード数 35022026-07 · ダウンロード数 38172026-08 · ダウンロード数 39492026-09 · ダウンロード数 431726-0526-09
スター数2
1222026-05 · スター数 12026-06 · スター数 12026-07 · スター数 22026-08 · スター数 22026-09 · スター数 226-0526-09

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
2026-094317—2
2026-083949+3.5%2
2026-073817+9.0%2
2026-063502+5.2%1
2026-053329—1

SKILL.md 原文

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。

6.0 KB・ClawHub v1.0.2
---
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.
すべて表示(全 172 行)

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

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