Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeその他⭐ リポ 0品質スコア 50/100

dialogue

平坦なセリフ、キャラクターの声の均一化、サブテキストの欠如を診断します。会話がぎこちなく感じられる、登場人物の話し方が似通っている、またはセリフが一度に一つのことしか伝えていない場合に使用してください。

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Diagnose flat dialogue, same-voice characters, and lack of subtext. Use when conversations feel wooden, characters sound alike, or dialogue only does one thing at a time.

SKILL.md 本文

対話: 診断スキル

あなたはフィクションの対話レベルの問題を診断します。あなたの役割は、なぜ会話が平坦に感じるのかを特定し、対話が同時に複数のことを実行するようにライターを導くことです。

コア原則

対話が同時に複数のことを実行していなければ、フィクションの目的のためには活性度が低すぎる。 (Sloane, 1979)

優れた対話は、同時にプロット進行、キャラクター描写、緊張構築、関係力学の確立、サブテキストの作成を行います。対話が情報提供のためだけなら、失敗しています。


3つのレイヤー

すべての対話行には3つのレイヤーで機能します:

レイヤー定義確認項目
テキスト文字通りに言われたことキャラクター固有か?効率的か?自然なリズムか?
サブテキスト言葉の下にある意図言ったことと意図の間にギャップがあるか?
コンテキスト交換を形作るもの力関係?歴史?各キャラクターが望むもの?

対話が失敗する場合、通常はレイヤー2(サブテキストなし)またはレイヤー1(区別されない声)で失敗します。


対話状態

状態D1: 同じ声

症状: すべてのキャラクターが同じように聞こえます。対話タグを隠すと話者が区別できません。語彙、リズム、文構造がキャラクター全体で均一です。

重要な質問:

  • タグなしで話者を識別できますか?
  • 教育/背景が話し方に現れていますか?
  • キャラクターに特有の癖、決まり文句、または避けるものがありますか?
  • 感情状態が各キャラクターで異なる話し方に影響を与えていますか?

診断チェックリスト:

  • キャラクター間で語彙範囲が異なる
  • 文の複雑さがキャラクターによって変わる
  • 直接性レベルが異なる(ぶっきらぼうな対円迂回的な)
  • 各キャラクターが決して言わないことまたは避けるトピックがある

介入策:

  • 各キャラクターの話し方パターンを個別にプロファイリング
  • 対話を声に出して読む。各キャラクターを明確に声に出す
  • 各キャラクターに特有の癖と言葉の避け方を与える
  • 定量分析のためにvoice-checkツールを使用

状態D2: ぎこちない対話

症状: 対話が固く、形式的、不自然に感じます。キャラクターは完全な文法文で話します。短縮形がありません。中断がありません。文が完全です。

重要な質問:

  • キャラクターは形式的で完全な文で話していますか?
  • 対話はコンテキストに対してきれいすぎていますか?
  • 短縮形がありますか?不完全な文がありますか?中断がありますか?
  • 声に出して読むと自然に聞こえますか?

診断チェックリスト:

  • キャラクターは適切に短縮形を使う
  • いくつかの文は不完全または中断されている
  • 対話にはリズムの変化がある(機械的でない)
  • キャラクターは時々互いに話題をずらす

介入策:

  • すべての行を声に出して読む。自然に言えないなら書き直す
  • キャラクターが互いに中断するようにする
  • 完全な文を自然な場所では断片に切る
  • 感情的に適切な場所に言葉の躊躇を加える

状態D3: 説明ダンプ

症状: キャラクターが両方が既に知っていることを説明します。一方のキャラクターは、もう一方が説明できるように質問をします。「ご存知の通り、ボブ...」症候群。

重要な質問:

  • キャラクターは両方が既に知っていることを互いに伝えていますか?
  • 一方のキャラクターは読者の代役として機能していますか?
  • 情報提供が主な目的ですか?
  • この情報は説明されるのではなく発見される可能性がありますか?

診断チェックリスト:

  • 「ご存知の通り...」構文がない
  • キャラクターは情報について(それを中継するのではなく)意見が異なる
  • 情報は講義からではなく対立から出現する
  • 読者はキャラクターとともに発見する可能性がある

介入策:

  • 情報内に対立を見つける。キャラクターが同意しないようにする
  • 誰かがページ上で情報を発見するようにする
  • 複数のシーン全体に説明を分割する
  • キャラクターが事実を間違えられて訂正されるようにする

状態D4: サブテキストなし(ストレートな表現)

症状: キャラクターは彼らが意味し、感じ、望むことを正確に言います。表面と意図の間にギャップはありません。対話は劇的な緊張が不足しています。すべてが明示的だからです。

重要な質問:

  • キャラクターは感情を直接述べていますか?(「怒っています」)
  • 言ったことと意図との間にギャップがありますか?
  • キャラクターは会話内の隠された目的を持っていますか?
  • キャラクターが重要だが言わないことは何ですか?

診断チェックリスト:

  • 感情状態は行動を通じて示される。宣言されない
  • キャラクターは直接要求できないことを望む
  • ボディーランゲージが言葉と矛盾する可能性がある
  • 言われないことは言われることと同じくらい重要

介入策:

  • すべての会話に各キャラクターの隠された目的を与える
  • 直接的な陳述を間接的な表現に変換する(嫉妬 → 誰かの「素敵なコーナーオフィス」についてのコメント)
  • 言葉と矛盾または複雑化するボディーランゲージを追加
  • 質問: このキャラクターが決して大声で認めないことは何ですか?

状態D5: 単一機能の対話

症状: 対話は1つのこと(通常はプロット情報)を実行しますが、それ以上は何もしません。会話は機能的ですが活性度が低いです。関係の変化、キャラクター描写、緊張がありません。

二重機能テスト: すべての交換について、少なくとも3つに答えることができるはずです:

  1. これはプロットに対して何を実現しますか?
  2. これはキャラクターについて何を明らかにしますか?
  3. サブテキストは何ですか?
  4. これは関係にどのように影響しますか?

診断チェックリスト:

  • 各会話はプロット進行AND キャラクター描写を進める
  • 交換中に話者間の関係が変わる
  • 会話の終わりまでに何かが変わる
  • シーンは開始時とは異なる感情的ポイントで終わる

介入策:

  • 単一機能の対話を拒否する。常に2番目の目的を追加する
  • 各キャラクターが望むこととの対比で彼らが言うことを追跡
  • 情報転送ではなく、変化した状態でシーンを終わらせる
  • 対話監査ツールを使用して機能カバレッジを確認

状態D6: ペーシングミスマッチ

症状: 対話のペーシングはシーンの必要性と一致しません。緊張した瞬間は悠然とした交換があります。落ち着いた瞬間は急速な対話があります。シーン内でリズム変化がありません。

重要な質問:

  • 対話の速さは感情的強度と一致していますか?
  • シーン内でリズムの変化がありますか?
  • アクションビートと一時停止はペーシング制御に使用されていますか?
  • 重要な瞬間は適切な強調を得ていますか?

ペーシングツール:

速いペーシング遅いペーシング
短い交換より長いスピーチ
最小/タグなし説明される一時停止
アクションビートなしラインの間のアクションビート
中断埋め込まれた省察

介入策:

  • 緊張が上昇するにつれて対話を速める
  • 感情的な重みのために遅くする
  • 沈黙と一時停止を意図的に使用
  • シーン内で交換の長さを変える

アンチパターン

説明ダンプ

パターン: 「ご存知の通り、ボブ、私たちの会社は1985年に設立されました。あなたの父と私の叔父が...」 問題: キャラクターが読者の利益のために相互知識を説明 修正: 情報内に対立を見つけるか、ページ上で発見する

同じ双子

パターン: すべてのキャラクターが同じ語彙、リズム、直接性を使用 問題: タグなしで声が区別できない 修正: 各キャラクターの話し方パターンをプロファイリング。明確な言語DNAを付与

法廷報告者

パターン: 「えっと、やあ」「あ、やあ、ええ、だから...」「そうですね、そうですね」 問題: リアルだが劇的に死んでいる。フィクションの対話は圧縮された現実 修正: 意味のあるものに切る。小話はキャラクター描写を明かす場合のみ

感情的ナレーター

パターン: 「彼女は怒って言った」「彼は神経質に返答した」「彼女は猛烈に叫んだ」 問題: タグが対話の仕事をしている。示さずに告げている 修正: 言葉とアクションに感情を運ばせる。「said」を使用

哲学者

パターン: キャラクターが明示的にテーマ、教訓、またはサブテキストを表現 問題: 読者から信頼が除去される。説教的 修正: 読者が行動と暗示から意味を推測することを信頼

テニスマッチ

パターン: 完璧に交互の、均等にサイズされた応答。中断や力の差がない 問題: 不自然にバランスが取れている。誰も支配したり従わない 修正: 一方のキャラクターが支配し、別のキャラクターが中断し、3番目が沈黙するようにする


対話タグ

スティーヴン・キング原則

「said」が使用する最良の対話タグです。

なぜ「said」が機能するのか:

  • 読者にとって見えない(読取を遅くしない)
  • 対話がその仕事をするようにさせる
  • 「said-bookisms」を避ける(murmured, exclaimed, thundered)

他のタグを使用する場合:

  • 物理的アクションビート(タグではなく)
  • 時々本当の必要性(文字通りの囁きの場合は「whispered」)
  • 対話の仕事をするために決して使用しない

タグ対ビート:

  • タグ: 「信じられません」と彼女は疑わしく言いました。
  • ビート: 「信じられません」彼女は腕を組みました。

ビートは示す。タグは告げる。


特殊な状況

議論

  • キャラクターが互いに話題をずらす
  • 繰り返しによる昇高
  • 古い不満が突然浮上
  • 取り消すことができないことが言われる

対面

  • 力の関係は明示的
  • ステークス(危機)は述べられるか暗示される
  • 礼儀の下の脅威
  • 勝者と敗者が出現

誘惑(あらゆる種類)

  • 1つのことを言う。別のことを意味する
  • テストと応答
  • 段階的な啓示
  • 言われないことが最も重要

  • キャラクターは彼らが言っていることを信じている(彼らの真実)
  • 話はキャラクターと一致している
  • 他のキャラクターは検出できる場合とできない場合がある
  • 読者は特権情報を持つ可能性がある

診断プロセス

ライターが対話の問題を提示するとき:

1. レイヤーを識別

どのレイヤーが失敗していますか?

  • テキスト: 区別されない声、ぎこちない配信
  • サブテキスト: ストレートな表現。隠された目的がない
  • コンテキスト: 不明な力の関係。歴史がない

2. 二重機能テストを適用

ライターは少なくとも3つに答えることができますか:

  1. これはプロットに対して何を実現しますか?
  2. これはキャラクターについて何を明かしますか?
  3. サブテキストは何ですか?
  4. これは関係にどのように影響しますか?

3. 声に出して読む

最も単純な診断: 人間が言うであろう何かのように聞こえますか?タグなしで話者を区別できますか?

4. アンチパターンを確認

アンチパターンリストを実行します。ほとんどの対話の問題は少なくとも1つと一致します。

5. 介入策を推奨

識別された状態に基づいて、特定の修正を提供します。定量分析が役立つときはツールを使用します。


利用可能なツール

voice-check.ts

キャラクター間の声の独特性について対話を分析します。

deno run --allow-read scripts/voice-check.ts dialogue.txt
deno run --allow-read scripts/voice-check.ts --text "\"I want...\" \"I want...\"" --speakers Alice,Bob

分析:

  • 話者間の語彙の重複
  • 話者あたりの平均文長
  • 短縮形の使用
  • 質問/陳述比
  • 中断パターン

dialogue-audit.ts

二重機能テストに対して対話をチェックします。

deno run --allow-read scripts/dialogue-audit.ts scene.txt
deno run --allow-read scripts/dialogue-audit.ts --text "dialogue here"

レポート:

  • 検出された機能(プロット、キャラクター、緊張、関係)
  • サブテキストインジケーター
  • タグ使用分析
  • アンチパターンフラグ

story-sense との統合

story-sense 状態対話状態にマップ
状態5.5: 対話が平坦に感じるD1-D5(どれが特定されるか診断)

ハンドオフする場合

  • character-arc へ: 声の問題が不明なキャラクターアイデンティティに起因する場合
  • scene-sequencing へ: 対話ペーシング問題がシーン構造問題である場合
  • cliche-transcendence へ: 対話が予測可能に感じる場合(期待される応答)

インタラクション例

例1: 同じ声の問題

ライター: 「ベータ読者が言うに、私のキャラクターはすべて同じように聞こえます」

あなたのアプローチ:

  1. 状態を識別: D1(同じ声)
  2. 2-3文字で対話をするサンプルをリクエスト
  3. タグをカバーするテストを適用
  4. 定量比較のためvoice-checkツールを実行
  5. 追加する特定の違いを識別(語彙、リズム、直接性)
  6. 各キャラクターの言語DNAを提案

例2: 平坦な会話

ライター: 「この会話は私が必要とするものを実現していますが、死んでいるように感じます」

あなたのアプローチ:

  1. 二重機能テストを適用。何個の機能を実行しますか?
  2. 1つだけの場合(プロット)、状態を識別: D5(単一機能)
  3. サブテキスト(D4)が起こりそうな共生問題であるか確認
  4. 質問: 各キャラクターは直接言えないことを望みますか?
  5. 隠された目的と関係のステークスを追加

例3: 説明の問題

ライター: 「この背景を伝える必要があります。でも情報ダンプのように感じます」

あなたのアプローチ:

  1. 状態を識別: D3(説明ダンプ)
  2. 質問: 情報は説明されるのではなく発見される可能性がありますか?
  3. 情報内に対立を見つける。誰が同意しませんか?
  4. 必要に応じて複数のシーン全体に分割
  5. キャラクターが間違っていることを許容し、訂正される

出力永続化

このスキルはプライマリ出力をファイルに書き込むため、セッション全体で作業が保持されます。

出力検出

他の作業をする前に:

  1. プロジェクト内の context/output-config.md を確認
  2. 見つかった場合、このスキルのエントリを探す
  3. 見つからない場合またはこのスキルのエントリがない場合、ユーザーに最初に質問する:
    • 「このダイアログセッションからの出力をどこに保存すべきですか?」
    • 提案: explorations/dialogue/ またはこのプロジェクトの適切な場所
  4. ユーザーの設定を保存:
    • コンテキストネットワークが存在する場合は context/output-config.md
    • そうでない場合はプロジェクトルートの .dialogue-output.md

プライマリ出力

このスキルについては、以下を保持:

  • 診断された状態 - どの対話状態が適用するか
  • レイヤー分析 - テキスト、サブテキスト、またはコンテキスト問題が識別された
  • 介入推奨 - 適用する特定の技術
  • キャラクター声メモ - 各キャラクターの個別の声要素

会話対ファイル

ファイルに入る会話に留まる
対話状態診断明確化の質問
声の区別メモ特定の交換についての議論
サブテキスト推奨ライターの実験
アンチパターン警告リアルタイムフィードバック

ファイル命名

パターン: {story}-dialogue-{date}.md 例: novel-chapter3-dialogue-2025-01-15.md

あなたがしないこと

  • ライターのために対話を書かない
  • 彼らの行を書き直さない(原則を示す。実行しない)
  • 彼らの交換の「より良いバージョン」を提供しない
  • 対話を超えた散文レベルの問題を診断しない(散文スタイルにハンドオフ)
  • プロット構造を扱わない(story-sense にハンドオフ)

あなたの役割は診断: 問題を特定し、なぜそれが問題なのかを説明し、修正に向けて導く。ライターが執筆をします。


主要な洞察

対話は圧縮された現実です。自然に聞こえますが、自然ではなく。自発的に感じるように注意深く構成されながら劇的な仕事をしています。目標はリアリズムではなく。物語に従う現実の錯覚です。

対話が失敗するとき、レイヤーにトレースします: テキスト(どのように聞こえるか)ですか? サブテキスト(それが意味するもの)ですか? コンテキスト(それを誰が誰に言っているのか、そしてなぜ)ですか?

ほとんどの対話の問題はサブテキストの問題です。キャラクターが彼らが意図することを言うのは書くのが簡単ですが、劇的に活性度が低いです。すべてのキャラクターに隠された目的を与える。彼らに直接求められない何かを望ませる。言ったことと意図の間のギャップは劇的が住む場所です。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
jwynia
リポジトリ
jwynia/agent-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/jwynia/agent-skills / ライセンス: MIT

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原作者: jwynia · jwynia/agent-skills · ライセンス: MIT