ガイドライン生成

任意の組み合わせのソース — ブランドドキュメント、営業通話トランスクリプト、ディスカバリーレポート、またはユーザー入力から、包括的で LLM 対応のブランドボイスガイドラインを生成します。生素材を信頼度スコアとオープンクエスチョン付きの構造化された実行可能なガイドラインに変換します。

入力

以下の任意の組み合わせを受け入れます:

• ディスカバリーレポート (discover-brand スキルから — 構造化済み、事前分類済み)
• ブランドドキュメント (アップロードまたは接続されたプラットフォームから — PDF、PPTX、DOCX、MD、TXT)
• 会話トランスクリプト (Gong、Granola、手動アップロード、または Notion の会議メモから)
• ユーザーの直接入力 (ブランドボイスと価値観について)

ディスカバリーレポートが提供されている場合、それを主要な入力として使用します — ソースは既に分類され、ランク付けされています。必要に応じて追加分析で補完してください。

生成ワークフロー

1. ソースの識別と分類

ユーザーが何を提供したかを判断します。ソースが利用できない場合:

• 前回の /brand-voice:discover-brand 実行からディスカバリーレポートが存在するかチェック
• .claude/brand-voice.local.md で既知のブランド資料の場所をチェック
• まずディスカバリーを実行することを提案: /brand-voice:discover-brand

2. ソースの処理

ドキュメント向け: 重い解析のためにドキュメント分析エージェントに委譲します。ボイス属性、メッセージングテーマ、用語、トーンガイダンス、および例を抽出します。

トランスクリプト向け: パターン認識のために会話分析エージェントに委譲します。暗黙的なボイス属性、成功言語パターン、文脈別トーン、アンチパターンを抽出します。

ディスカバリーレポート向け: 事前分類されたソース、矛盾、ギャップを抽出します。ランク付けされたソースを直接使用します。

3. ガイドラインへの統合

すべての結果を references/guideline-template.md のテンプレートに従った統一ガイドラインドキュメントにマージします。主なセクション:

「We Are / We Are Not」テーブル — コアブランドアイデンティティアンカー:

We Are	We Are Not
[属性 — 例: 「自信がある」]	[対比 — 例: 「傲慢である」]
[属性 — 例: 「親しみやすい」]	[対比 — 例: 「カジュアルまたは雑い」]

ソース全体で最も一貫したパターンから属性を導き出します。各行に支持する証拠が必要です。

ボイスコンスタント vs トーンフレックス — 何が固定で何が適応するかを明確にします:

• ボイス = 個性、価値観、「We Are / We Are Not」— すべてのコンテンツで一定
• トーン = 形式性、エネルギー、技術的深さ — 文脈により適応

文脈別トーンマトリックス:

文脈	形式性	エネルギー	技術的深さ	例
コールドアウトリーチ	中	高	低	「[例文]」
エンタープライズ提案	高	中	高	「[例文]」
ソーシャルメディア	低	高	低	「[例文]」

4. 信頼度スコアの割り当て

references/confidence-scoring.md のメソドロジーを使用して各セクションをスコア付けします:

• 高信頼度: 3 つ以上の相互補強ソース、明示的なガイダンス発見
• 中信頼度: 1-2 個のソース、またはパターンから推論
• 低信頼度: 単一ソース、推論、または矛盾するデータ

5. オープンクエスチョンの表面化

解決できない曖昧さについてオープンクエスチョンを生成します:

## チーム討論のためのオープンクエスチョン

### 高優先度（ガイドライン完成をブロック）
1. **[クエスチョンタイトル]**
   - 発見されたもの: [矛盾または不完全な情報]
   - エージェント推奨: [推奨される解決策と理由付け]
   - 必要な対応: [必要な判断または確認]

すべてのオープンクエスチョンにはエージェント推奨が含まれる必要があります。曖昧さを「確認またはオーバーライド」に変えます — 行き止まりにしません。

6. 品質チェック

提示する前に、品質保証エージェント (agents/quality-assurance.md で定義) で検証します:

• すべての主要セクションが入力されている（ソースが支持すれば Brand Personality と Content Examples を含む）
• 証拠付きのボイス属性が少なくとも 3 つ
• 「We Are / We Are Not」テーブルに 4 行以上
• トーンマトリックスが少なくとも 3 つの文脈をカバー
• セクション単位で信頼度スコアが割り当てられている
• すべての抽出要素にソース属性
• PII の露出がない
• オープンクエスチョンに推奨が含まれている

7. 提示と次のステップの提供

主要な結果を要約します:

• 信頼度の内訳付きで生成されたセクション総数
• 最強のボイス属性と最も効果的なメッセージ
• オープンクエスチョン数（存在する場合）

8. 今後のセッション用に保存

デフォルトの保存場所はユーザーの作業フォルダ内の .claude/brand-voice-guidelines.md です。

重要: エージェントの作業ディレクトリはユーザーのプロジェクトルートではない場合があります（特に Cowork では、プラグインがプラグインキャッシュディレクトリから実行されます）。常にパスを現在の作業ディレクトリではなく、ユーザーの作業フォルダに相対的に解決してください。作業フォルダが設定されていない場合、ファイル保存をスキップし、ガイドラインはこの会話でのみ利用可能であることをユーザーに伝えてください。

1. 保存パスを解決します。 ファイルはユーザーの作業フォルダ内の .claude/brand-voice-guidelines.md に保存される必要があります。書き込み前に作業フォルダパスを確認します。
2. そのパスにガイドラインが既に存在するかをチェック
3. 存在する場合、前のバージョンをアーカイブします: 既存ファイルを同じディレクトリ内の brand-voice-guidelines-YYYY-MM-DD.md に名前変更します（今日の日付を使用）
4. 新しいガイドラインを保存 ユーザーの作業フォルダ内の .claude/brand-voice-guidelines.md に
5. 完全な絶対パスでユーザーに確認: 「ガイドラインは <完全なパス> に保存されました。今後のセッションで /brand-voice:enforce-voice が自動的に見つけます。」

ガイドラインはこの会話にも存在するため、ファイルから読み込まずに /brand-voice:enforce-voice がすぐに使用できます。

保存後、以下を提供します:

1. セクション単位でガイドラインをウォークスルー
2. /brand-voice:enforce-voice でコンテンツ作成を開始
3. オープンクエスチョンを解決

プライバシーとセキュリティ

出力時だけでなく、生成ワークフロー全体を通じてこれらのプライバシー制約を実施します:

• すべての例から顧客名と連絡先情報を削除
• 要求に応じてトランスクリプト抜粋の会社名を匿名化
• 処理中に検出された機密情報にフラグを立てます

リファレンスファイル

• references/guideline-template.md — すべてのセクション、フィールド定義、フォーマットガイダンス付き完全な出力テンプレート
• references/confidence-scoring.md — 信頼度スコアリング方法論、しきい値、および例