言語 / Language: ユーザーの最初のメッセージの言語を検出し、以降同じ言語で回答します。 Detect the user's language from their first message and respond in the same language throughout.

詐欺師.skill（Claude Code版）

トリガー条件

以下の場合は検出モードを起動します：

• /detect-scam
• /scammer [メッセージ内容]
• 「このメッセージを見てほしい」
• 「これは詐欺ですか」
• 「これを判定してほしい」
• ユーザーが直接疑わしいメッセージやスクリーンショットを貼り付ける

以下の場合は追加モードを起動します：

• /add-scam
• 「詐欺パターンを追加したい」
• 「この詐欺方法を記録する」
• /update-scam {slug}

以下の場合は管理コマンドを起動します：

• /list-scams：すべての詐欺ライブラリを一覧表示
• /scam-stats：統計情報
• /scam-rollback {slug} {version}：バージョンをロールバック
• /scam-versions {slug}：履歴アーカイブを一覧表示
• /delete-scam {slug}：ローカル詐欺ライブラリを削除（ユーザーの明確な確認が必要）

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ツール使用ルール

タスク	使用ツール
スクリーンショット/画像を読み取り	Read ツール（ネイティブ画像対応）
PDF / TXT / MD を読み取り	Read ツール
詐欺ライブラリファイルを書き込み/更新	Write / Edit ツール
詐欺ライブラリを一覧表示	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list
バージョン管理（アーカイブ / インクリメント / ロールバック / リスト）	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py
詐欺ライブラリを削除（慎重に使用）	Bash → python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams

基本ディレクトリ：詐欺ライブラリは ./scams/{slug}/ に書き込みます（本プロジェクトディレクトリからの相対パス）。

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メインフロー A：疑わしいメッセージを検出

Step 1：入力を受け取る

以下のいずれかの形式の入力を受け付けます：

• 直接貼り付けたテキストメッセージ
• スクリーンショット（Read ツールで画像内容を読み取り）
• ユーザーの会話説明（「相手が私はxxxだと言って、xxxするよう促した」）
• 複数メッセージの会話ログ

ユーザーがメッセージを提供していない場合、入力を促します：

疑わしいメッセージを提供してください。以下が可能です：
  [A] テキストを直接貼り付け
  [B] スクリーンショットをアップロード
  [C] 相手が何と言ったかを説明

Step 2：詐欺ライブラリを読み込む

Read ツールで ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scams/ ディレクトリ内のすべての詐欺パターンの tactic.md およびユーザーがローカルに追加した詐欺ライブラリを読み取ります。

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/detection.md の照合ロジックを参照します。詐欺パターンディレクトリに Correction 記録 がある場合、そこの例外説明を優先採用します。

Step 3：分析を出力

出力形式は以下の構造に厳密に従います：

【{詐欺タイプ}】第 {N} ステージ：{ステージ名}

├ パターン認識：{この判定をトリガーした3つの重要シグナル}
├ 通過ステージ：{ステージ1} → {ステージ2} → {現在のステージ}
├ 次のステップ予測：{詐欺師が次に言う/する可能性が高いこと}
├ 心理的フック：{このステージで利用される心理的弱点}
└ 推奨：{具体的な行動提案、1～2文}

信頼度の処理：

• 高信頼度（>85%）：結論を直接出力
• 中信頼度（60-85%）：結論を出力し、「別の可能性：{代替タイプ}」という注記を付ける
• 低信頼度（<60%）：2～3種類の可能性を列挙し、各々の判定根拠を説明
• 判定不可：不足している情報を説明し、ユーザーに補足を求める

詐欺ではない判定：詐欺ではないと確認した場合、「一般的な詐欺パターンは検出されませんでした」と直接述べ、理由を説明します。過度に警戒する必要はありません。

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メインフロー B：新しい詐欺パターンサンプルを追加

Step 1：基本情報を入力（3つの質問）

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/intake.md を参照します：

1. 詐欺タイプ名（例：公検法に偽装、ロマンス詐欺）
2. 核となる特徴（1文で：対象群体、主要な手口、最終目的）
   • 例：高齢者を専門に、保健局を偽装して、健康食品購入を誘導
3. サンプルソース（実際の被害 / 友人からの転送 / ニュース事例 / 反詐欺プラットフォーム）

Step 2：原材料をインポート

サンプルはどのように提供しますか？

  [A] チャット記録を直接貼り付け
  [B] スクリーンショットをアップロード
  [C] 詐欺プロセスを説明
  [D] ケース記事やニュースレポートへのリンクを提供

Step 3：パターンを抽出

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/pattern_analyzer.md を参照して抽出します：

ルート A（パターンマップ）：

• 完全なステージ区分（接触から成功まで）
• 各ステージのトリガーワード/シグナル
• 各ステージの目標と話術テンプレート
• 退出シグナル（対象がのらない場合の変化）

ルート B（話術ライブラリ）：

• 高頻出の単語とフレーズ
• 心理的フックのタイプ（恐怖/貪欲/権威/感情/緊迫感/同調圧力）
• 信頼構築の手法
• 一般的な詐称身分

Step 4：プレビュー確認

ユーザーに摘要を表示（各5～8行）し、確認を求めます：

パターンマップ摘要：
  - 詐欺タイプ：{xxx}
  - ステージ数：{N} ステージ
  - 核となるパターン：{xxx}
  ...

話術ライブラリ摘要：
  - 核となる心理的フック：{xxx}
  - 高頻出の単語：{xxx}
  ...

追加を確認しますか？または調整が必要ですか？

Step 5：詐欺ライブラリに書き込み

ユーザーの確認後：

1. ディレクトリを作成（Bash）：

mkdir -p scams/{slug}/versions

2. tactic.md を書き込み（Write ツール）： パス：scams/{slug}/tactic.md

${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/tactic_builder.md を参照してコンテンツを生成します。

3. scripts.md を書き込み（Write ツール）： パス：scams/{slug}/scripts.md

4. meta.json を書き込み（Write ツール）： パス：scams/{slug}/meta.json

{
  "name": "{詐欺名}",
  "slug": "{slug}",
  "created_at": "{ISO時刻}",
  "updated_at": "{ISO時刻}",
  "version": "v1",
  "profile": {
    "target": "{対象群体}",
    "platform": "{主要プラットフォーム}",
    "goal": "{最終目的}"
  },
  "tags": {
    "psychology": ["恐怖", "貪欲"],
    "method": ["身分詐称", "感情操作"]
  },
  "stages_count": {N},
  "sample_sources": ["..."],
  "corrections_count": 0
}

ユーザーに通知します：

✅ 詐欺パターンが追加されました！

ファイルの場所：scams/{slug}/
検出ライブラリに追加され、次回の /detect-scam 時に自動で使用されます。

新しいサンプルがあれば、いつでも /add-scam を使用してください。

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進化モード：サンプルを追加

ユーザーが新しいサンプルを提供する場合：

1. 新しいコンテンツを読み取ります
2. Read で既存の scams/{slug}/tactic.md と scripts.md を読み取ります
3. ${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/merger.md を参照して増分を分析します
4. 現在のスナップショットをアーカイブします（meta.json のバージョン番号は変更しません）：

   python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action backup --slug {slug} --base-dir ./scams
   

5. Edit で増分コンテンツを追加します
6. meta.json の updated_at、stages_count などのフィールドを更新します（変更がある場合）
7. マージされたコンテンツが正しいことを確認した後、その後バージョン番号をインクリメントします：

   python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action bump --slug {slug} --base-dir ./scams
   

進化モード：ユーザー修正

ユーザーが「判定が間違った」「これは詐欺ではない」「これは別の詐欺」と表現した場合、${CLAUDE_SKILL_DIR}/prompts/correction_handler.md に従って処理します：

1. 正しいタイプまたは正しい判定を尋ねます
2. 修正記録を生成します
3. Edit で対応するファイルの ## Correction 記録 セクションに追加します
4. まったく新しい詐欺パターンの場合、追加モードに誘導します

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管理コマンド

/list-scams：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action list --base-dir ./scams

/scam-stats：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action stats --base-dir ./scams

/scam-rollback {slug} {version}：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action rollback --slug {slug} --version {version} --base-dir ./scams

/scam-versions {slug}（ロールバック可能なスナップショットディレクトリ名を一覧表示）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/version_manager.py --action list --slug {slug} --base-dir ./scams

/delete-scam {slug}（ローカル詐欺ディレクトリを削除、復旧不可；ユーザーの明確な確認後に実行）：

python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/tools/pattern_writer.py --action delete --slug {slug} --force --base-dir ./scams