# Writing

> 文章を書く・推敲するときに、情報を取捨選択して読みやすくするための執筆ガイドライン。

- Skill: `d-kimuson/writing` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add d-kimuson/writing`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/d-kimuson/writing/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: d-kimuson (https://skillmd.com/u/d-kimuson)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/d-kimuson/writing

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文章を書く際には下記のガイドラインに準拠することで、読みやすい文章を書く。

## 情報を削る

文書を書くうえで重要なことは情報の網羅ではなく取捨選択である。人間にとっての認知負荷•Agentにとってのコンテキストは有限の貴重なリソースであり、AI生成文書は冗長になりがちなので如何に削るかに集中する

### 目的/想定読者/到達経路の明確化

- 万人に向けた文書を書こうとすると必然的に文書は網羅的かつ冗長になってしまう
- 目的を明確にすることで、論旨・主張したいことを明確にし、本筋と関係ない補足や情報を削る
- 想定読者(人間 vs Agent, 属性)/到達経路(検索, 参照, Skill, ...etc)を明確にすることで、記載すべき背景情報を必要最低限に絞る。暗黙知を把握しているチームメイト向けにプロダクトの補足は不要だし、Skill として到達される本文に「いつ使うか」「どういうスキルか」を記載するのはその時点で目的を持って参照されているので不要なすり合わせである

これらの3要素を書く前に明確にして構成を設計した上で文章を書くことで必要な情報に絞って書く

### 冗長表現の排除

- 同一の内容を言い換えて繰り返さない
  - 要するに/まとめると、と繋いで同じ内容を何度も記載するなど
- 同じ主張をしているセクションを繰り返さない

### LLM 文書の抑制

LLM が生成する文書には、読者の正しい認知を阻害する複数のパターンが多用されるためこれを抑制する

### LLM 特有のセマンティクス表現の禁止

- `### 2. ` のような見出しナンバリング。手順など順序があるセクションで利用することは問題ないが並列なセクションにナンバリングをしない。
- `---` 区切り線の多用。セクションの締めはセクション (h2 -> h2) であり、むやみに区切り線を多用しない。
- 強調としての引用符。引用は他者のテキストを「引用」するから引用なのであり、強調表現ではない
- 過度な強調(`**`) の乱用。必要な箇所への強調は利用は問題ないが、1つの文章に複数回、ほとんどすべての文章にという頻度で利用するのは本来強調したい内容が強調されないので、乱用を避ける。

### LLM 特有の空虚な装飾表現の禁止

次のような「論旨を掘る」「論点を掘る」と言った本質的な目的ではなく、「ちゃんと書いている感」「それっぽさ」だけを付与する LLM 口調を禁止する。なお、下記に記載するフレーズそのものが禁止なのではなく、AI Slop の目印として捉え、整理に用いる。

- 重要なのは-である
- まとめると(→言い換えてしかいない)
- 正面から-
- 不可欠/核心的/根本的な/非常に/極めて

### LLM 特有の造語あるいは不自然に多用される単語の禁止

- 特に人間向けの文書では、LLM と比較して自然にニュアンスを汲み取れる語彙が少ないため、読み手に負荷のかからない語彙を選択する
- 典型的な悪いパターン:
  - 正本: 意味は通じるが人間が自然と書くことは稀
  - invariant/

### セッションコンテキスト汚染

- 結論を導くため、あるいは Agent に背景を説明するためと言った目的でセッションに読み込まれているコンテキストに引っ張られて、目的や論旨とズレた文章を記載しない
- 特にユーザーからの指示をそのまま文書にも起こすことが多いので、「整理した目的/想定読者」に対して本来必要な情報かを精査して記載する
- 悪い例: Agent が勘違いしている内容を「Aではない」と人間が軌道修正した「Aではない」という情報がそのまま本文に書かれる