過去記事から文体を学習し、あなたの声でコンテンツを自律生成。
1コマンドで、note・X・Instagramを同時生成。品質管理付き。
AIにコンテンツを書かせても、結局こうなります:
- 出力がAI臭くてそのまま使えない（「本記事では〜」「さまざまな方法が〜」）
- 3プラットフォーム別に毎回手動で依頼。品質チェックも属人的
- 前回何を書いたか覚えないから戦略的な発信ができない
- 自分の文体で書いてくれない — 誰が使っても同じ汎用的な出力
/daily-autopilot の1コマンドで全て自律的に実行。あなたの過去記事から文体を学習し、トピック選定、3プラットフォーム同時生成、6軸品質採点まで人間の介入ゼロ。
初回はObsidian/note/X(API or @ユーザー名)/テキストファイルから過去の投稿を読み込み、あなたの文体（口癖、漢字率、フックパターン等）を分析。2回目以降は学習済みの文体で自動生成。
━━━━ Content Autopilot ━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[0.5] Style learning: 5記事を分析 → 文体プロファイル作成 ✓
[1/8] Profile → 初回は自動作成（セットアップ不要）
[2/8] Funnel分析 → MOFU不足を検出 → MOFU記事に決定
[3/8] WebSearch → トピック自動選択
[4/8] note(2,500字) + X(6tweets) + IG → 同時生成
[5/8] 6軸品質採点 → 94/100 ✓
[6/8] 公開前チェック → 8/8 通過 ✓
[7/8] Dashboard → ブラウザ自動表示
[8/8] note.com投稿画面 + X投稿画面 → 自動起動
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
品質が低い場合は自動で改善 — 人間に修正を求めません:
note: 68/100 → 密度不足 + AI臭を自動検出 → 修正
note: 82/100 ✓ (自動改善 +14点)
Claude直接: 56/100 (D) — AI臭5パターン、822文字
→ "本記事では、AIを活用した業務効率化について解説します。"
Content Autopilot: 94/100 (A) — AI臭ゼロ、2,841文字
→ "「AIを使ってるのに、なぜ効率が上がらないのか？」"
python3 run_pipeline.py --compare で実際に確認できます。
/setup-profile でテーマを変えると、検索・トピック選定・コンテンツが全て連動して変わります（AI、英語学習、料理、投資、何でも対応）。
# 3つのAI活用法で業務時間を半分にした話
「AIを使ってるのに、なぜ効率が上がらないのか？」
**この記事でわかること**
- チャットボットとAIエージェントの決定的な違い
- 実際に業務時間を50%削減した3つの方法
- 明日から始められる導入ステップダッシュボード（ライブデモ）
パイプライン完了後、コンテンツを各プラットフォームに届けます:
| 連携先 | 何が起きるか |
|---|---|
| note.com | 記事がクリップボードにコピー済み。note.comの「投稿」から貼り付けるだけ |
| X | スレッド原稿が生成済み。各ツイートを順番に投稿 |
| Gemini画像 | テキスト入りOGP画像を自動生成（note/X/IG用の3サイズ） |
| Obsidian | 過去記事を読み込んで文体を学習 |
/plugin marketplace add FP-sudo/agi-lab-skills-marketplace
/plugin install content-autopilot@content-autopilotClaudeに伝えてください:
daily-autopilotスキルを実行して
または /content-autopilot:daily-autopilot でも実行可能。
Claudeが自律的にWebSearch→3プラットフォーム同時生成→品質採点→改善を実行します。終わるまで待つだけ。
生成完了後、~/Desktop/content-autopilot-output/ に3つのファイルが出力されます:
note_YYYY-MM-DD.md→ note.com にログインして「投稿」→ 本文にペーストx_YYYY-MM-DD.md→ 各ツイートを---の区切りごとにコピーして順番に投稿instagram_YYYY-MM-DD.md→ キャプション全体をコピーしてInstagramアプリに貼り付け
なぜ自動投稿しないのか？ 完全自動投稿は技術的には可能ですが、あえて「人間が最終確認して投稿する」設計にしています。理由:
- 誤投稿の防止 — AI生成コンテンツをノーチェックで公開するリスクを回避
- ブランド保護 — 自分の名前で出すものは、最後に自分の目で確認すべき
- プラットフォーム規約 — 自動投稿BOTはアカウントBANのリスクがある（特にX・Instagram）
自律性は「生成・品質管理・改善」に全振り。投稿ボタンだけは人間に残す、これが最適解です。
git clone https://github.com/FP-sudo/content-autopilot.git
cd content-autopilot/plugins/content-autopilot/scripts
python3 run_pipeline.py # パイプライン全体を実行
python3 run_pipeline.py --compare # 品質比較デモClaudeは優秀なライターですが、セッションを跨いだ記憶と定量的な品質管理はできません:
| Claudeにできないこと | Content Autopilotの実装 |
|---|---|
| 過去の履歴を覚える | content-history.json にセッション跨ぎで蓄積 |
| ファネルバランスを計算する | TOFU/MOFU/BOFU比率を自動計算・自動調整 |
| 毎回同じ基準で採点する | 6軸・10パターンで定量採点 |
| ダッシュボードを生成する | HTMLで品質・ファネル・履歴を可視化 |
| ユーザーの文体を学習する | 過去記事を分析して口癖・漢字率・フックパターンを再現 |
| 軸 | チェック内容 | 例 |
|---|---|---|
| フック | 冒頭で読者を掴めるか | 40文字以内の疑問・数字 |
| 可読性 | 段落長、文体一貫性 | 漢字率20-40% |
| 構造 | 見出し・まとめ | 3-7個の##見出し |
| 適合性 | プラットフォーム要件 | note: 2000字以上 |
| CTA | 行動喚起 | フォロー誘導 |
| AI臭 | AI特有パターン検出 | 10パターン自動除去 |
| コマンド | 機能 |
|---|---|
/daily-autopilot |
全自律パイプライン |
/setup-profile |
テーマ・文体カスタマイズ |
/trend-scout |
トレンドリサーチ |
/content-analytics |
コンテンツ分析 |
/deep-audit |
システム整合性チェック |
/log-performance |
PV・いいね数→学習 |
/skills |
全スキル一覧 |
plugins/content-autopilot/
├── skills/ 129 SKILL.md
├── scripts/ 12 Python scripts (4,000+ LOC)
├── commands/ 11 slash commands
└── tests 23/23 pass
MIT