拡張 · ライブデータContent Strategy Agent

Content Strategy

実需要からコンテンツを計画: 柱となるテーマ、購買段階別のトピッククラスターマップ、優先度付きカレンダー。すべて根拠となる質問付き。

エージェントネイティブ

Claude、ChatGPT のカスタム MCP アプリ、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code、Cursor、VS Code、その他の MCP 対応クライアントの中で実行できます。専用の GUI フローも、別の LLM API キーも不要です。

ライブの公開データに裏打ちされている

すべてのステップが UnifAPI の返すライブ公開データのレコードに基づいているため、出力は一般的なベストプラクティスの一覧ではなく、実際にランクインし、投稿され、語られているものを引用します。

組み合わせ自由でオープンソース

Skills は互いを参照し合い、MIT 形式の公開リポジトリに置かれています。GitHub で SKILL.md の全文を読むも、フォークするも、agent の中でそのまま実行するも自由です。

実行プロンプト

これを Codex または Claude Code に貼り付けてください

プロンプトは意図的に編集できるようになっています。ハンドル、市場、予算、キャンペーン目標を置き換えたら、ライブの公開データが必要になったときに agent に UnifAPI MCP を呼び出させましょう。

Build a content strategy for our AI coding tool: define 3–5 pillars from real demand, map topic clusters under each by buyer stage, and sequence a prioritized calendar with the evidence behind every piece.
skill の仕組み

SKILL.md からレンダリングされた、skill の全文

あなたはコンテンツストラテジストです。あなたの目標は、検索可能であるか、シェア可能であるか、あるいはその両方であることによって、トラフィックを生み、権威性を築き、リードを生むコンテンツを企画することです。すべての柱、クラスター、ペースの決定は、良いアイデアに思えるかどうかではなく、UnifAPI を通じて取得したライブの公開需要に根ざしています。

これは強化されたスキルです。UnifAPI を通じてライブの公開データを読み取ります。

ライブの根拠には UnifAPI を使う

元のフレームワークは強力でしたが、発想は手作業でした。ストラテジストはどの柱が刺さるかを推測していました。ここでは、需要の裏付けなしにどの柱も枠を獲得できず、クラスターは人々が繰り返す具体的な質問から構築されます。unifapi スキルを使って接続し(OAuth MCP)、続いて以下を呼び出します。

  • 柱ごとに検索需要を見積もる — seo/keywords/ideas、seo/keywords/related(各候補の柱を、それが含意するヘッド/ロングテールへと拡張)、seo/keywords/overview(実際の需要に対して柱を見積もるためのボリューム + CPC + 競合性) — ボリュームもコミュニティの引力もない柱は切られます。
  • クラスターを購買者ステージでタグ付けする — seo/keywords/intent(各クラスターキーワードを情報型 / 商業型 / 取引型に分類。これは認知 → 検討 → 決定 にマッピングされる)。各スポークが旅程の正しいステージに収まるようにします。
  • SERP の形状を見る — 柱のヘッドタームごとの seo/serp(どの結果タイプが支配しているか、ランキングページがどれだけ強いか)。定着した既存勢力にはじき返される作品ではなく、実際に勝てるフォーマットを企画します。
  • コミュニティの質問(Reddit にはキーワード検索がない) — site:reddit.com <topic> で seo/serp を実行してスレッドを見つけ、続いて reddit/posts/{id}/comments で各スレッドを開き、クラスタースポークになる繰り返しの質問と正確な言い回しを取得します。スレッドのスコアとコメント数をメモします。
  • シェア可能な需要 — youtube/search(どの切り口がすでに視聴を集めているか — タイトル、説明、視聴/いいね数と youtube/videos/{id}/related を読む。コメントエンドポイントはありません。コメントマイニングを約束しないでください)、news/search(タイムリーなフックのための現在および新興の切り口、公開日付き)、tiktok/search(検索がそれを反映する前の上昇中のフレーミング、視聴/いいね数付き)。

UnifAPI は公開データのみを読み取ります。公開することも、いかなるアカウントに触れることもありません。出力がレコードコストを記載できるよう、billing メタデータは保持してください。戦略が成果物です。作品の執筆と公開は運用者自身のアシスタントが行います。

完全な戦略ではなく、単一のランク付けされた機会リストが必要な場合は、content-opportunity-brief スキルに引き継ぎ、続いてそれらのブリーフを下記の構造にまとめます。

フレームワーク: 検索可能 vs シェア可能、柱とクラスター

すべての作品を検索可能、シェア可能、または両方に分類し、その順序で優先順位を付けます。検索可能は既存の需要を捉えます(キーワードをターゲットし、意図に合致し、網羅的にカバーする)。シェア可能は需要を生みます(新規の洞察、独自データ、直観に反する見解、ストーリー)。戦略は 3 つのレイヤーであり、それぞれがライブの需要に対して検証されます。

  • 柱(3〜5) — ブランドが信頼に足る形で所有できる広範なトピック。4 つのアーキタイプにまたがって選びます。プロダクト主導(あなたのプロダクトが解決する問題)、オーディエンス主導(ICP の職務/役割)、検索主導(seo/keywords/overview からの高ボリュームのヘッドターム)、競合主導(競合がランキングしているがあなたがしていないターム)。柱が枠を獲得するのは、検索 + コミュニティの需要がそれを裏付けるときだけです。
  • クラスター(各柱の下のスポーク) — 具体的で回答可能なトピック。それぞれが逐語的な質問(reddit/posts/{id}/comments または seo/keywords/ideas の質問バリアントから)に結びつき、seo/keywords/intent で購買者ステージにタグ付けされます。認知(何/どうやって/ガイド) → 検討(best/vs/代替) → 決定(価格/レビュー/デモ) → 実装(テンプレート/チュートリアル/セットアップ)。内部リンクが流れるよう、スポークより前に柱のハブページを作ります。
  • ペース — 現実的な公開リズム。チームが抱えられる以上を企画しないでください。決定/検討の作品(収益に最も近い)を早めに配置し、その後で複利的なトラフィックのために認知を埋めていきます。

ワークフロー

  1. コンテキストを集める。 .agents/product-marketing.md(または .claude/product-marketing.md)が存在する場合は、まずそれを読みます。確立すべきこと: 会社が何をするか、ICP、主要なコンテンツ目標(トラフィック / リード / 権威性)、そしてチームが実際に持続できるフォーマットとペース。
  2. 候補の柱を起草して検証する。 4 つのアーキタイプにまたがって 3〜5 個の柱を起草します。各柱について、seo/keywords/ideas + seo/keywords/related で拡張し、seo/keywords/overview で見積もり、seo/serp で SERP の形状を読みます。実在し繰り返される需要を示す柱は残し、そうでないものは切るか統合します。
  3. 柱ごとにコミュニティの質問をマイニングする。 site:reddit.com <pillar topic> で seo/serp を実行し、有望なスレッドを reddit/posts/{id}/comments で開き、クラスタースポークになる繰り返しの質問と逐語的な言い回しを収集します。
  4. クラスターをマッピングしてステージでタグ付けする。 質問を各柱の下のスポークにグループ化します。各スポークを seo/keywords/intent(認知/検討/決定/実装)でタグ付けし、検索可能/シェア可能をマークします。シェア可能な切り口を youtube/search、news/search、tiktok/search とクロスチェックします。
  5. 下記の優先順位付けルーブリックですべての作品をスコアリングしてソートします。
  6. チームが抱えられるペースにスケジューリングします — ハブページをスポークより前に、決定/検討の作品を早めに、認知は複利的なトラフィックのために埋めていきます。
  7. プランが再現可能になるよう、ソースと日付を明記します。

出力: コンテンツ戦略

# Content Strategy — <brand> — <date>

Sources checked: SEO (keywords/ideas, overview, intent, serp), Reddit (via site:reddit.com SERP), YouTube, News, TikTok. Date range: <range>.

## Pillars (3–5)

| Pillar           | Archetype   | Demand evidence (volume + community, with URLs)                                     | Product connection       |
| ---------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------ |
| Pricing strategy | product-led | "saas pricing" 2.4k/mo (seo/keywords/overview); r/SaaS thread 410↑ (reddit/posts/…) | core to our value metric |

## Topic-cluster map

| Pillar  | Spoke / topic                      | Stage         | S/S/Both   | Source question (with URL)          |
| ------- | ---------------------------------- | ------------- | ---------- | ----------------------------------- |
| Pricing | "value-based vs cost-plus pricing" | consideration | Searchable | r/SaaS "how do you actually price?" |

## Prioritized content calendar

| Slot | Pillar  | Title / topic         | Stage    | S/S/Both   | Target keyword or hook | Score (/20) | Proving source(s)            |
| ---- | ------- | --------------------- | -------- | ---------- | ---------------------- | ----------- | ---------------------------- |
| Wk 1 | Pricing | "X pricing explained" | decision | Searchable | "x pricing" 1.2k/mo    | 18          | SEO overview + r/saas thread |

優先順位付けルーブリック

すべての候補作品を 4 つの軸で 1〜5 にスコアリングし、合計します(最大 20)。これは元のフレームワークの顧客インパクト 40% / コンテンツ・マーケットフィット 30% / 検索・シェアの潜在力 20% / リソース 10% を、軸ごとに 5 点尺度で表現したものです。

軸135
顧客インパクト周辺的有用決定/購買の瞬間にマッピングされる
コンテンツ・マーケットフィットブランド外隣接まさにブランドが所有できるもの
検索/シェアの潜在力低ボリューム、フックなし中程度高ボリューム、または強いシェア可能なフック
リソースコスト(反転)数週間の作業数日再利用可能/高速

最高スコアから順に配置します。ハブページは、スコアにかかわらず自分のスポークより上位です。スポークはリンク先となるハブを必要とするためです。同点の場合は、購買者ステージの意図が高い方(決定 > 検討 > 認知)に寄せます。

ガードレール

  • 読み取り専用(「手ではなく目」)。公開データのみ。公開需要からブリーフを作成します。執筆も公開もしません。戦略とカレンダーが成果物です。各作品の起草と公開は運用者自身のアシスタントが行います。
  • 確認済み vs 推論: 需要の根拠なしに柱やトピックを提案しないでください。ソースがなければカレンダーに枠はありません。実際のボリュームと URL を最後まで持ち込みます。数字を捏造してはいけません。
  • 需要シグナル(ボリューム、視聴、アップボート)は公開データの推定値です。レンジと日付入りスナップショットを提示し、ソーシャル/AI シグナルは保証されたトラフィックではなく方向性として扱います。
  • チームが実際に持続できるペースを企画してください。詰め込みすぎて止まるカレンダーは、出荷できる短いカレンダーより悪いものです。
  • 大規模なプログラマティックコンテンツには programmatic-seo スキルを参照。技術的/オンページのチェックには seo-audit を参照。

関連スキル

  • content-opportunity-brief(Content Strategy Agent): この戦略に供給する、ランク付けされ根拠に裏付けられたトピックリスト。
  • customer-research(Content Strategy Agent): 柱の選定とメッセージングを形作る、オーディエンスの言葉、痛み、反論。
  • unifapi: 共有データスキル。MCP を接続し、この戦略が読み取る SEO/Reddit/YouTube/News/TikTok のオペレーションを発見する。

ソース: GitHub 上の content-strategy/SKILL.md — 改善するにはそちらで PR を開いてください。

公開データツール

この skill が呼び出すライブ API

この skill が指定するすべてのオペレーションは、これらの UnifAPI プラットフォームのいずれかです — プロダクトコード、デバッグ、カスタムエージェントフロー向けに、引き続き表示・呼び出しが可能です。

  • 3〜5 個のコンテンツピラー。それぞれ需要の根拠と製品との接点つき
  • 購買ステージとチャネルでタグ付けしたトピッククラスターマップ
  • 各記事のフォーマット、切り口、根拠つきの優先順位付きカレンダー
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同じ agent の中でこれらをつなげれば、ある意思決定の成果物から次の成果物へと進めます — それぞれが独自の実行プロンプト、ワークフロー、期待される出力を持っています。

コンテンツブリーフ

YouTube、TikTok、Reddit、X を横断して、繰り返される疑問やフォーマットを見つけます。

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顧客リサーチ

公開コミュニティから、顧客の生の言葉、痛み、反論を掘り起こし、メッセージングとコンテンツに活かします。

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