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Get Started Free →日本語記事の校閲エージェント。誤字脱字、文法、表現の一貫性、読みやすさをチェックし、修正提案をインライン注釈で出力する。 「校閲して」「文章をチェック」「誤字脱字を確認」「記事をレビュー」等のリクエストで発動。
.claude/skills/minicoohei-proofreading-agent/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | -14% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 35% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 21% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 3% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 26% | 0% |
「校閲して」「文章チェック」「誤字脱字」「推敲」「校正」
日本語記事を体系的に校閲するエージェントです。コピーエディティングの「Seven Sweeps」手法にインスパイアされ、日本語コンテンツに最適化した Five Sweeps で記事を多角的にレビューします。
校閲は以下の5段階で実施します。各スイープは独立して実行でき、特定のカテゴリに集中したレビューも可能です。
文字レベルの誤りを検出します。
文法的な正しさを検証します。
記事全体を通した表記の統一性を確認します。
文章の読みやすさを評価します。
記事全体の構成と論理展開を確認します。
bash# 全スイープで校閲(デフォルト) python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --output review.md # 特定のスイープのみ実行 python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --sweep accuracy python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --sweep grammar python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --sweep consistency python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --sweep readability python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --sweep structure # スタイルプロファイルを指定 python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --style style_profile.yaml # 重要度フィルタ(high のみ表示) python scripts/proofreading_agent.py --input article.md --severity high # テストモード(API不要、サンプルテキストで動作確認) python scripts/proofreading_agent.py --test
| Parameter | Required | Default | Description | |-----------|----------|---------|-------------| | --input | Yes | - | 校閲対象のファイルパス(Markdown/テキスト)。--test 時は不要 | | --output | No | output/review_{timestamp}.md | 校閲結果の出力先 | | --sweep | No | all | 実行するスイープ: all, accuracy, grammar, consistency, readability, structure | | --style | No | - | スタイルプロファイル(YAML)のパス | | --severity | No | medium | 表示する最低重要度: low, medium, high | | --test | No | false | テストモード(サンプルテキストで API 不要の動作確認) |
記事の種類に応じたルールをカスタマイズできます。
yaml# style_profile.yaml の例 name: "技術ブログ" tone: "です・ます" terminology: preferred: - { term: "サーバー", reject: ["サーバ"] } - { term: "ユーザー", reject: ["ユーザ"] } - { term: "インターフェース", reject: ["インタフェース", "インターフェイス"] } domain_terms: - "API" - "SDK" - "CI/CD" rules: max_sentence_length: 80 number_style: "半角" punctuation: "、。"
原文中の該当箇所に直接注釈を挿入します。
markdownこれはサーバ[校閲: 「サーバ」→「サーバー」(理由: 表記揺れ。記事内で「サーバー」が主要表記)]で動作する アプリケーションです。データを保存することができます[校閲: 「保存することができます」→「保存できます」(理由: 冗長表現)]。
校閲結果の末尾に統計情報を出力します。
markdown--- ## 校閲サマリー ### 検出件数 | カテゴリ | 件数 | |---------|------| | 正確性(誤字脱字) | 3 | | 文法 | 2 | | 一貫性(表記揺れ) | 5 | | 読みやすさ | 4 | | 構成 | 1 | | **合計** | **15** | ### 読みやすさスコア: 72/100 - 平均文長: 42文字(適切) - 難読漢字率: 3%(やや高い) - 冗長表現: 4箇所 ### 重要度別 | 重要度 | 件数 | |--------|------| | HIGH | 3 | | MEDIUM | 8 | | LOW | 4 | ### 最重要修正 Top 5 1. [HIGH] L12: 「以外」→「意外」(同音異義語の誤用) 2. [HIGH] L34: 主語と述語が一致していない 3. [HIGH] L56: 「サーバ」と「サーバー」の表記揺れ(計5箇所) 4. [MEDIUM] L23: 一文が120文字を超えている 5. [MEDIUM] L45: 「することができる」→「できる」
読みやすさスコア(0-100)は以下の要素から算出します。
| 要素 | 配点 | 基準 | |------|------|------| | 平均文長 | 30点 | 40文字以下: 30点、60文字以下: 20点、80文字以下: 10点、それ以上: 0点 | | 漢字含有率 | 20点 | 20-35%: 20点、35-45%: 15点、それ以外: 10点 | | 冗長表現率 | 20点 | 0%: 20点、冗長表現の割合に応じて減点 | | 段落の適切さ | 15点 | 1段落あたり3-5文: 15点、それ以外: 減点 | | 接続詞の適切さ | 15点 | 段落間の接続が明確: 15点 |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 8,542 | 5,360 | -37% | 1 | 1 | 0% | 1,441 | 2,852 | +98% | 0 | 0 | — |
case-02 | pass→pass | 15,939 | 11,787 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,921 | 4,163 | +43% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 10,441 | 10,669 | +2% | 1 | 1 | 0% | 1,718 | 3,825 | +123% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 15,821 | 11,402 | -28% | 1 | 1 | 0% | 2,715 | 3,678 | +35% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 18,986 | 3,563 | -81% | 1 | 1 | 0% | 3,021 | 2,601 | -14% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 11,584 | 3,526 | -70% | 1 | 1 | 0% | 1,901 | 2,569 | +35% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 11,044 | 1,615 | -85% | 1 | 1 | 0% | 1,853 | 2,234 | +21% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 14,536 | 4,697 | -68% | 1 | 1 | 0% | 2,734 | 2,826 | +3% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 11,226 | 4,547 | -59% | 1 | 1 | 0% | 1,968 | 2,478 | +26% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 11,806 | 1,792 | -85% | 1 | 1 | 0% | 1,749 | 2,250 | +29% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 11,693 | 2,836 | -76% | 1 | 1 | 0% | 1,847 | 2,437 | +32% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 7,603 | 1,996 | -74% | 1 | 1 | 0% | 1,373 | 2,325 | +69% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 11,107 | 3,736 | -66% | 1 | 1 | 0% | 1,710 | 2,636 | +54% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 9,341 | 2,120 | -77% | 1 | 1 | 0% | 1,454 | 2,293 | +58% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 10,400 | 2,066 | -80% | 1 | 1 | 0% | 1,594 | 2,343 | +47% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 9,211 | 2,726 | -70% | 1 | 1 | 0% | 1,508 | 2,489 | +65% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 11,591 | 3,304 | -71% | 1 | 1 | 0% | 1,713 | 2,475 | +44% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 8,702 | 2,100 | -76% | 1 | 1 | 0% | 1,261 | 2,283 | +81% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 4,918 | 1,839 | -63% | 1 | 1 | 0% | 916 | 2,223 | +143% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 6,288 | 3,136 | -50% | 1 | 1 | 0% | 1,039 | 2,450 | +136% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 11,300 | 7,582 | -33% | 1 | 1 | 0% | 1,864 | 3,160 | +70% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 9,393 | 1,961 | -79% | 1 | 1 | 0% | 1,554 | 2,300 | +48% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +59 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.