dongbeixiaohuo/writing-agent

✍️ Writing‑Agent v0.10.0 – AI駆動の段階駆動型執筆パイプライン

何であるか – ローカルで実行可能なツール（CLI + オプションのWindowsデスクトップアプリ）で、長文記事の執筆を繰り返し可能で、中断可能なワークフローに変換します。複数の段階（トピック、立場、証拠台帳、アウトライン、導入文、ドラフト、人間らしさ強化、事実検証、レビュー、リーダーテスト、エクスポート）をつなぎ、各ステップの成果物をディスクに保存することで、後で一時停止・編集・再実行が可能になります。

なぜ重要か – 多くのAI執筆ツールは単一のドラフトを出力し、ブラックボックスな結果を残します。Writing‑Agentはプロセスを透明かつ検証可能にします：

• 証拠に基づく – すべての事実的主張は 02_evidence_ledger.json に記録されたエントリとリンクされ、最終的な _clean.txt 出力前に再検証されます。
• 人間が関与する – 人間らしさ強化段階で「AI風」の表現を除去しつつ、出典のある情報のみを保持します。
• バージョン安全 – タイトルと本文のSHA‑256ハッシュが run_manifest.json に記録され、変更があれば以前の実行は無効になります。
• エクスポートオプション – プレーンテキスト _clean.txt に加え、オプションでWeChat風HTMLも出力可能。

主要コンポーネント（リポジトリに記載）

ディレクトリ／ファイル	役割
writing-agent-app/	Windowsプレビュー用デスクトップアプリのソース（リリースページにインストーラあり）。
.claude/skills/	各段階を駆動するプロンプトテンプレートと「スキル」（例：research‑expert, opening‑tournament）。
.claude/agents/	選択されたLLM（DeepSeek‑V3.2、智譜 GLM、MiniMax）をラップするエージェント定義。
.claude/workflows/	CLIが実行する順序付きパイプライン。
scripts/	依存関係チェック、実行時契約、CI用のヘルパースクリプト（NodeおよびPython）。
demo/工资的一半，是你受的气折算的/	パイプラインが生成するすべての中間ファイルを示す完全なエンドツーエンド例。
02_evidence_ledger.json	後続の事実検証に使用される、構造化された事実台帳（ID、出典、値）。
run_manifest.json	タイトル、本文、正確な段階出力のハッシュを記録するマニフェスト。再現性を確保します。
style_registry.json および .claude/styles/	検証済みのライティングスタイルのライブラリ。各スタイルは verified または legacy_unverified とマークされます。

対応モデル – このツールはClaudeのAPIを必要としません。Anthropic互換エンドポイントであれば何でも動作します。READMEでは、エンドツーエンドでテスト済みの3つのモデルを推奨しています：

• DeepSeek‑V3.2 – 最も安価なエントリポイント。初回実行に最適。
• 智譜 GLM – 同じパフォーマンス。既にGLMサブスクリプションを持っている場合に便利。
• MiniMax – すでにテスト済み。相互交換可能。

インストール方法

1. デスクトッププレビュー（Windows） – Releasesページから Writing.Agent.App_0.1.0_x64-setup.exe をダウンロードし、実行します。
2. フルソースインストール –

   git clone https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent.git
   cd writing-agent
   npm ci          # Node依存関係をインストール（Node ≥ 18.17）
   # Python 3.11+ も実行時スクリプトに必要
   claude          # リポジトリルートでClaude Codeを起動
   

3. プラグインモード – リポジトリをClaudeのマーケットプレイスに追加し、writing-agentプラグインをインストール。プラグインは任意の作業ディレクトリに最小構造（articles/、.claude/styles/など）を自動構築します。

通常のワークフロー（READMEに記載の高レベル）

1. 段階1 – トピック – 01_theme.md を作成してトピックと制約を設定。
2. 段階1b – 立場 – 01b_position.md で記事の「牙」を固定。
3. 段階2 – 証拠台帳 – 02_evidence_ledger.json に事実を集約。
4. 段階3 – オウトライン – 03_outline.md を生成。
5. 段階5c – 導入文 – 複数の導入文を競わせ、最良のものを選択。
6. 段階6 – ドラフト – draft_v1.md を生成。
7. 段階7 – 人間らしさ強化 – AI特有の表現を除去 → draft_v1_humanized.md。
8. 段階10.5 – 事実検証 – 主張を台帳と照合。赤信号が検出されるとパイプラインが停止。
9. 段階11 – レビュー／プレ公開 – 編集レビュー（pre_publish_review.md）。
10. 段階12 – リーダーテスト – プラットフォーム固有のエンゲージメントをシミュレート（wechat_reader_test.md）。
11. 段階13 – エクスポート – 最終的なクリーンテキスト _clean.txt とオプションのWeChat用HTML。
12. 段階14（オプション） – メトリクス – publication_metrics.jsonl に露出／共有統計を記録。

なぜ使うべきか

• ニュースレター、意見記事、業界レポートを書く必要があり、検証可能なドラフトが必要。
• 一時停止・再開が可能で、コンテキストを失わない繰り返し可能なパイプラインが必要。
• 事実検証にこだわり、出典のない主張があると公開をブロックしたい。
• プロンプトを再書きしなくても、異なるLLMバックエンドを実験したい。

ライセンス – MIT（LICENSE を参照）。

---

初心者向けクイックスタート

1. Node 18+、Python 3.11+、およびClaude Code（ネイティブインストーラ、Homebrew、WinGet経由）をインストール。
2. リポジトリをクローンし、npm ci を実行。
3. リポジトリルートで claude を起動。
4. 次のようにプロンプトを入力：

   新しい記事を書く前に、まず demo/工资的一半，是你受的气折算的 にある各段階のファイルがそれぞれ何の役割を果たしているかを説明してください。
   

   アシスタントがデモのファイルを順に説明し、ワークフローが正しく読み込まれていることを確認します。

---

結論 – Writing‑Agentは、記事作成を一発生成ではなく、複数段階で検証可能なパイプラインとして扱う、本格的でオープンソースのAI支援執筆システムです。完全にカスタマイズ可能で、複数のサードパーティLLMと連携可能。CLIツールとWindowsデスクトッププレビュー版の両方で提供されています。