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何を解決するか

多くのユーザーは、AIに特定の著者の文章スタイルを正確に模倣させることに苦労しており、たった数例と曖昧なプロンプトに頼る傾向がある。これにより、著者の作品の深層的な構造的・認知的パターンを捉えきれず、表面的な模倣にとどまってしまう。

どう動くか

直接的な模倣ではなく、このプロジェクトは著者の作品集（理想的には20編以上）を再利用可能なルール「Writing DNA」として分解する体系的な「抽出プロセス」を提供する。このプロセスは6段階の分析を経る：

• L1 表層言語：語彙頻度、文の長さ、句読点、一般的な表現を分析。
• L2 記事構造：導入部、本文の構成、遷移、結論のパターンを特定。
• L3-L5 認知フレームワーク：トピック選定の論理、素材の好み、世界観、核心的な前提を抽出。
• L6 視覚スタイル：画像配置、レイアウト、フォントの階層、色使いを分析（グラフィック豊富なコンテンツ向け）。

これらの分析結果は個別のMarkdownファイル（例：Language-DNA.md、Structure-Template.md）として保存され、AIエージェントが文章を書く前に読み込むことで、スタイルの安定的かつ忠実な再現を実現する。

対象ユーザー

• 自分の文章スタイルをデジタル資産として保存したいライター。
• 他のアカウントや著者の安定した文章スタイルを分析・再現したいコンテンツクリエイター。
• AIエージェントに一貫性と構造化されたコンテキストを提供したいユーザー。

特徴

• 多層分析：表面的なトーンを超えて、構造、認知フレームワーク、視覚的表現まで分析。
• 言語非依存：「会話言語」と「出力言語」を分離可能。プロンプトは1言語で、DNA生成は別の言語で行える。
• 統合的デーアイ化：lieflat-less-ai-toneという補完スキルを内蔵。一般的なAI生成の言語パターンを除去しつつ、抽出された著者の独自性を優先。
• 構造化出力：AIエージェントの単一エントリポイントとして機能する包括的な Writing-DNA.md ファイルを生成。