少し時間をかけて、オープンソース化している創作関連のSkillをすべて整理しました。ここでは中核となるSkillを紹介します。
この50個のSkillによって、すでにデータ・創作・レイアウト・配信の4層システムが構築されています。
多くの人はSkillをブックマークのように集め、見つけたら1つ保存するものの、一度使うとその後は使わなかったり、必要なときに見つけられなかったりします。
Skillを1つのシステムとして、異なるシーンごとにつないで使えば、こうした問題はなくなります。
ここでは、私のAIクリエイティブシステムがどのように動いているのかを詳しく説明します👇
1 データ層、Agentのコンテキストを構築
情報を取り込む役割です。ウェブページ、YouTube、小宇宙ポッドキャスト、投稿、スクリーンショットのOCRなど、どんな形式で入ってきても、最終的には文稿に統一します。
自分が購読しているRSSフィードやフォローしているブロガーの更新を自動で取得できるため、毎日あちこちを巡回する必要がありません。
codexの定期タスクを使えば、毎日決まった時間に取得し、さまざまな情報源の日報を作成できます。
微信読書や小紅書の保存コンテンツも、Skillを使ってエクスポートできます。
私も微信読書のSkillを使って、87冊の本と436件のハイライトをエクスポートしました。
最後に、これらのコンテンツをすべて自分の創作コンテンツライブラリに保存します。
すべてAIが呼び出せるコンテキストになります。
これがあれば、記事を書くときにAIがこれまでの読書の蓄積をすべて活用してくれます。
2 創作層、テーマ選定と執筆
この層では主に、テーマの検証とタイトル作成を担当します。
上のすべてのコンテンツを、次の工程である「テーマ選定」に渡して処理できます。
テーマ選定では、小紅書、WeChat公式アカウント、Bilibili、Douyinの現在のトレンドを組み合わせます。
どのコンテンツが伸びているのかを確認し、人気コンテンツのタイトルと構成を分解します。
テーマを見つけたら、人気のタイトルを参考に記事タイトルと構成を決め、全文を執筆します。
全文の執筆では、Agentがコンテンツライブラリ全体から自動更新される文体を参考にして記事を出力します。
文章スタイルのドキュメント、過去記事のインデックス、レビュー基準はすべて私のコンテンツライブラリにあり、私が書いた記事に基づいてルールがリアルタイムで更新されます。
AIがこれらを読み終えてから書き始めると、どんな文章作成ツールよりも効果的です。
>3 レイアウト層、テキストをマルチモーダルに変換
テキストコンテンツを画像や動画など、さまざまなモダリティに変換する役割です。
WeChat公式アカウントのレイアウト、小紅書のカバー、PPT、動画コンテ、画像の一括生成、ロジック図など、それぞれに専用のSkillがあります。
Notebook LM、Lovart、GPT-image2を使って画像を一括生成できます。結果は以下のとおりです。
コンテンツは一度書くだけで、形式はツールに任せます。
動画の制作方法はたくさんありますが、現段階ではテキストを安定してB-rollに変換できます。
4 配信
正直に言うと、このシステムにはまだ最後の1つの層が足りません。
WeChat公式アカウント、小紅書、Bilibiliへの投稿は、今でも手動で行っています。レイアウト層で完成品を作っても、最後は自分でコピー＆ペーストしなければなりません。
配信層のSkillは開発中です。完成したら、また記事を書きます。
5 実際に動くフローを紹介
小宇宙のリンクを1つ投入すると、文稿として読み込み素材ライブラリに保存します。そこからキーワードやインサイトを調べます。
次にトレンド分析のSkillを呼び出し、3つのプラットフォームの注目度を調べて書く価値があるかを確認し、アウトラインを作成します。タイトル案を複数生成して1つを選び、画像を一括生成し、レイアウトしてWeChat公式アカウントに投稿します。
さらにカバー画像を1枚作り、小紅書向けの画像コンテンツに変換します。
1つのリンクから2つのプラットフォーム向けの完成品を作るまでに、私が行うことは「判断する」「本文を書く」「結果を選ぶ」の3つだけです。
Skillのエコシステムは成長し始めています。他人のSkillを100個集めるより、自分の10個をシステムとしてつなぐほうが価値があります。
最後に、上で紹介した中核Skillをまとめます。
3つのリポジトリはすべてGitHubにあります。
/SpaceZephyr/read-buddy
/SpaceZephyr/creator-buddy
/SpaceZephyr/design-buddy