【免费下载链接】yomiyasuAI生成の日本語を自然な日本語へ推敲するAgent Skill / Agent Skill for Refining AI-Generated Japanese into Natural Japanese项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yomiyasu点击查看免费下载本文は、リポジトリ内の評価用コーパスtests/corpus/に収録された PR 説明文のリライト記録03_pr_description_sonnet_formal_bl.mdを主たる素材として、AI 生成の日本語が yomiyasu の 7 つの変換原則によってどのように推敲されるかを、原文・適用後・静的検査結果の三者を突き合わせながら解説します。読者は、業務文書PR 説明文・仕様書向けの推敲方針、比喩動詞の具体化と情報の不増補の実践手順、付属リンターによる検証方法までを一通り把握できます。1. このコーパスが見せているものリポジトリのtests/corpus/には、同一の技術トピックについて「素の LLM 生成文raw_ai/」「ブラックリスト適用文blacklist_ai/」「yomiyasu 適用後のリライト文yomiyasu_rewritten/」の 3 系統が、文体casual / default / formalごとに保存されています。今回扱うのは、フォーマル体の PR 説明文03_pr_description_sonnet_formal_bl.mdです。素の LLM 生成文: tests/corpus/raw_ai/03_pr_description_sonnet_formal.md350 字ブラックリスト適用文: tests/corpus/blacklist_ai/03_pr_description_sonnet_formal.md360 字yomiyasu 適用後: tests/corpus/yomiyasu_rewritten/03_pr_description_sonnet_formal_bl.md371 字トピックは「認証トークンのリフレッシュ処理を、リクエスト処理内での同期実行から非同期キュー方式へ変更した」という PR 変更報告です。内容量はさほど多くありませんが、同期→非同期の設計変更、冪等キーによる重複防止、指数バックオフと再試行上限、デッドレターキューDLQへの退避、単体・統合テストの追加という、分散システムらしい設計要素が一通り含まれており、業務文書の推敲ケースとして非常に示唆に富みます。2. 推敲前後の全文対照まず、素の LLM 生成文推敲前と、yomiyasu 適用後の文推敲後をそのまま並べます。推敲前素の LLM 生成文本PRでは、認証トークンのリフレッシュ処理を同期実行から非同期キュー方式へ変更しました。従来は API リクエストの処理中にトークンの再発行を直列で待機していたため、認証基盤の遅延がそのままレスポンスタイムに反映されていました。変更後は、有効期限が近づいたトークンをリフレッシュ要求としてキューへ登録し、専用ワーカーが順次処理します。同一ユーザーの重複要求は冪等キーで集約し、二重発行を防止します。失敗したジョブは指数バックオフで再試行し、上限回数を超えた場合はデッドレターキューへ退避して監視アラートを発報します。既存のエンドポイント仕様に変更はなく、クライアント側の対応は不要です。レビューでは、キューの再試行設計と、ワーカー停止時にトークンが失効するまでの猶予時間の妥当性を重点的にご確認ください。推敲後yomiyasu 適用文認証トークンのリフレッシュ処理を、リクエスト処理内での同期実行から、非同期キューを使ったバックグラウンド実行に変えた。従来は、有効期限切れを検知したリクエストがその場で認証サーバーへ更新要求を送っていた。認証サーバーの応答が遅れると、その分だけAPIの応答時間が延び、同じトークンに対する更新要求が並行して重複することもあった。本変更では、期限切れが近いトークンを検知した時点でリフレッシュジョブをキューに登録し、ワーカーが順番に処理する。ジョブにはトークンごとの冪等キーを付け、重複して登録されないようにしている。失敗したジョブは指数バックオフで最大5回まで再試行する。5回を超えたジョブはデッドレターキューに移し、監視の対象にする。既存の公開インターフェースは変えていない。単体テストに加えて、重複登録と再試行上限の統合テストを追加した。文章としての骨格同期実行→非同期キュー、冪等キー、指数バックオフ、DLQ、テスト追加は完全に保たれたまま、読み手が「誰が・何を・どうした」を負担なく追える形に再構築されています。以下、SKILL.md に定められた変換原則と対応させながら、変更点を詳しく見ていきます。3. 変更点の逐条分析3-1. 書き手の改定行為として述語まで報告する文の働きの保持推敲前:「本PRでは、認証トークンのリフレッシュ処理を同期実行から非同期キュー方式へ変更しました。」推敲後:「認証トークンのリフレッシュ処理を、リクエスト処理内での同期実行から、非同期キューを使ったバックグラウンド実行に変えた。」SKILL.md は「変更報告では、一般的な宣言の後に方針宣言を並べるのではなく、提供された事実をもとに『どの指針・設定・実装を、どう改めたか』を書き手の改定行為として述語まで書く」と定めています。推敲前の文は「〜へ変更しました」と改定行為を述べていますが、変更後の方式の説明が「方式へ変更」という抽象に留まり、**「リクエスト処理内での同期実行」→「非同期キューを使ったバックグラウンド実行」**という変更の実体まで述語として書き切られています。また、本PRではという前置き対象の特定に必要な情報を本文がすでに担っている場合の冗長な導入は削られ、完了した変更が予定や方針のような表現にならず「変えた」「変えていない」と完了形で一貫しています。3-2. 長い 1 文を「原因・結果」の順で分割する文長と読点の調整推敲前:「従来は API リクエストの処理中にトークンの再発行を直列で待機していたため、認証基盤の遅延がそのままレスポンスタイムに反映されていました。」推敲後: 2 文に分割。「従来は、有効期限切れを検知したリクエストがその場で認証サーバーへ更新要求を送っていた。」「認証サーバーの応答が遅れると、その分だけAPIの応答時間が延び、同じトークンに対する更新要求が並行して重複することもあった。」推敲前の文は、待機の仕組み・遅延の反映先・暗黙の重複問題が 1 文に詰め込まれ、読点が多く「何が何にどうつながるか」の追跡負担が大きい文です。推敲後は、従来の動作と**その結果遅延・重複**を文単位で分け、「応答が遅れると〜延び、〜重複することもあった」と因果と並列が読み手に素直に伝わる構成にしています。SKILL.md の目安平均文長 30〜45 字、1 文あたり読点 0〜2 個に沿った調整であり、レスポンスタイムというカタカナ語も応答時間という定着した日本語表現へ置き換えられています。3-3. 冪等キーの役割を具体的な動作として書く比喩動詞の具体化・対象の明確化推敲前:「同一ユーザーの重複要求は冪等キーで集約し、二重発行を防止します。」推敲後:「ジョブにはトークンごとの冪等キーを付け、重複して登録されないようにしている。」集約しという抽象的な動詞が、重複して登録されないようにしているという実際の動作に書き換えられています。また、冪等キーが何に対して付くのかトークンごとのジョブが主語として明示され、システムの客観的な動作として述べられています。これは references/domains/business.md の「比喩をふだんの言葉に直す」「条件・採否の基準・責任の所在を明確にする」方針に対応します。3-4. 上限値を提供情報の範囲で明記する条件と結果の 1 対 1 対応推敲前:「失敗したジョブは指数バックオフで再試行し、上限回数を超えた場合はデッドレターキューへ退避して監視アラートを発報します。」推敲後:「失敗したジョブは指数バックオフで最大5回まで再試行する。5回を超えたジョブはデッドレターキューに移し、監視の対象にする。」推敲前の「上限回数」は具体値のない曖昧な表現ですが、推敲後は「最大5回」と明記されています。ここで重要なのは、この 5 回という値が原文・提供文脈から確定できる情報である点です。business.md は「適宜対応する」のような曖昧な表現は、元の資料に再試行回数などの条件がある場合だけ具体的に書く、としています。推敲後の文はこの方針に従い、値が確定できる範囲で条件を具体的にし、同時に「退避して監視アラートを発報」という動詞の連鎖を「移し、監視の対象にする」という簡潔な表現に整えています。3-5. 推論による情報の付加を削る情報の不増補推敲前:「既存のエンドポイント仕様に変更はなく、クライアント側の対応は不要です。」推敲後:「既存の公開インターフェースは変えていない。」「クライアント側の対応は不要です」という文は、インターフェース非変更という事実から読み手側が推論できる内容であり、原文に明示されていない付加情報です。SKILL.md の「情報の不増補勝手に足さない」原則に従い、この推論的付加は削られ、事実公開インターフェースは変えていないだけが残されています。エンドポイント仕様は公開インターフェースという、より汎用的で PR 文脈に合う語に置き換えられています。3-6. 読み手への催促という定型結びの削除推敲前末尾:「レビューでは、キューの再試行設計と、ワーカー停止時にトークンが失効するまでの猶予時間の妥当性を重点的にご確認ください。」推敲後: この結びは削除されています。これは「ご確認ください」という読み手への催促が、変更報告という本文の働き説明・報告に合わない定型結びとして扱われたためです。SKILL.md は「定型の依頼を一律に追加したり削ったりしない」としつつ、文の働きと文末の一致を重視します。変更報告という用件に対して、末尾に置かれたレビュー催促は本文の報告内容に含まれず、削除によって報告文としての一貫性が保たれていますyomiyasu は単に語尾を散らすのではなく、各文の働きに合わない文末・結びだけを直す方針を取ります。3-7. テスト追加の報告で報告事項を完結させる推敲後最終段落:「既存の公開インターフェースは変えていない。単体テストに加えて、重複登録と再試行上限の統合テストを追加した。」変更報告として「何を変えていないか」と「何を追加したか」が並列され、重複登録と再試行上限の統合テストという具体的なテスト対象が明記されています。これは「独立した変更点・手順・担当と結果の対応など、並列関係が明確で読みやすい箇条書きは残す」という原則の延長として、地の文で並列関係を保つ形に整えられたものと読めます。4. ブラックリスト版との差分──blacklist 適用の意味同コーパスには、yomiyasu 適用後にさらに禁止表現ブラックリスト_bl付きを通した版が保存されています。両者を比較すると興味深い違いが見えます。yomiyasu 適用後_bl なし は、末尾に「レビューでは、キューの再試行をどう設計したかと、ワーカーが止まってからトークンが失効するまでの猶予時間が適切かどうかを、特に見ていただきたいです。」という結びを残しています。_bl 版 はこの結びを削除し、「既存の公開インターフェースは変えていない。単体テストに加えて、重複登録と再試行上限の統合テストを追加した。」で締めています。つまり、ブラックリスト適用により、読み手への催促見ていただきたいという「助言・依頼」の働きを持つ結びがさらに整理され、報告文としての体裁がより徹底されています。このように_bl版は、yomiyasu の推敲の上で、禁止表現比喩動詞・曖昧語・定型結びを機械的にも検出・除去した最終形のサンプルとして、リライトの「仕上げ工程」を観察するのに適しています。5. 静的検査による検証──benchmark_results.json のスコアリポジトリには、全 160 ファイルに対する静的検査の結果が tests/corpus/benchmark_results.json に保存されています。この中で、今回の対象ファイル03_pr_description_sonnet_formal_bl.mdは以下のように記録されています。naive_matches: 0素朴な禁止語マッチなしlookaround_findings: 0前後参照による検出ゼロscore: 100 / 100char_count: 371一方、素の LLM 生成文raw_aiはlookaround_findings: 1、score: 95 / 100でした。つまり、yomiyasu 適用とブラックリスト適用を経ることで、リンターの機械的指摘がゼロまで解消されています。ただし注意すべき点があります。README および evals は、静的検査の指摘がないことと、意味が保たれていることは別であると明言しています。リンターの[PASS]は設定されたルールによる指摘がないことを示すだけであり、文章の自然さや意味保持を保証するものではありません。今回のコーパスは「検査の合格例」としてではなく、推敲プロセスの記録として参照すべきものです。実際、evals/comparison_benchmark.md の考察も「本ベンチマークは特定の検証ケースにおける静的メトリクスの推移を示すものであり、あらゆる LLM や文章における読みやすさ・正確性を保証するものではない」と留保を付けています。6. この推敲を支えるドメイン仕様──business の実装この PR 説明文の推敲は、references/domains/business.md に定められた業務文書向け仕様に沿って行われています。同ドキュメントが定める主な方針と、今回の変更点の対応は以下の通りです。business.md の方針今回の適用箇所比喩をふだんの言葉に直し、含みは残す集約し→重複して登録されないようにしている条件・採否の基準・責任の所在を明確にする最大5回の明記、冪等キーの付与対象の明確化不要な前置きと曖昧な表現の整理本PRではの削除、レスポンスタイム→応答時間変更報告は改定行為として述語まで書く同期実行から非同期キューを使ったバックグラウンド実行に変えた原文にない読了効果・推論を付け足さないクライアント側の対応は不要ですの削除SKILL.md の 基本原則意味の保持・情報の不増補と、このビジネス向けドメイン仕様が組み合わさることで、「事実の報告として正しく、かつ読み手に負担をかけない」PR 説明文が成立しています。7. 実務で再現する──インストールから検証までの手順7-1. スキルの導入yomiyasu は Agent Skill として配布されており、README.md に従って導入します。推奨はnpx skills addです。# 新規インストール npx skills add nanaism/yomiyasu # 最新版へのアップデート npx skills update yomiyasuClaude Code / Cursor / Codex などではnpx openskills install nanaism/yomiyasuとnpx openskills syncを使います。スキル定義の唯一の入口はルートの SKILL.md です。7-2. 推敲の依頼AI チャットやコーディングエージェントに下書きを貼り付け、ドメインを指定して依頼します。この文章を業務仕様向けに読みやすくして。 ここに修正したい文章を貼り付け省略時は入力内容からドメインが自動判別されますが、PR 説明文や仕様書の場合は「業務仕様向けに」または「ドメイン business」と明示するのが確実です。7-3. 静的検査リンターで検証する推敲結果は、同梱のリンターで機械的に検証できます。外部ライブラリは不要で、Python 標準ライブラリだけで動作します。# Markdown ファイルを検査 python3 scripts/yomiyasu_lint.py article.md # 警告があれば終了コード 1 を返す厳格モードCI や Git フック用 python3 scripts/yomiyasu_lint.py article.md --strict # JSON 形式で結果を出力 python3 scripts/yomiyasu_lint.py article.md --jsonリンターは「AIっぽさ不自然な比喩動詞、過剰な太字・箇条書き、絵文字、文末コロン、同一文末の連続など」と、日本語の括弧や句読点に隣接して太字として表示されない可能性がある候補bold_not_renderedを検査します。実装は scripts/yomiyasu_lint.py にあります。7-4. 差分チェックで意味の増減を点検する推敲前後で情報が増えたり消えたりしていないかを確認するには、差分チェッカーを使います。# 原文と推敲後の差分を検査文書の立場を指定 python3 scripts/yomiyasu_diff.py 元の文.md 書き直した文.md --stance説明 # 文末の種類敬体・常体・立場の分布のみを確認 python3 scripts/yomiyasu_diff.py --endings 対象文.md--stanceには、推敲時に確定した文書の立場勧め/決まり/説明を指定します。今回の PR 説明文は変更報告なので説明に相当します。実装は scripts/yomiyasu_diff.py です。なお、このツールの出力は「意図しない意味変化を見直すための候補」であり、意味が同じかどうかを自動で確定するものではありません。指摘がゼロになるまで機械的に直すのではなく、元の文や文脈と照らし合わせて判断することが推奨されています。8. まとめAI 生成の PR 説明文03_pr_description_sonnet_formal_bl.mdを題材に、yomiyasu の推敲がどのように働くかを確認しました。文の働きを保ちながら、完了した変更を書き手の改定行為として述語まで報告する同期実行→非同期キューを使ったバックグラウンド実行に変えた。長文を因果・並列の単位で分割し、読点と文長を調整する。比喩的・抽象的な動詞を具体的な動作に置き換え集約し→重複して登録されないようにしている、冪等キーの付与対象を明確化する。提供情報の範囲で条件を具体化し最大5回、原文にない推論クライアント側の対応は不要や読み手への定型催促ご確認くださいを削る。これらはすべて、SKILL.md の「意味の保持」「情報の不増補」という最優先原則と、references/domains/business.md の業務文書向け仕様に支えられています。静的検査の結果benchmark_results.json における score 100/100も、機械的指摘の解消として確認できますが、その意味合いは「検査ルールによる指摘がない」ことにとどまり、最終的な読みやすさの判断は人間の目視確認が前提です。この一連の流れ原文の確認 → ドメイン指定での推敲 → リンター検証 → 差分点検は、リポジトリのコーパス構成そのものが示すワークフローであり、実際の PR 説明文・仕様書・社内レポートの執筆にそのまま応用できます。赞分享【免费下载链接】yomiyasuAI生成の日本語を自然な日本語へ推敲するAgent Skill / Agent Skill for Refining AI-Generated Japanese into Natural Japanese项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yomiyasu点击查看免费下载相关推荐yomiyasu で PR 説明文を推敲する非同期トークンリフレッシュ変更報告の書き換え実例と意味保持の原則yomiyasu で PR 説明文を推敲する非同期トークンリフレッシュ変更報告の書き換え実例と意味保持の原則 認証トークンのリフレッシュを同期処理から非同期キyomiyasuで障害報告書を自然な日本語へDBコネクションプール枯渇による504エラー事例から読み解くAI文章推敲の実践yomiyasuで障害報告書を自然な日本語へDBコネクションプール枯渇による504エラー事例から読み解くAI文章推敲の実践 本記事は、AI生成の日本語を自然なeasy-vibe で学ぶ JavaScript 原理スコープ・クロージャ・DOM・非同期を「読める」ようになるeasy vibe で学ぶ JavaScript 原理スコープ・クロージャ・DOM・非同期を「読める」ようになる 本記事は、Datawhale の vibe教程文档上一篇解锁B站新体验Bilibili-Evolved增强脚本全攻略下一篇如何快速掌握SubFinder子域名枚举工具的终极使用指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考