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ブログ記事のドラフトを解析し、kinako-mocchi MCP（Gemini画像生成）でOGP画像・解説図を自動生成します 記事内の `` コメントから画像位置と種別（architecture/flow/concept/comparison）を自動抽出し、各セクションに適切な図を生成します 記事構造がない場合は3〜5枚のテーマに合わせた図を自動で計画し、プロンプト生成から画像挿入まで一括実行します hero画像・システム構成図・処理フロー図・概念図など、テーマに応じた統一スタイル（白/薄灰色背景、青・スレート・翠緑の配色）の図を生成します ブログ記事執筆者（挿図作成の時間を大幅削減） 技術ドキュメント作成者（システム構成図・フロー図を自動生成） kinako-mocchi MCPが設定された環境を持つユーザー 記事の視覚的わかりやすさを上げたい執筆チーム このスキルは3つのPhaseで構成されます。Phase 1（環境確認） では .claude/skills/generate-article-images/references/KINAKO_MOCCHI_MCP.md をReadで読み込み、MCPサーバーが .mcp.json に設定済みであることを前提とします。Phase 2（記事分析と画像プラン） では対象ファイル（$ARGUMENTS未指定時は最新の drafts/draft-*.md）をReadで読み込み、frontmatterからタイトル・slug を抽出、H2/H3見出しと IMAGE_SLOT コメントの位置を特定します。IMAGE_SLOT がある場合は各コメントから type/種別名/内容説明を抽出、ない場合は記事構造から3〜5枚の画像を自動計画（hero 1枚＋解説図2〜3枚）します。Phase 3（プロンプト生成と画像生成） では、全画像に共通のsystem_prompt（フラットデザイン・ミニマリスト・テキスト厳格管理）を適用し、テキスト要素を多めにリストアップしてから各画像のプロンプトを生成します。mcp__kinako-mocchi__generate_image ツールで画像を生成し、Editで記事に挿入します。画像種別の選定は「システム構成→architecture」「処理手順→flow」「抽象概念→concept」「比較→comparison」の基準に従います。

レビュー済みのドラフト記事を articles/ フォルダに自動移動し、公開前の準備作業をワンステップで完了できます。 X（旧Twitter）への投稿文を記事内容から自動生成し、frontmatter に組み込むため、公開時の告知を効率化できます。 記事管理台帳（article-registry.md）を自動更新するため、記事の一元管理が簡単になり、検索・集計が楽になります。 検証レポートの確認、frontmatter の形式チェック、ファイル配置確認など、公開前のチェックを自動実行するため、ヒューマンエラーを防げます。 Zenn や Qiita で定期的に技術記事を公開しているテックライター 複数の記事を管理・スケジュール公開する必要がある技術ブロガー ドラフトから公開までのフローを自動化したい個人開発者 記事公開プロセスのヒューマンエラーを減らしたい発信チーム 対象ドラフト（$ARGUMENTS）は未指定の場合は最新の drafts/draft-*.md を Glob で特定します。起動時に対象ドラフト存在確認、検証レポート（{basename}-verification.md）存在確認・ステータス PASS 確認、frontmatter の published: false 確認を行い、問題があれば警告を出します。検証レポート未存在時は /verify-draft 実行を促し、FAIL時は修正と再検証を促します。ファイル移動では draft-{NUM}-{slug}.md → {NUM}-{slug}.md と抽出、articles/{NUM}-{slug}.md に出力し元ファイル削除します。X投稿文は「[核心1〜2文] まとめてみました。[感想1文]」構造、150文字以内、ハッシュタグなし、ダブルクォート・バックスラッシュはエスケープ、改行は \n で表現し、published: false の直後に x_post: フィールドで追加します。記事管理台帳は docs/article-registry.md に | {NUM} | {slug} | {title} | {カテゴリ} | {date} | {topics} | を追加します。完了後、published: true への変更と git push はユーザーの明示指示を待ちます。

最新のAI・技術ニュースを自動で収集し、記事化できるテーマを見つけられます テーマ決定から記事のドラフト生成、ファクトチェック、公開準備まで一気に進めることができます スタック状態（公開準備が途中で止まっている記事）を自動検出してリカバリーします 既存記事との重複を自動で確認し、新規性のあるテーマだけを厳選できます 生成した記事を確認・編集してから公開待機状態にできます ブログ・メディア運営者で、定期的に技術記事を公開したい方 AI・テック情報をキャッチアップしつつ、記事化の手間を減らしたい方 記事の企画から公開までの全工程を効率化したい編集者・ライター 「記事書いて」「新しいネタない？」と言われたときに素早く対応したい方 最新ニュースをテーマ別に収集し、記事化候補を評価・選定してドラフトを生成するワークフロー。スタック検出・リカバリー（Phase 0）→ニュース収集・テーマ選定（Phase 1）→ドラフト生成（Phase 2）→ファクトチェック（Phase 3）→公開準備（Phase 4）の5段階で実行。途中の確認は最後の1回だけ。テーマ指定（$ARGUMENTS）がある場合はそれを最優先。優先テーマはClaude・Anthropic、AI Agent、Gemini、AI画像生成・動画生成、Codeなど。記事化判定では既存記事との重複を確認し、メジャーリリース・新機能発表を最優先。ドラフトはテンプレートに従い4000～8000文字で執筆ガイド（execution-guide.md）を参照して生成。