クリエイターワークフロー
任意のトピック、URL、音声ファイルから、マルチプラットフォーム向けのコンテンツパッケージを生成 — 記事、画像カード、挿絵と音声付きのナレーション原稿。
Creator は ListenHub Skill の一つで、ファイルシステム、ウェブ閲覧、画像生成などのツールを扱える AI エージェントのワークフローです。トピック、URL、音声ファイルのいずれかを渡すと、完成したコンテンツパッケージを作ります — 挿絵付きの WeChat 記事、Xiaohongshu(小紅書)の画像カード、あるいは TTS 音声を任意で付けたナレーション原稿。出力はすべてローカルのフォルダに揃います:テキスト、画像、メタデータが、そのまま公開できる形で入ります。
簡単な例
URL から WeChat 記事を作る:
Write a WeChat article based on this link https://mp.weixin.qq.com/s/xxxCreator は素材を抽出し、挿絵のプリセットを選んだうえで、サマリーを表示して確認を待ちます:
Platform: WeChat
Source: https://mp.weixin.qq.com/s/xxx (article extraction)
Prototype: Insight commentary
Preset: Flat illustration
Output: ./ai-trends-wechat/
APIs used: Content Extraction, Image Generation確認すると、Creator がパイプライン全体を実行します。数分後に受け取るのは:
ai-trends-wechat/
├── article.md # Full article with image references
├── images/
│ ├── cover.jpg # AI-generated cover
│ ├── section-1.jpg
│ └── section-2.jpg
└── meta.json # Title, summary, tagsトピックから Xiaohongshu カードを作る:
Create Xiaohongshu cards about must-have items for solo apartment livingsolo-living-xiaohongshu/
├── cards/
│ ├── 01-cover.jpg
│ ├── 02-page.jpg
│ ├── ...
│ └── prompts.json
├── long-text.md # Post text with hashtags
└── meta.jsonCreator の執筆プロセス
Creator はテキストを一気に生成するわけではありません。どのプラットフォームでも、画像や音声を作る前に構造化された執筆プロセスを実行します。
コンテンツ原型をマッチさせる
Creator はそのプラットフォームのコンテンツ原型(prototype)カタログを読み込み、あなたの素材に最も合う語りの構造を自動でマッチさせます — 例えば「洞察コメンタリー」「ステップバイステップガイド」「個人の体験談」など。推薦結果を表示し、別の原型に切り替えることもできます。
ライティングエンジンで執筆する
Creator は内蔵のライティングエンジンで下書きを作り、選ばれた原型の構造と、現在有効なスタイルルールを適用します。見出し、冒頭のフック、本文、セクションの区切りはこの段階で生まれます。
自己レビューと修正
Creator は下書きに対して多段階の品質レビュー(L1–L4)を実行し — 構造、明快さ、トーン、プラットフォーム適合度を確認して — 確定前に修正します。受け取るのは修正後の結果であり、最初の下書きではありません。
対応プラットフォーム
Creator は、明確な見出しと簡潔な段落を備えた構造的な WeChat の長文記事を書き、それに合わせたカバー画像とセクション挿絵を生成します。
挿絵には 3 つのビジュアルプリセットがあります — Flat(フラットイラスト)、Watercolor(水彩)、Photo-Realistic(写実写真)。Creator がトピックに応じて 1 つを選び、確認サマリーに表示します。「水彩プリセットを使って」のように指定することもできます。
Creator は Xiaohongshu 向けのコンテンツを 2 つの形式で作ります:画像カード(大きな文字とビジュアルをデザインした 5–8 ページ)と、長文投稿(フックを先頭に置き、ハッシュタグ付き)です。デフォルトでは両方が生成されますが、どちらか一方だけを指定することもできます。
カードには 10 種類のビジュアルプリセットがあり、ミニマルからレトロ、ポップまで揃っています。Creator がコンテンツに応じて自動選択しますが、「Notion プリセットを使って」のように指定することもできます。長文のみモードでは、カードも画像も生成されず、プリセットも選ばれません。
Creator は自然なテンポと明確な構造を持つ、話し言葉のナレーション原稿を書きます。オプションで、AI ボイスによる TTS 音声ファイルも生成します。ナレーションではビジュアルプリセットを使いません。
プリセットの選択
WeChat と Xiaohongshu では(画像を生成する場合)、Creator は確認ゲートの前に挿絵またはカードのプリセットを選びます。そのため、承認するサマリーの時点で、選ばれたスタイルが表示されます。リクエストでプリセットを指定した場合(例:「水彩で」)はそれをそのまま使い、指定がなければトピックに最も合うものを推薦して選ばせます。
ナレーションテンプレートと、長文のみモードの Xiaohongshu では、プリセットの選択は完全にスキップされます。
対応する入力
| 入力 | 例 | Creator の処理 |
|---|---|---|
| URL(記事・ページ) | https://mp.weixin.qq.com/s/xxx | API でコンテンツを抽出し、素材として使用 |
| URL(音声・動画) | YouTube または Bilibili のリンク | ダウンロードしてローカルで文字起こしし、その文字起こしから執筆 |
| ローカル音声ファイル | meeting.mp3 | ローカルの ASR で文字起こしし、その文字起こしから執筆 |
| テキスト | 貼り付けた段落やドキュメント | そのテキストを素材として使用 |
| トピック | 「教育における AI」 | ゼロからコンテンツを生成 |
音声・動画の文字起こしは coli を使ってローカルで実行されます。npm i -g @marswave/coli でインストールしてください。文字起こしに API キーは不要です。
トピックや数個のキーワードだけを渡した場合、Creator はまずその切り口を品質フィルタにかけ — 面白いか、情報量があるか、共感できるか — トピックが薄すぎたり曖昧すぎたりする場合は、執筆を始める前により鋭い代案を提示します。
API キー
画像生成、URL からのコンテンツ抽出、TTS には ListenHub API キー が必要です。Creator は確認ステップでチェックし、必要であればセットアップを案内します。
テキストのみのパイプライン(例:トピックから音声なしのナレーション原稿を作る)は、API キーなしで動作します。
スタイル学習
参考から学習する:気に入った記事、投稿、原稿を共有し、「これをスタイルの参考にして」と伝えます。Creator は具体的なスタイル指示を 3–5 個抽出し(文の長さ、トーン、書式の癖)、確認・編集できる形で提示したうえで、今回の生成に適用します。その後、今後のために保存するかを尋ねます。素材なしで参考だけを共有した場合(例:「この記事のスタイルだけ学習して」)、Creator はコンテンツを生成せず、スタイルの抽出と保存だけを行います。
ルールを直接指定する:生成結果を確認したあと、調整してほしい点を Creator に伝えます。それらは永続的なスタイルルールとして保存されます:
- 「覚えておいて:WeChat の段落は短めに」
- 「ナレーション原稿は 800 語以内に」
- 「小红书少用 emoji」
スタイルルールの保存方法
スタイルルールは、カレントディレクトリ配下の素の Markdown ファイルとして保存されます。1 行に 1 つの指示、プラットフォームごとに 1 ファイルです:
.listenhub/creator/styles/
├── wechat.md
├── xiaohongshu.md
└── narration.mdこれらのファイルは直接編集できます。執筆時、Creator は優先順位に従ってスタイルを適用します — 今回の参考から得た指示が保存済みのプラットフォームルールを上書きし、それが組み込みのプラットフォーム基準を上書きします。プラットフォームのファイルが存在しない場合、カスタムスタイルは適用されません。リセットするには:「WeChat のスタイルをリセットして」または「重置公众号风格偏好」。
トリガー
/creator と入力すれば直接呼び出せます。作りたいものを自然言語で説明しても構いません — Creator はコンテンツ生成のリクエストだと認識すると起動します(例:「WeChat 記事を書いて」「帮我写篇公众号」)。
API リファレンス
基盤となるコンテンツ抽出、画像生成、TTS の各エンドポイントの詳細は OpenAPI ドキュメント を参照してください。