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content-repurposer

guia-matthieu
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メタgeneral

について

コンテンツ・リパーパスキルは、ポッドキャスト、ブログ、トランスクリプトなどのロングフォームコンテンツを、ソーシャル投稿や引用文といった複数のショートフォームコンテンツに変換します。単一のソースからコンテンツを抽出し再フォーマットすることで、開発者が「一度作成し、あらゆる場所で公開する」ワークフローを実装できるようにします。ポッドキャストをソーシャル投稿に変換したり、ブログからTwitterスレッドを抽出したり、コンテンツのバリエーションを生成するためにご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add guia-matthieu/clawfu-skills -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills
Git クローン代替
git clone https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills.git ~/.claude/skills/content-repurposer

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

Content Repurposer

Turn one piece of content into 10+ pieces using AI-powered extraction and reformatting - the "create once, publish everywhere" workflow.

When to Use This Skill

  • Podcast repurposing - Convert episode transcripts to threads, posts, quotes
  • Blog distribution - Transform articles into LinkedIn posts, Twitter threads
  • Video content recycling - Extract quotable moments and insights
  • Newsletter content - Generate social snippets from weekly newsletters
  • Webinar follow-up - Create post-event content from recordings

What Claude Does vs What You Decide

Claude DoesYou Decide
Structures production workflowFinal creative direction
Suggests technical approachesEquipment and tool choices
Creates templates and checklistsQuality standards
Identifies best practicesBrand/voice decisions
Generates script outlinesFinal script approval

Dependencies

pip install anthropic jinja2 click pyyaml
# Requires ANTHROPIC_API_KEY environment variable

Commands

Multi-Format Repurpose

python scripts/main.py repurpose transcript.txt --formats "twitter,linkedin,instagram"
python scripts/main.py repurpose blog-post.md --formats all

Twitter Thread

python scripts/main.py thread article.md --max-tweets 10
python scripts/main.py thread transcript.txt --style educational

Quote Extraction

python scripts/main.py quotes podcast-transcript.txt --count 5
python scripts/main.py quotes interview.txt --style inspirational

Hook Generation

python scripts/main.py hooks content.txt --count 10
python scripts/main.py hooks product-page.txt --style curiosity

Examples

Example 1: Podcast Episode → Full Content Suite

# Input: 45-minute podcast transcript
python scripts/main.py repurpose episode-42-transcript.txt --formats all

# Output directory: episode-42-transcript_repurposed/
# ├── twitter_thread.md (10-tweet thread)
# ├── linkedin_post.md (long-form post)
# ├── instagram_carousel.md (10 slides)
# ├── quotes.md (5 quotable moments)
# └── hooks.md (5 attention grabbers)

Example 2: Blog Post → Twitter Thread

# Convert 2000-word article to thread
python scripts/main.py thread positioning-strategy.md --max-tweets 12 --style educational

# Output: positioning-strategy_thread.md
# 1/ Here's how the best B2B companies position themselves (thread)
# 2/ First, they identify their competitive alternatives...
# ...
# 12/ TL;DR: Position for differentiation, not features. Link in bio.

Example 3: Extract Quotable Moments

# Pull shareable quotes from interview
python scripts/main.py quotes founder-interview.txt --count 10 --style inspirational

# Output: founder-interview_quotes.md
# 1. "We didn't build a product, we built a belief system."
# 2. "Your first 100 customers should feel like co-founders."
# ...

Output Formats

FormatBest ForTypical Length
twitterThread with numbered tweets8-15 tweets
linkedinLong-form professional post1,200-1,500 chars
instagramCarousel slide content10 slides
quotesShareable quote graphics5-10 quotes
hooksOpening lines for posts10 hooks
summaryExecutive summary200-300 words
newsletterEmail-friendly summary500-800 words

Content Styles

StyleToneUse Case
educationalTeaching, explainingTutorials, how-tos
inspirationalMotivating, upliftingFounder stories
provocativeChallenging assumptionsThought leadership
conversationalCasual, relatablePersonal brand
professionalFormal, authoritativeB2B, enterprise

How It Works

  1. Content Analysis - AI reads full content, identifies key themes
  2. Format Adaptation - Restructures for each platform's constraints
  3. Hook Generation - Creates attention-grabbing openings
  4. Quote Extraction - Pulls most shareable moments
  5. Consistency Check - Ensures message alignment across formats

Best Practices

  1. Start with transcripts - Raw transcripts work better than polished content
  2. Review hooks - AI-generated hooks need human judgment
  3. Edit threads - Check flow between tweets
  4. Add context - AI can't know your audience's inside jokes
  5. Test variations - Generate multiple versions, pick the best

Skill Boundaries

What This Skill Does Well

  • Structuring audio production workflows
  • Providing technical guidance
  • Creating quality checklists
  • Suggesting creative approaches

What This Skill Cannot Do

  • Replace audio engineering expertise
  • Make subjective creative decisions
  • Access or edit audio files directly
  • Guarantee commercial success

Related Skills

Skill Metadata

  • Mode: cyborg
category: automation
subcategory: content-automation
dependencies: [anthropic, jinja2]
difficulty: beginner
time_saved: 8+ hours/week
api_cost: ~$0.02-0.10 per repurpose

GitHub リポジトリ

guia-matthieu/clawfu-skills
パス: skills/automation/content-repurposer
0
ai-skillsanthropicclaude-codeclaude-skillsmarketingmcp-server

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SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

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