レシピ

基本

AI文章クリーンアップ

WikipediaのAI文章の兆候をライブリファレンスとして使い、テキストからAI文章パターンを検出・除去します。

プロンプト

Daguスキルを使用して、AI文章クリーンアップワークフローを作成してください。正しい構文については、スキーマ、コーディングエージェント、注意点のリファレンスを参照してください。 ユーザーに確認してください: - ファイルを処理しますか、テキストを直接貼り付けますか?(input_fileとinput_textの両方のパラメータをサポート) - リライトラウンド数は?(デフォルト:2) - 厳密度レベルは?(low/medium/high、デフォルト:medium) 前提条件:少なくとも1つのAIコーディングエージェントCLI(claudeまたはgemini)がインストール済み。Wikipediaリファレンス取得用のcurl。 ワークフローは4ステップ:detect_agent、setup、review_loop、finalize。 ステップ1 — detect_agent: Daguスクリプトはユーザーの完全なPATHを持たない場合があるため、名前だけでなくフルバイナリパスを出力。フォールバックとして~/.local/bin/などの一般的な場所もチェック。トップレベルenvにPATH: "${HOME}/.local/bin:${PATH}"を追加。 ステップ2 — setup: - curlで最新のWikipedia「Signs of AI Writing」ページ(生のwikitext)を取得。URLはユーザーが差し替えられるようトップレベルのenv変数にする。 - 入力テキストを準備。input_fileの場合はcpする。input_textの場合は`printenv input_text`を使用してファイルに安全に書き込む。スクリプト内で${input_text}を直接使用しないでください。Daguはシェル実行前に変数を展開するためです。printenvの注意点を参照。 - マルチライン/ユーザー制御のenv変数(WRITING_STYLE、ADDITIONAL_RULES、CHECK_STRICTNESS)をDAG_DOCS_DIR内の共通プレフィックスを持つヘルパーファイルに書き込む。これらのファイルはループステップで読み取られ、finalizeでクリーンアップされる。 ステップ3 — review_loop: bash forループを使用する単一のスクリプトステップ(repeat_policyではなく、サブDAGでもない)。ループはmax_rounds回まで反復実行: a. wikiリファレンス、スタイル(ファイルから)、厳密度(ファイルから)、現在のテキストでプロンプトを構築。シェルが展開しないよう、システム指示にはシングルクォートのヒアドキュメント区切り文字(<<'INSTR')を使用。 b. AIエージェント(CHECK_MODEL、例:sonnet)を呼び出してテキストをチェック。出力の1行目:問題数。残りの行:問題ごとのフィードバック(フォーマット:ISSUE: "<引用>" | SIGN: <カテゴリ> | FIX: <書き換え>)。 c. フィードバックをラウンドごとのファイル(例:${P}_feedback_round${ROUND}.txt)に保存し、finalizeでレポートに含められるようにする。 d. カウントを抽出。0の場合、即座にbreak(書き換え不要)。 e. AIエージェント(REWRITE_MODEL、例:opus)を呼び出して書き換え。出力をテキストファイルに直接書き込み、その場で上書き。 重要:スクリプト内でWRITING_STYLEやADDITIONAL_RULESなどのマルチラインenv変数を直接参照しないでください。Daguはシェル実行前にそれらを展開するため、パースが壊れる可能性があります。代わりに、setupで書き込んだヘルパーファイルからcatで読み取ってください。単純なenv変数(パス、モデル名、数値)のみ直接使用可能です。 ステップ4 — finalize: 完全なレポートを構築:メタデータヘッダー(日付、単語数、厳密度、ラウンドごとの問題数)、次に「検出・修正された問題」セクション(全ラウンドのフィードバック一覧)、次に「最終テキスト」セクション(書き換え済みテキスト)。ラウンドごとのフィードバックファイルを含むすべてのヘルパーファイルをクリーンアップ。 env変数ノブ(すべてトップレベル、容易にカスタマイズ可能): - WRITING_STYLE:マルチライン(|)ターゲット文体指示 - CHECK_STRICTNESS:low/medium/high - CHECK_MODEL:チェック用モデル(安価、例:sonnet) - REWRITE_MODEL:書き換え用モデル(高品質、例:opus) - ADDITIONAL_RULES:Wikipediaリファレンス以外の追加ルール - WIKI_URL:Wikipedia生URL(差し替え可能) - WIKI_EXCERPT_LINES:AIに入力するwikiの行数 厳密に型付けされたパラメータ(name、type、description、default、minimum、maximum)を使用。 重要:既知の回避策については注意点リファレンスを確認してください。各エージェントCLIの正しい非対話コマンドとモデルフラグについては、コーディングエージェントリファレンスに従ってください。

はじめに

1. Daguをインストール

curl -L https://raw.githubusercontent.com/dagu-org/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

2. Daguスキルをインストール

claude mcp add dagu -- dagu mcp

3. Daguを起動

dagu start-all

詳細については、 クイックスタートガイド

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