Content Factory — 内容自動生産・配信工場

ホットな話題の収集からコンテンツ生成、複数プラットフォームへの配信までを全自動化します。Daniel は毎日わずか 2 分でテーマを選ぶだけです。

核心流程

ホットな話題の収集（10以上のプラットフォーム）→ AIによるテーマ選定スコアリング → ユーザーにTop10をプッシュ
                                    ↓
                          ユーザーがテーマを選択（またはカスタム）
                                    ↓
                          複数プラットフォーム向けコンテンツ生成（LLM）
                                    ↓
                          草稿のレビュー → 公開確認
                                    ↓
                          自動公開 → データ追跡

使用場面

✅ USE when:

• 「今日のホットな話題は？」 / 「今日の人気トピックを収集する」
• 「コンテンツを生成して」 / 「小红书の記事を書いて」
• 「テーマ選定スコアリング」 / 「今日書くべきものを推薦する」
• 「小红书/微信/Twitter に公開する」
• 「内容工場パイプラインを実行する」 / 「完全なプロセスを一度実行する」
• 「今日の草稿を見る」 / 「コンテンツをレビューする」

❌ DON'T use when:

• GEO最適化（AI検索ランキング）→ geo-agent を使用
• 純粋なSEOキーワード最適化 → SEO スキルを使用
• 単発の執筆（パイプラインの必要なし）→ content-creator を使用

データディレクトリ

data/
├── hotpool/          # 毎日のホットな話題プール (YYYY-MM-DD.json)
├── topics/           # スコアリングされたテーマ (YYYY-MM-DD.json)
├── drafts/           # 生成された草稿 (YYYY-MM-DD/)
├── reviewed/         # レビュー通過済み
├── published/        # 公開済み記録
├── config/           # 実行設定
│   └── sources.json  # 収集元設定
├── templates/        # プラットフォームテンプレート
│   ├── xiaohongshu.md
│   ├── wechat.md
│   └── twitter.md
└── assets/           # 画像などの素材

スクリプト説明

収集元 (10+)

依存関係のインストール

cd ~/clawd/skills/content-factory
pip install -r requirements.txt

完全なパイプライン

# 全プロセスを手動で実行
bash scripts/run_portable.sh

# または段階的に実行
python3 scripts/aggregator/fetch_all.py          # Step 1: ホットな話題の収集
python3 scripts/topic_scorer.py       # Step 2: AIスコアリング
python3 scripts/topic_presenter.py    # Step 3: テーマ選定のプッシュ
python3 scripts/content_generator.py --top 3  # Step 4: コンテンツ生成
python3 scripts/draft_reviewer.py --all       # Step 5: 草稿のレビュー
# python3 scripts/auto_publisher.py   # Step 6: 公開（要確認）

Ralph CEO Loop との連携

内容工場は Ralph CEO Loop を通じて継続的に改善できます。

• 小data: ホットな話題の収集 + データクレンジング
• 小research: トピックの深い調査
• 小content: コンテンツ生成 + コピーライティングの最適化
• 小pm: プロセスの調整 + 品質検査
• 小market: 公開戦略 + チャネル最適化

設定

収集元設定 (data/config/sources.json)

各プラットフォームの有効/無効を切り替えたり、フォローするアカウントやチャンネルなどを設定できます。

LLM 設定

スコアリングと生成には OpenAI-compatible API を使用します。

• デフォルト: DeepSeek (スコアリング) + GLM-5 (生成)
• 環境変数 LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL を介して上書き