Score & Fix Drafts Before Publishing | ExpertPanel
"Is this AI-written article really ready to publish?" Before you ship it and regret it, three independent expert panelists (reader proxy / fact-check / structure & density) score your draft from separate angles. They give concrete fixes — up to 3 rounds — until it clears the bar for its type (e.g. free post 80 / paid post 85). Zero external API cost, no LLM calls, fully local. Swap 4 placeholders to use it on blogs, landing pages, newsletters — any writing.
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ExpertPanel — 記事品質ゲート（3名パネル採点）
3名の独立した専門パネリスト（読者代理／一次情報審査／構成・密度チェック）が、あなたの記事草稿をそれぞれ独立に採点します。記事種別ごとの閾値（例：無料note 80点／有料note 85点）を満たすまで改善提案を出し、最大3周で判定します。ローカルテンプレ展開のみ・外部API課金ゼロ・LLM呼び出しなし。
こんな方に
- ブログ／ニュースレター／Substack／Medium のコンテンツ制作者
- 公開前に構造化された第三者視点が欲しいソロライター
- 読者代理の品質チェックをしたい LP／セールスコピー担当
- AI生成草稿を公開前に検証したい AI活用ワークフロー
- レビュー毎のLLMコストなしで一貫した品質ゲートが欲しいチーム
解決する課題
- 単一LLMでは1視点のみ → 3名の独立視点（読者／一次情報／構成）
- LLM採点はコンテンツ量に比例して課金 → ローカルルールで課金ゼロ
- 「良さそう」の主観チェックは偏りがち → 各パネリストは互いの判定を見ずに採点
- 延々と続く改善ループ → 最大3周で打ち切り、recommend_restructure 判定
- 草稿ごとに文体がぶれる → style_rules.json で毎回同じ基準
クイックスタート
unzip expert_panel_v1.0_skill.zip
cd expert_panel_v1.0_skill
python3 scripts/expert_panel.py --draft sample/input/sample_blog_draft.md --article-type blog --output-dir ./out
cat out/panel_report_*.md
特長
- Python 標準ライブラリのみ・追加依存なし・LLM API 呼び出しゼロ
- 4 placeholder（reader_persona／author_name／first_hand_experience_axis／style_rules）で任意領域に適用
- 判定：PASS / REVISION / MAJOR_REVISION / recommend_restructure
- 対応：Claude Code / OpenClaw / Codex / Anthropic Claude Agent SDK
English summary
3 independent expert panelists (Reader Proxy / First-hand Information Auditor / Structure & Density Checker) score your article drafts and iterate revision suggestions until per-article-type thresholds are met (max 3 rounds). Local template execution only — zero LLM API cost, no external dependencies. Customizable via 4 placeholders for any content domain.
