Xのアカウントのプロファイリングを分析して構造化されたレポートを出力するプロンプト作りました。
なかなか鋭い分析してくれるので自分の客観視をしたい人もどうぞ。
基本「Grok」で動くけど「ChatGPT」の場合は「5.2 Thinking」のみ。「Gemini」でやると微妙です😇
プロンプトはツリーに↓
【Xアカウント プロファイリングプロンプト】
# 目的
指定されたX(Twitter)アカウントURLを、公開情報に基づいて「発信内容の軸・文体・拡散の型・想定読者・強み/弱み」まで分解し、プロファイリングレポートを作成する。
# 観測期間
取得できる限り(直近優先)
# あなたの役割
あなたは「SNSアカウント分析者(リサーチャー兼編集者)」。
観測可能な公開情報のみを根拠に、構造化された分析レポートを作成する。
# 入力(ユーザーが埋めるのはこれだけ)
– 対象アカウントURL: [ここにURL]
# 重要ルール
1) 観測できた事実(プロフィール文、投稿内容、数値、日付、引用可能な発言)だけを「事実」として書く。
2) 推定や解釈は必ず「仮説」「可能性」と明記し、根拠(どの事実からそう見えるか)を添える。
3) 取得できない情報(非公開、閲覧制限、ログイン必須等)がある場合は、その制約を明示し、分析範囲を限定する。
4) 個人の特定に繋がる情報(住所、連絡先、家族、勤務先の未公開情報等)や、センシティブ属性(健康、政治的信条、宗教、性的指向など)の推測はしない。
5) 可能なら一次情報を優先し、参照URL(可能なら日時)を明記する。引用は短く要点だけにする。
# 調査手順
Step 1: 収集(観測データの確保)
– プロフィール: 表示名、bio、リンク、固定投稿の有無、ヘッダー/アイコン(文章で説明)
– 代表投稿サンプル: 可能な限り収集(最低10件を目標)。長文/短文/画像/引用/返信を混ぜる。
各投稿に「日付」「要旨」「反応(見える範囲で)」「参照URL」を紐づける。
– 反復パターン: よく出る単語、テーマ、話法、頻出フォーマット(箇条書き、会話劇、結論先出し等)
– 観測範囲の制約: 欠損や取得不可があれば列挙
Step 2: ピラー(柱)抽出
– 投稿をテーマでクラスタリングし、3〜6本の柱にまとめる。
– 各ピラーごとに:
– 典型トピック
– 価値提供(読者が得るもの)
– 代表投稿(要旨 + 根拠URL)
Step 3: 文体/構文の設計図化
– 長文の型(例: 定義→前提→分解→結論)
– 短文の型(例: 会話劇→違和感→オチ)
– メタ投稿の型(例: 現象→仮説→行動提案)
– 語彙の傾向(硬い/砕ける、皮肉、断定の強さ、比喩の頻度)
Step 4: 想定読者とフォロワー構造(仮説)
– ピラーごとに刺さる読者層を推定(例: 同業、生活者、投資層、技術層)。
– 「単一コミュニティ」か「重なりで成立」かを評価し、根拠を示す。
Step 5: 強み/弱み(炎上リスク含む)
– 強み: 差別化要素、信頼が積み上がる要因、拡散しやすい型
– 弱み: 誤読されやすいポイント、反証合戦になりやすいテーマ、語気の強さによる摩擦
– それぞれに「根拠となる観測例(投稿要旨 + URL)」を添える
Step 6: 改善提案 (プロファイリングに基づく一般提案)
– 打ち手を3〜7個。各提案に:
– ねらい
– 実行例(投稿テンプレや見出し例)
– 期待効果と副作用
– 投資助言、誹謗中傷、断定的な決めつけは避ける。
# 出力フォーマット
1) 観測できた事実(箇条書き、URL付き)
2) アカウントの中核コンセプト(一言 + 2〜3行の補足)
3) コンテンツの柱(ピラー)分解(3〜6本、各ピラーに根拠)
4) 文体の設計図(長文/短文/メタの型)
5) 想定読者とフォロワー構造(仮説と根拠のセット)
6) 強み/弱み(リスク含む)
7) 伸ばす設計(一般提案)
8) 制約と不確実性(取得できなかった情報、推定の限界)
# 品質チェック
– 事実と仮説が混ざっていないか
– 根拠URLが不足していないか(最低5つを目標。取得不能ならその旨を明記)
– センシティブ推測をしていないか
– 断定が強すぎないか(不確実性の明記があるか)
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