Claude Codeでブログ記事を書くとき、Claude Blog は別のレビュアーが採点する仕組みだと Daniel Agrici さんが紹介

出典: My Free Claude Code Blog Writer Rejects Anything Under 90

AIに書かせた記事の点を、書いたAI自身に付けさせていませんか？書く手と確かめる手が同じだと、甘くなりやすいところ。動画はここから、Claude Blog の流れに入ります。

Claude Blog は、Claude Code で動くブログ執筆プラグイン。お題を1つ渡すと、情報源の調査から執筆、SEOの確認まで進むと、Daniel Agrici さんは説明します。

Daniel Agrici さん（動画の中で・1:36〜）

Give it one topic, it researches current sources, writes the post, checks the SEO and has an independent reviewer score and you only see the post once it passes, of course.

AIによる訳　お題を1つ渡すと、最新の情報源を調べ、記事を書き、SEOを確かめ、独立したレビュアーが採点する。目に入るのは、その記事が合格したあとだけ。もちろん。

採点を受け持つのは、書いたAIとは別のレビュアー。人の目に届くのは、合格を出したあとの記事だけ。この流れは1年かけて磨いてきた、と話は続きます。

動画の画面では、記事の見本に、要点まとめと目次、動画の埋め込み、図表のついた構成が並びます。読む人とAIの両方に向けた組み立て。

Daniel Agrici さん（動画の中で・2:04〜）

If it will not cover the gate, it will not present it to you.

AIによる訳　ゲートを通らなければ、その記事は見せない。

関所を越えなければ、記事は手元に出てきません。画面の採点の例は、100点満点で87点。出典のない統計が重大な問題として挙がり、草稿は直しに戻されます。

書く役と採点する役は分けて、通った物だけを味見する。これが、私の持ちたい線です。

動画の中心は、点数より先に、採点する手を書き手から離した作りにあります。

AIの道具は、入れる所でつまずきやすいもの。何を打てば動き出すのか、先に分かっていたら気が楽になりませんか？動画はここで、入れ方とチームの顔ぶれに入ります。

導入は2つのコマンドで済む、と Daniel Agrici さんは話します。画面に並ぶのは、/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-blog と /plugin install claude-blog@agricidaniel-blog の2行。

Daniel Agrici さん（動画の中で・2:17〜）

Two commands to get you started. Or you can just prompt it. But first you can just add it classic way. Just add the plugin to the marketplace. Afterwards just install the plugin.

AIによる訳　始めるのは2つのコマンド。普通の言葉で頼んでもいい。まずは昔ながらのやり方で、プラグインをマーケットプレイスに足す。そのあと、プラグインを入れる。

マーケットプレイスへ足してから、プラグインを入れる順番。普通の言葉で頼んでもいい、と話は続きます。画面の条件は、Claude Code と Python 3.11 以上、入れたあとの再起動。

動画の画面には、無料・オープンソース（MITライセンス）と出ます。入れたら /blog write にお題を続けて、最初の記事が始まります。

中身は、書く・計画・品質チェック・検索とAIの回答・ほかの言語・メディアの6つのまとまり。動画の声では30のスキルです。フリー素材の Pexels や Pixabay の画像も取れて、図解はAIに作らせられる、という説明。

Daniel Agrici さん（動画の中で・3:02〜）

Five agents and one editor. Of course, the main is our dear Claude.

AIによる訳　5つのエージェントと、1人のエディタ。もちろん、まとめ役は私たちの Claude だ。

5つのエージェントに、まとめ役の Claude が編集役として付く、という数え方です。5つは researcher・writer・SEO・reviewer・translator で、90点のゲートを持つのは reviewer。

調べる、書く、SEO、採点、訳。役を分けて、最後の関所を採点役に置く形。役が分かれているほど、どこで止まったかが見えます。

2026年10月5日、SEOの設計の仕事で、私はAIに頼んで、手元の候補版（2.2.1-rc.1）のスキル33を1つずつ見ました。公開版（2.2.0）のスキルのフォルダ32に、/pro-blog の1つが加わった数です。分けたのは、その仕事で使うか、使わないか。

使ったのは3つ（入口の blog・共食いを調べる blog-cannibalization・計画の blog-strategy）。使わないと決めたのは、残りの30。

使わないものには、その仕事では要らない理由を1行ずつ書きました。記事を書く作業は、別の仕組みで行っています。

AIに画像まで任せたら、知らない間に請求が増えたり、良い画像が消えたりしないか。気になるのは、そこではありませんか？動画はここから、2.3.2 の変更点に入ります。

2.3.2 の変更点は、動画の画面では6つ。この章では、有料の画像、ヒーロー画像、Blog Studio の3つを追います。

Daniel Agrici さん（動画の中で・3:51〜）

No more surprise billings. Exactly. So paid image generation now needs your explicit OK.

AIによる訳　予期しない請求は、もうない。そのとおり。有料の画像生成には、はっきりしたOKが要るようになった。

有料の画像づくりには、はっきりした許可が要る作りへの変更。経路は Gemini で、鍵を保存しただけでは使われず、–allow-paid を付けた時だけ動くと、Daniel Agrici さんは説明します。

動画の画面には、コードが強制していて指示だけではない、と出ます。突然何百枚も画像が作られないための安全策、という話。

他のツールで画像を作る時も、明示のOKが要ります。MITライセンスなので、自分で改造して外すこともできる、と添えています。

Daniel Agrici さん（動画の中で・4:34〜）

So a good hero image is kept unless you ask to replace it.

AIによる訳　良いヒーロー画像は、置き換えを頼まない限り、そのまま残る。

置き換えを頼まない限り、出来の良いヒーロー画像は手放さない作り。1200×630 以上の画像なら、–replace を付けない限り上書きされず、書き直しでも残る、という説明です。

Blog Studio は、別のブランチへ移動。1つのリポジトリに2つのプラグインがあると、Claude Desktop で動かなかったためです。ほかに、Googleの最新の指針、READMEの刷新、内部の整理も入りました。

お金がかかる所に、道具の側で止まる場所を置く作りです。はっきりしたOKが出るまで、先へ進みません。

お金がかかる所と外に出る所は、最後の1手の直前で止める。出す・止める・任せるの境界を決めるのは、私自身です。

私の環境でも、課金のAPIを本当に動かす操作は、最後の操作の直前で私の承認が要る決まりにしています。

画像を作るエンジンを切り替える時も、切り替える前に私に聞く決まり。

この2つは別々の決まりで、どちらも私の決まりの文書に書いてあります。コードで止める仕組みは、決まりの文書とスクリプトを探しましたが、見つかっていません。

止まる場所は同じでも、止める手が違います。動画の画面の説明では、コードが強制する形。

AIが出してきた記事を、何回まで直させてから受け取りますか？直し続けると終わりが見えず、早く受け取ると粗が残ります。動画はここから、レビュアーの基準と、直す回数の上限の話に入ります。

レビュアーは、100点満点で90点未満の記事を通さない、と Daniel Agrici さんは話します。

Daniel Agrici さん（動画の中で・4:19〜）

So till now, we had also, of course, a score 90 out of 100.

AIによる訳　ここまでにも、もちろん、100点満点で90点という基準があった。

90点の線は、2.3.2より前から引かれていました。変わったのは厳しさ。画面には、5項目の点が全部要る、合計が総合点と一致する、3回失敗したら草稿でなく診断を出す、手動チェックは回数を使わない、の4点が並びます。

ゲートは5つあり、失敗した関所は最大3回まで直そうとする、と動画は説明します。3回目でも通らなければ、記事は出てきません。

Daniel Agrici さん（動画の中で・5:43〜）

Three tries, then the truth.

AIによる訳　3回試して、そのあとは本当のことを伝える。

3回は試す、という上限つきの直し。それでも届かなければ、ごまかさずに事実を伝える、という見出しです。画面の実演では、草稿が壊れていて、修復の回数が3回のうち0回と出ます。上限のうち、まだ1回も使っていない所からの始まり。

黙って捨てずに、通らなかった事実のほうを伝える仕組み。

通らなかった事実は、隠さずにそのまま見せて、出すかどうかは自分の手で決めます。

私の手元の決まりは、3回の審査で通らなくても、下書きは保存し、直さなかった指摘を公開判断の先頭に並べて、公開するかどうかは私が決める、です。

例として、2026年10月24日、Obsidianを扱った私の記事の独立審査。比べた3本に、3回とも届きませんでした。

審査の記録には、私が語ったObsidianの具体的な場面が、元の資料に見つからなかったと書かれています。

その場面は作り話で埋めずに、足りない所を私に聞く形にしました。私が選んだのは、公開はして、制作は続ける道。その日のうちに公開されています。

Daniel Agrici さんの別の動画については、公開のボタンは人が押すと決める、Local SEO Brain の動画を紹介した私の記事に、こう書いています。

私の記事より（Local SEO Brain の動画を紹介した私の記事・（導入）紹介されたのは Local SEO Brain）

核の1文は Nothing goes live without your yes. です。人がイエスと言うまで、何も公開されません。

並べてみると、止め方が3つ見えてきます！

Claude Blog の動画は、通らなければ出さない形。Local SEO Brain の動画は、公開のボタンを人が押す形。

私の手元は、下書きを保存して、直さなかった指摘を先頭に並べ、公開は私が決める形です！

動画は、通らない記事を出さない側。私は、出すかどうかを人が決める側です。どちらも止めますが、止めたあとの記事の行き先が違うんですよね。

道具が増えるほど、覚える物も増えます。覚えきれずに、結局手に取らなくなっていませんか？動画はここから、写して使えるプロンプト集に入ります。

お題が無い時は /blog strategy から始め、次に /blog outline、そして /blog write の順、と Daniel Agrici さんは話します。

Daniel Agrici さん（動画の中で・6:12〜）

If you have a topic, cool. If you don’t, no problem. You can run the blog strategy.

AIによる訳　お題があるなら、それでいい。なければ、問題ない。blog strategy を走らせればいい。

お題が決まっているなら、そのまま書き始められます。決まっていない時の入口が、strategy。

既にある記事向けには4つ。/blog analyze は100点満点で採点し、/blog rewrite は出典つきの統計で更新、/blog factcheck は引用元を全部確かめ、/blog geo はAIの回答に引用される準備を見ます。

広げる時も4つです。/blog multilingual は de,fr,es などの言語へ、/blog repurpose は Reddit・LinkedIn・YouTube・ニュースレター向けへ、/blog calendar は1〜3か月の計画、/blog discourse は今みんなが求めている話題。

Daniel Agrici さん（動画の中で・7:58〜）

You can just easily just prompt it in simple language with relevant skill. Mr. Claude will gonna do it for you because he’s quite very smart, right?

AIによる訳　合うスキルに向けて、簡単な言葉でそのまま頼めばいい。Claude さんが代わりにやってくれる。とても賢いからね。

コマンドを全部覚えなくても、やりたいことを短い言葉で伝えれば、合うスキルを Claude が選んで動かす、と動画は締めます。

コマンドがいくつあっても、入口は、頼みたい仕事を言葉にすること。

AIが書いた記事を読んで、自分の声になっていないと感じたことはありませんか？口調は近いのに、どこか他人の文。動画はここから、ブランドの声の話に入ります。

最初にやるのは、ブランドの声のファイルの設定、と Daniel Agrici さんは話します。

Daniel Agrici さん（動画の中で・8:06〜）

Next, we have also set your brand voice files. You can put forward slash blog brand init.

AIによる訳　次は、ブランドの声のファイルを設定する。blog brand init と入力する。

そのためのコマンドが /blog brand init。ここで、ブランドの声のファイルを設定します。

Daniel Agrici さん（動画の中で・8:12〜）

learn your voice from five to 10 of your post forward slash blog style learn. It will learn your voice, your styles, your feature blogs will written in exactly your business voice.

AIによる訳　自分の記事5〜10本から声を学ばせる。blog style learn だ。声も文体も学んで、これから書く記事が、まさに自分の事業の声で書かれる。

次に、自分の記事を5〜10本渡して /blog style learn と打ちます。声と文体を学び、これから書く記事が自分の事業の声で書かれる、と動画は説明します。

学ぶ材料は、自分の記事。声は、写せるものなんです。

ただ、文体は学ばせても、渡すのは口調の表面ではなく判断です。魂は渡さず、込めるもの。

私の分身AIが学ぶ材料は、記事ではなく、私の採否と直しの記録です。

2026年3月11日から11月3日までの記録は287件。内訳は採用143件、修正142件、その他2件です。私が採った件数と、直した件数が、ほぼ半々。

その記録を学ぶ材料に流す作業は、2026年9月23日までは手作業で、実際には回っていませんでした。

私は、YouTube の公開LIVE（動画 cRxk434Egmg の30分27秒ごろ）で「AIを使ったら、より大きな価値にして、より最適に届く。でもそのゼロイチの足し算の部分は人間がやるしかないよね」と話しました。

動画が学ばせる材料は記事で、私の分身AIが学ぶ材料は直しの記録。足し算の部分は、人の手に残します。

動画で聞いた数字や名前は、どこまで実物と合っているのでしょうか？ここでは、動画の話を受けて、確かめた結果を並べます。

動画の声と画面に出る数字は、どれも Daniel Agrici さんの説明と画面の表示です。まずは、中のスキルの数から。

Daniel Agrici さん（動画の中で・2:35〜）

We have a total of 30 skills inside. For writing, for planning, checking quality, search and AI answers, more languages and media.

AIによる訳　中には全部で30のスキルがある。書く、計画する、品質を確かめる、検索とAIの回答、ほかの言語、メディア。

声では、中のスキルを合わせて30と数えます。画面には、30 commands in 6 groups と、32 skills, 5 agents installed の2つが出ます。

2026年11月3日、私はAIに頼んで、手元に入っている Claude Blog の中身と、公式のリポジトリの記述を、動画の主張と1つずつ突き合わせてもらいました。

読むだけで、プラグインの実行や更新はしていません。手元に入っているのは、公開版の 2.2.0 と、候補版の 2.2.1-rc.1。

動画の 2.3.2 は入っていません。公式の最新は 2.3.2。公式の CHANGELOG には、2026年11月3日付で載っています。

導入の2コマンドと Python 3.11 以上は、手元の説明書とも公式とも一致。90点未満で止める作りと、3回直して通らなければ診断を出す作りは、手元の 2.2.0 でも同じでした。

30は、コマンドの数でした。手元の公開版（2.2.0）は、スキルのフォルダが32、利用者向けの /blog コマンドが30、エージェントが5。候補版（2.2.1-rc.1）のスキルのフォルダは33で、第2章で見た数です。食い違うのは声の30 skills だけで、画面の数字は手元の公開版と合います。

Daniel Agrici さん（動画の中で・4:26〜）

But of course, if you want to lower the score, let’s say to 85 out of 100, then you can easily do that.

AIによる訳　もちろん、点数を下げたければ、たとえば100点満点で85点にすることも、簡単にできる。

85点まで下げることも簡単にできる、と Daniel Agrici さんは声で話します。この時の画面の見出しは、より厳しいレビュアー。

手元のコードは、90を直接書いた作り。85に下げる設定は見つかりませんでした。公式の README と CHANGELOG にも、下げ方の記述は無し。

この85は、動画の声の数字として置いておきます。

5項目の点（内容・SEO・E-E-A-T・技術・AIの引用）と、5つのゲート（ツール・形式・ビジュアル・レビュー・リンク）は、別のもの。画面は別々に描き、声では混ざって聞こえます。

実物のゲートは、機能の確認、形式の完成、見た目の確認、内容のレビュー、素材とリンクの確認の5つ。同じ5でも、同じ物ではありません。

–allow-paid と –replace は、手元の 2.2.0 にも 2.2.1-rc.1 にも無いフラグ。2.3.2 で有料の経路を明示のフラグ制にしたと、公式の CHANGELOG に書かれています。

以前、Daniel Agrici さんの Claude Blog 公開ライブ（v2.1.1）を紹介した私の記事に、こう書いています。

私の記事より（以前の Claude Blog の紹介を書いた私の記事・AIに書かせるほど質が落ちる不安を、スコアで受け止める設計）

70点未満は問答無用で公開されません。ここ、いいと思う。AIに書かせる量産って、放っておくと「出せば出すほど薄まる」方向に流れがちなんですよね。

以前の紹介は、70点に届かない記事は出ない作り。今回の動画は、90点未満を通しません。

手元の実物では、レビュアーは90を直接書いた作りです。別に公開前の点検用の仕組みがあり、こちらは初期値が70で数字を変えられます。公式の CHANGELOG の 2.3.0 の見出しにも 70-point configurable quality gate の語がありますが、設定の説明は取れていません。

動画の語りと画面は、大筋で手元の実物と合います。違うのは、声の30 skills、85、5項目と5つのゲートの聞こえ方、手元に無いフラグの4点。70と90と85が同じ物の別の値か別々の物かも分からないままで、確かめられなかった所は確かめられなかったまま置いておくのが、私のやり方です。

Daniel Agrici さんの Claude Blog の動画から、お題1つで別のレビュアーが採点する流れ、2コマンドと5体のエージェント、有料の画像とヒーロー画像、90点と3回の修復、普通の言葉での頼み方、文体の学び方の6つを追い、7つ目に数字と名前を確かめました。

AIが書いた記事を人に見せる前に引く線は、3つ。書く役と採点する役を分ける。止まる線を先に決める。数字は確かめてから使う。この3つが、見る場所を絞る線。

3回直しても通らなかった記事を、出さずに済ませて終わりにはしません。届かなかった事実と直さなかった指摘を並べて見せ、出すかどうかは人が決めます！

私は、AIが書き、別のAIが採点する所までは、委ねてよい範囲。そのぶん人は積み減らして、最後の味見と、出すか止めるかを決める手だけを残します。

ブログでもメルマガでも、いまAIに書かせている物のうち、人に見せる前にどこで止め、どこから自分が見るのか。自分の仕事で、その線を1文で言えますか？