決める前に、
選択肢の全体像を出す。

課題

AIは、速く答えすぎることがあります。何を作るか、何を書くか、何を売るか、何を公開するか、何を優先するかを聞いたとき、最初の答えはそれっぽく見えても、本当の選択肢の全体像を隠してしまいます。必要なのは、生成ではなく、会話の中にある選択肢、制約、トレードオフ、候補パスを回収することです。

スキル

Mora は、現在の文脈を読み取り、一貫した候補パスに整理します。それぞれのパスには、何を前面に出すか、何を抑えるか、誰向けか、どんな行動につながるか、そのパスが成立する条件は何かが含まれます。

できること

1. 1. 文脈を回収する

   会話の中にある選択肢、制約、資産、緊張、対象者、目標、未解決の問いを拾います。

2. 2. 候補パスを作る

   ゆるいカテゴリではなく、実行可能で意味のある候補パスとして整理します。

3. 3. 次に検証するものを明確にする

   人の反応が重要なパスでは、次にテストすべき成果物と対象者を明確にします。

4. 4. 意思決定を地に足のついたものにする

   最初から綺麗なコピーを書くのではなく、ユーザー自身の文脈と選択肢を整理します。

出力例

出力の目的は、考えうるパスを見えるようにすることです。選択肢の全体像を出す前に、1つの答えが明らかであるかのように振る舞うべきではありません。

導入

Claude Code、Codex、Cursor、Hermes Agentなど、ターミナルを扱えるAIエージェントに貼ってください。

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別プロダクト

Mora は選択肢を整理するスキルです。Yomira は、メッセージ、オファー、LP、事業案などに対して人間がどう反応するかをシミュレーションする別の有料プロダクトです。