深い長編ライティング
つまらない水増しじゃなく、深さある、引用ある、観点ある、いい記事
長編を書くのってそんなに大変？
午後中資料を翻して、本文は1字も書けない
深い記事を書きたい、素材探しだけで半日潰れる。20個以上のタブを開いて、左右に翻す、見てる間に脱線しちゃう、やっと資料が足りたと思って執筆開始、あれ、データが合わない、出典が信頼できない。
やっと3000字憋出して、読み直す ー 脱線してる。記事全体東一文西一文、主線がない。もっと悲しいのは引用リンク、クリックしたら404 か、そもそも AI の作り物。読者は閉じて、コメント欄で叩かれる。
OpenClaw は先に検索、後に書く、引用出典が自動で標記
Web Search スキル有効にして、OpenClaw が先に全ネット資料最新情報を検索、権威ある出典・業界レポート・専門家観点を探す、その後これらの真実の情報に基づいて記事を書く。
すべてのデータ、すべての引用は元のリンク付きで、読者はダイレクトにクリックして検証できる。データ作らない、リンク作らない、出来上がった記事は検証に耐える。そして君は字数をコントロールして、構成を調整できる ー 提要先に出して、次に章ごと拡張、脱線しない。
3つの長編 Prompt、直接コピーして実行
ホットトピック分析から資料整合まで、長編ライティング全流れをカバー。
深い業界分析 ー データ付き、引用付き、観点付き
黄金指令
2026年 AI Agent トレンドについて深い分析記事を書いてください、要件は：
1. まず最新の業界レポートと権威出典を検索（2025-2026）
2. 記事構成：現状概要 → キートレンド（3個以上）→ 典型事例 → 未来展望
3. 各トレンドは具体的データで裏付け（市場規模、成長率、ユーザー数など）
4. 5人以上の業界専門家か機関の観点を引用
5. すべてのデータと引用は出典リンク標記
6. 字数5000-8000字
7. 文体：プロだけど退屈じゃない、テック媒体向けこのPromptのキーは「先検索、後執筆」 ー AI が記憶じゃなく、真実のデータに基づいて出す。Web Search スキルと組み合わせたら効果最高、最新情報が手に入る。
複数資料を整合して業界レポート化
スキルアップ技巧
以下の参考資料5つがあります（添付/リンク参照）、整合して8000字の業界レポートにしてください：
参考資料：
[URL か内容をペースト]
要件：
1. 単純拼接しない、共通観点と意見の違いを抽出
2. 統一的な分析フレーム(PEST や SWOT など)
3. 各資料のデータを交差検証、矛盾するとこを標記
4. 自分の分析と判断を追加、ただの転載じゃない
5. 各引用は どの資料からか標記
6. 末尾に参考文献リスト複数資料を読破して総説を書く場面に最適。AI は情報抽出と交差比較に強い、この仕事を AI に任せたら効率が段違い。
提要拡張 ー 章ごと長文
初心者向け
以下の提要で完全な記事に拡張してください：
[君の提要をペースト]
要件：
1. 各章最少1500字
2. 全文観点一貫、前後ロジック連続
3. 各章頭に1文で本章コア観点をまとめる
4. 適切に事例とデータを使用（検索で補充可）
5. パラグラフ間に遷移がある、メモみたいに1行1行じゃない
6. 完成後、全文ロジックと観点に矛盾がないか確認してもらいたい提要があるけど、どう展開するかわからない？そのまま突っ込む。このPrompt は「観点一貫」と「ロジック連続」を特に強調した、前後が矛盾しない。
Web Search スキル設定
長編を書く前に検索有効にして、AI に最新資料を手に入れさせる。
skill_config ー 長編ライティング専用
# .openclaw/skill_config.yaml
long_article:
model: claude-opus-4-6 # 深い分析は Opus が一番、ロジック推理が強い
skills:
- web_search # 検索有効、最新資料手に入れる
search:
max_results: 20 # いくつか検索、多い方がいい
prefer_recent: true # 最近半年のコンテンツ優先
source_quality: high # 権威出典優先
output:
citation_style: inline # 行内引用、読みやすい
include_references: true # 末尾に参考文献
max_tokens: 16000 # 長編は出力が大きくていい長編を書く：OpenClaw vs ChatGPT
OpenClaw で長編を書く
- Web Search リアルタイム検索、2026年最新データ引用
- すべての引用が自動で出典リンク標記、読者が検証できる
- 章ごと生成対応、各章を個別に磨いてから組立
- Opus 4.6 で深い分析、ロジックチェーンがより完全
- 長編は脱線しない ー 提要に厳密に従う
VS
ChatGPT で長編を書く
- 検索機能あるけど、引用出典が十分に透明じゃない
- 3000字超えると重複・水増し・前後矛盾が出やすい
- 引用リンクが時々404、データは人手で検証が必要
- 分段ライティング流れがない、一度に出すしかなくて、質が把握しずらい
- 中文深い記事は翻訳腔が出やすい
実シーン：自媒体著者が業界分析を書く
テック自媒体、週1で深い記事
1人でテック公众号を運営して、毎週5000字超えの深い分析が必要。資料探しだけで2日、ライティング1日、デザイン半日 ー 1週間4日がこれに消える。
OpenClaw 方案
Web Search で全ネット最新動向をスキャンして、10分で十分な素材とデータを手に入れる。次に AI に提要を出させて、満足したら章ごと拡張、各章出来たら自分で内容チェック。素材探しから完成まで、3-4時間で終わる。省いた時間で選題戦略とアナリティクス、読者コミュが出来る。
伝統的な方案
手作業で検索、記事を1個ずつ読む、手で摘記、ゼロから書く。1記事3-4日かかる、そして質が不安定 ー 素材がいい時は快調に書ける、素材がダメな時は苦労しても出来ない。
深い長編の核は字数を堆さすじゃなく、情報密度と観点クオリティ。AI がもっとも時間がかかる情報検索と初稿出力を自動化した、君は観点抽出と文字ポーランディングに専念できる。
長編ライティング小技巧
AI に一度に全記事を書かせない。まず提要を出す、方向が合ってるか確認してから、章ごと拡張 ー 分段実行、各段が制御可能。
AI が出した引用は確認必須。いくつかクリックして見る、リンク有効か、データが正確か。信用するけど、検証も必要。
長編は水増しの代名詞じゃない。AI が同じ意味を繰り返してるのを発見したら、直接「この段落が冗長、元の半分にしたい」って指示する。