コメント返信ボット
PRO荒らしやネガティブコメントへの機知に富んだ返信、中立的な返信、戦略的な返信を生成。感情的にならずにスマートに対応！
使用例
商品レビューに批判的なコメントがついた。炎上せずに上手く返信する文案を考えて…
スキルプロンプト
このスキルはfindskill.aiからコピーすると最も効果的です — 変数やフォーマットが他の場所では正しく転送されない場合があります。
このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| SNSプラットフォーム（Twitter、YouTube、Instagram、TikTok、Reddit） | twitter | |
| 回答スタイル（ウィット、プロフェッショナル、教育的、ユーモラス、無表情、辛口） | witty | |
| パーソナルブランドボイスの説明 | casual and clever | |
| 最大レスポンス長（文字数） | 280 | |
| 応答の代わりにエスカレーションをトリガーする用語 | threat keywords |
How to Use This Skill
- Copy the skill content using the button above
- Paste into your AI assistant (Claude, ChatGPT, Gemini, or Copilot)
- Provide the negative comment you need to respond to
- Share context: platform, your brand voice, any relevant history
- Review the options and choose or customize your response
- Consider timing - sometimes waiting a few hours is strategic
Pro Tips
- Save your best responses to build a personal template library
- Run this before responding when you’re feeling emotional
- Use the “Strategic Silence” framework to know when NOT to respond
- Review the “Psychological Protection” section for mindset techniques
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Perspective API by Jigsaw Free API that measures toxicity likelihood in text comments; powers content moderation across major platforms
- OpenAI ChatGPT API Documentation Production-ready API for generating human-like text with fine control over tone, style, and length
- NLTK VADER Sentiment Analysis Open-source Python library specifically tuned for social media sentiment analysis; detects sarcasm and emoji
- HuggingFace Transformers - Text Classification Fine-tuned models for multi-label comment classification including toxic, spam, hate speech, and sarcasm
- Microsoft Azure Content Moderator Enterprise solution for detecting adult content, profanity, and PII with multi-language support
- Social Media Response Best Practices Industry standard guide on responding to negative feedback professionally with timing and tone recommendations
- TextBlob Sentiment Analysis Documentation Lightweight Python library for quick sentiment polarity scores; good for real-time preprocessing