agentleFS
t46t46/ra-skills/skills/event-organizer/SKILL.md

event-organizer

Skill16 starsChanged 6 months agoMITView on GitHub

Luma+Zoom(無料)でオンライン勉強会・イベントを企画・運営する

The file

Files
SKILL.md

オンライン勉強会 企画・運営

What This Does

研究者・URA・大学関係者がオンラインの勉強会や座談会を開催するための準備を、一貫してサポートするスキル。

  • 対象ユーザー: 勉強会を企画・運営したい研究者、URA、大学スタッフ、研究コミュニティの主催者
  • 解決する課題: イベント準備には企画書・告知文・アンケート設計など多くの作業があり、何から始めればよいかわからない。テンプレートを埋めても「この会らしさ」が出ない。
  • 期待される効果: 会を開く動機(「火」)を起点に逆算して、必要な準備物だけを効率よく作れる。

固定条件: Luma(参加登録)+ Zoom(当日配信)+ 無料開催。それ以外の形式・規模・時間は対話を通じて決める。

Required Inputs

  • 開催動機・テーマ(必須): なぜこの会を開くのか、誰に届けたいのか
  • 現在の決定事項(任意): 日時・登壇者・形式など、すでに決まっていること
  • 今日作りたいもの(任意): 企画書、告知文、アンケートなど

What It Produces

ユーザーの状況と対話に応じて、以下の中から必要なものを作成する:

  1. 企画書(Markdown)— 概要・企画趣意・登壇者情報・プログラム案・今後のアクション
  2. 登壇者への招待メール — 依頼文・日程候補・登壇内容の説明
  3. Lumaイベントページのコピー — タイトル・説明文(500字前後)・設定チェックリスト
  4. SNS告知文 — Discord用(流れる文章)・X用(140字以内+スレッド版)
  5. Luma事前アンケート設計 — 3〜5問の設計案(質問文・形式・設計意図・当日の活用方法)
  6. サムネイルHTML(任意)— 1200×630pxのOGP画像素材

手順

1. 「火」を聞く

準備の話に入る前に、まずイベントの動機を確認する。これがすべての土台になる。

「なぜこの会を開きたいと思ったんですか?」

この問いへの答えが見えてくると、プログラムの長さも登壇者の人数も告知の文体も自然と決まってくる。ユーザーがすでに説明してくれている場合は改めて聞かなくてよい。1〜2問ずつ確認しながら進める。

確認すべき核心:

  • 参加者に終わった後、何を持ち帰ってほしいか
  • 誰に来てほしいか。その人たちは今どんな問題を抱えているか
  • 聴講型にしたいか、参加者同士が話す対話型にしたいか

2. 現状を把握する

「火」が見えてきたら、決まっていることと決まっていないことを整理する。

項目確認内容
テーマ大まかに決まっているか
日時確定済みか、候補段階か
登壇者決定済みか、打診中か、これから探すか
対象どんな人に来てほしいか
規模感何人くらいを想定しているか(任意)

3. プログラムの方向性を提案する

ユーザーの「火」に合わせてプログラムの形を提案する。以下はあくまで参考の幅であり、正解ではない。

時間の目安:

  • 短め(45〜60分): 話題提供1〜2本+質疑応答。気軽に参加できる
  • 標準(75〜90分): 話題提供2〜3本+ディスカッション。情報と対話のバランスが取れる
  • 長め(120分〜): ワークショップや複数セッション。参加者の関与が深まる

参加者の関与度:

  • 聴講型(発表+Q&A): 準備が楽。参加者は受け身になりやすい
  • 対話型(ディスカッション): 場のエネルギーが上がる。進行の技量が求められる
  • 参加者も話す型(ライトニングトーク等): コミュニティ感が生まれる

4. 必要な準備物を一緒に決めて作成する

何を作るかをユーザーと確認してから作業に入る。詳細な手順・テンプレートは以下の参照ファイルを読むこと:

作りたいもの参照ファイル
企画書・プログラム案・登壇者招待メールreferences/planning.md
Lumaページのコピー・告知文・サムネイルreferences/promotion.md
Luma事前アンケートの設計references/survey.md

ドラフトを出したらユーザーに確認し、フィードバックをもとに修正する。テンプレートをそのまま適用するのではなく、そのイベントの個性に合わせてチューニングすること。

5. Zoom・Lumaの設定チェック(当日準備)

作成物が揃ったら、開催前に以下を確認する:

  • LumaイベントページURL・公開設定
  • ZoomミーティングURL・パスコード
  • 登壇者へのZoomリンク共有(前日リマインドも推奨)
  • Luma事前アンケートの回答確認(当日ディスカッションの参考に)

品質基準

  • 企画書・告知文が「このイベントの固有の動機」を反映している(汎用コピーになっていない)
  • Lumaの説明文が読み手に語りかけるトーンになっている(公式文書のような硬さがない)
  • 事前アンケートが3〜5問に収まっている(登録離脱を防ぐため)
  • 境界条件(Luma+Zoom+無料)を変えるような提案をしていない

Available Tools

  • Read: 参照ファイル(planning.md / promotion.md / survey.md)の読み込み
  • Write: 企画書・告知文・アンケート設計などの出力ファイル作成
  • WebFetch(任意): Lumaや関連サービスの仕様確認

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.