2d-game
무료窓際族物語の2Dゲームを新規作成し、Seedance(CapCut)で制作した動画をオープニング/イベントのカットシーンとして組み込むワークフロー。ユーザーから2Dゲームの制作を頼まれたとき、添付動画(mp4)をゲームに組み込む・差し替えるよう頼まれたとき、カットシーンの追加・修正を頼まれたときに必ず使用する。
한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.
動画制作スキル(/seedance・/local-video)で生成されたキーフレーム・参考画像を台本(script.md)と突き合わせて検証するワークフロー。
プロンプトどおりの内容になっているか、小道具の状態(ビールの残量等)や機構小物の位置(ドアノブ・蝶番)が物理的に正しいか、場面の時間帯・天気が急変していないか(昼→夜ジャンプ等)をQwen3-VL(Ollama)とClaudeの目視の二重チェックで検証する。
ユーザーから「画像を検証して」「キーフレームをチェックして」と指示されたとき、キーフレーム生成後の検証工程を実行するときに必ず使用する。
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動画制作スキルが生成したキーフレーム・参考画像を、動画生成に投入する前に検証するスキル。キーフレームの誤りは動画側で忠実に補間・増幅されるため(間違った状態間の補間、夜で描かれた昼の場面、瞬間移動するドアノブ等)、このスキルで欠陥を動画生成前に潰す。
実行主体はClaude Code・Cursor・Codexのいずれでもよい(symlinkは.cursor/skills/と.agents/skills/の両方に張ってある)。ただしステップ3のVLM一括検証にはローカルのOllamaが必要。Ollamaを導入できない環境で実行する場合はステップ3をスキップし、その代わりにステップ4の目視検証を全フレーム・全チェックリスト項目について行い、レポートに「VLM検証は未実施」と明記する(実施していない検証を実施済みとして報告しない)。以降の「Claude」は実行エージェント自身(Claude Code / Cursor / Codex)と読み替える。
対象は次のいずれか:
/seedanceのラン: 03_SCRIPTS/<NN>_<slug>/ の clipN_start.png / clipN_end.png/local-videoのラン: 03_SCRIPTS/<NN>_<slug>/ の chN_start.png / chN_end.png原則(このスキルの要):
*_sheet.pngをReadで開かずに行った同一性チェックは無効とする。キャラ同一性のFAILはブロッキングで、1件でも残っている間は動画生成工程へ進ませない(/seedanceステップ3.5、/local-videoステップ6)。script.mdのProp state ledger / Scene ledger / Fixture layoutと各クリップ(チャプター)の記述から、フレームごとの期待状態を機械的に写し取る。思い込み・記憶でチェックリストを書かない。fix_list.md)まで。再生成は生成元スキルのルールに従う(/local-videoステップ6-3、/seedanceステップ3・3.5)。修正リストが完全確定する前に部分的な作り直しを始めることを禁止する(チェーン崩壊と手戻りの温床)。VLM検証にはOllama + Qwen3-VLを使う:
brew install ollama(または https://ollama.com/download )→ ollama pull qwen3-vl:8b(または:32b)qwen3-vl:8bを使う。モデルはOLLAMA_VLM環境変数または--modelで差し替え可能。script.mdを全文読む。特に次を抽出する:
clipN_start/end.png(またはchN_start/end.png)を番号順に列挙し、つなぎ目の共有関係(クリップNのend=クリップN+1のstartが同一ファイル/コピーのはず)をメモする。02_CHARACTERS/0N_*.mdのNG変更とシート照合チェックリストを読み、そのキャラの*_sheet.pngをReadで開いてから検証に入る(省略禁止・このスキルの前提)。シートを開かずに同定句や記憶だけで判定すると、a white mask with red markingsのような要約に画像を寄せて読んでしまい、目穴・口のスリット・マーキング本数が全部違っていてもPASSにしてしまう(実測で発生済み)。各画像について、script.mdの該当箇所からそのフレーム固有のチェックリストを英語で組み立て、<run_dir>/validation/checklists/<画像名(拡張子なし)>.txt として保存する(例: validation/checklists/clip3_start.txt)。
必ず含める観点(該当するもの全て。番号付き箇条書きで、1項目1検証にする):
例:
This image should be the first frame of a video shot. Verify ALL of the following and answer PASS or FAIL per item:
1. Exactly one coherent scene (not a multi-panel sheet, no contact-sheet layout, no text/labels/watermarks).
2. Fukuchan — a slim stylish black-haired man in a black long coat — is standing on the LEFT, mouth OPEN mid-speech.
3. Yametaro — a chibi 3D figure with an oversized head — wears SMALL ROUND white-rimmed glasses (NOT rectangular, NOT missing), mouth CLOSED, and is MUCH shorter than Fukuchan (reaches only his hip).
4. There is exactly ONE drinking vessel in the frame: a single EMPTY clear glass mug on the table — no liquid visible, and NO second glass, tumbler, cup or bottle anywhere.
5. The entrance door is hinged on its LEFT edge with a silver lever handle on the RIGHT edge (the edge opposite the hinges) at mid-height — the handle is present, not duplicated, not on the hinge side.
6. Time of day: BRIGHT MIDDAY DAYLIGHT — the sky/window view is bright blue daytime, NOT night, no lit lanterns, no dark sky; weather is clear, NOT raining.
7. Style: photorealistic live-action-style scene (NOT flat 2D anime), with Yametaro alone rendered as a soft matte 3D chibi figure.
チェックリストが全フレーム分そろってから、同梱のバッチドライバで一括検証する:
python3 .claude/skills/image-validation/verify_run.py 03_SCRIPTS/<NN>_<slug>
validation/checklists/*.txtを名前順に処理し、同名の画像(.png/.jpg/.jpeg)をverify_frame.py(Ollama + Qwen3-VL)で検証する。validation/results/<画像名>.txt(項目ごとのPASS/FAIL+根拠)とvalidation/summary.md(一覧表)に書かれる。verify_frame.pyを直接使う:python3 .claude/skills/image-validation/verify_frame.py 03_SCRIPTS/<NN>_<slug>/clip3_start.png \
< 03_SCRIPTS/<NN>_<slug>/validation/checklists/clip3_start.txt
validation/results/の全結果について:
台帳の1行ごとに、全フレームを時系列(番号順)で見比べる。VLMは使わず、ClaudeがReadで隣接フレームを並べて確認する:
SHARED FRAME)の箇所は、まずshasumでファイル同一性を確認する。別ファイルの場合はCamera planのJoin列がCUT(または場所転換)になっているか突き合わせ、CUTなら同じ瞬間の視点切り替えとして小道具の状態・時間帯・キャラの位置関係がCUT前後で同一かを確認する(カットを口実にした状態ジャンプは修正リスト行き)。全チェック(ステップ3〜5)の結果を<run_dir>/fix_list.mdにまとめる(英語)。1行=1修正:
## Fix list (image validation — <date>)
| # | File | Aspect | Problem | Fix policy | Downstream impact |
|---|------|--------|---------|-----------|-------------------|
| 1 | clip3_start.png | Prop ledger | Beer mug is FULL but ledger cell says EMPTY | Regenerate with the EMPTY state + vessel-count negative prompt | clip3_end.png (chained), clip2_end.png (shared copy) |
| 2 | clip5_end.png | Scene ledger | Izakaya exterior rendered at NIGHT (lit lantern, dark sky); ledger says bright midday | Regenerate with "BRIGHT MIDDAY DAYLIGHT, NOT night, lantern unlit" | clip6_start.png (shared copy) |
validation/summary.mdのPASS一覧+時系列チェックの実施記録があれば十分)。検証していない観点を「問題なし」と報告しない。/local-videoステップ6-3、/seedanceステップ3・3.5の再生成ルール)。再生成されたフレームと追従フレームは、本スキルのステップ2〜5を該当フレームだけ再実行して閉じる。아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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窓際族物語の2Dゲームを新規作成し、Seedance(CapCut)で制作した動画をオープニング/イベントのカットシーンとして組み込むワークフロー。ユーザーから2Dゲームの制作を頼まれたとき、添付動画(mp4)をゲームに組み込む・差し替えるよう頼まれたとき、カットシーンの追加・修正を頼まれたときに必ず使用する。
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Turn character reference images into reusable, rigged voxel 3D assets for Blender and Three.js through an imagegen turnaround and user-approval workflow. Use when Codex needs to preserve a character's likeness across front, side, and back views; create or revise Minecraft-like cube-headed models; prevent missing rear hair or clothing; split features between block geometry and face/clothing textures; generate GLB and editable .blend files; add walk/smash-compatible rigid-part pivots; or diagnose why a voxel conversion is not recognizable.
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窓際族物語の動画生成工程(/local-videoのステップ7)だけをGoogle Colab(CUDA GPU)で実行する派生ワークフロー。ローカルMacにCUDA GPUが無くMiniMax H3を実行できないとき、ユーザーから「Colabで動画を作って」「H3をColabで回して」「LTXで動画を作って」と指示されたときに必ず使用する。台本・音声・キーフレーム生成・画像検証(ステップ1〜6)と最終結合(ステップ8〜9)はローカルで行い、動画生成だけを同梱ノートブック(H3=h3_colab.ipynb / LTX-2.5=ltx25_colab.ipynb)でColabに切り出す。セリフ(wav駆動リップシンク)はH3、セリフなしI2VチャプターはLTX-2.5も選べる。無料T4は配管検証用、本番生成はL4/A100(Pay As You Go / Colab Pro)。
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窓際族物語の動画をクラウドを使わずフルローカルで生成するワークフロー(MiniMax H3 + ComfyUI)。ユーザーから「ローカルで動画作成して」「ローカルLLMで動画を作って」と指示されたとき、MiniMax H3での動画生成・修正を頼まれたときに必ず使用する。台本→Irodori-TTS/VOICEVOX音声→draw-things-cliキーフレーム一括生成→Qwen3-VL(Ollama)による画像検証→チャプター毎のH3動画生成→ffmpeg結合まで全工程をローカルで完結させる。
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Madogiwa StudioのRemote Web MCPを使い、窓際族物語のギャラリー、記事、エピソード、生成バージョン、使用モデル、登場メンバー、Seedanceプロンプト、入力画像・参照音声・資料、YouTube動画IDと公開状態を登録・確認する。ユーザーがMadogiwa Studioへの登録、公式サイトコンテンツ編集、動画アップロード、プロンプト同期、入力素材管理、Studio ID確認、MCP接続や同僚環境への導入を頼んだときに使用する。
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窓際族物語の動画を、チャプター毎のキーフレーム画像を作らずに「プロンプト+キャラクターシート+セリフ音声」だけでMiniMax H3(R2V)に生成させるワークフロー。ユーザーから「画像なしで動画を作って」「キーフレームなしで動画を作って」「シートだけで動画を作って」と指示されたときに必ず使用する。大まかな指示→チャプター分割案→チャプター毎の動きを人間に確認→全チャプター確定→プロンプト作成の順で進め、確定前にプロンプトを書かない。画風の注意文はチャプターに映るものだけを最小限で書き、モブキャラはラン専用のキャラクターシートを作って渡す。動画生成の実行先は/colab-video(Colab)または/local-videoステップ7(ローカルCUDA)。
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