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honest-review

生成した画像や動画を、目視確認と自動解析のどちらで調べたか明示し、確認事項や修正条件を人に正確に伝えるレビュー手順です。

原文原文の説明を見る

Shared step of the marketing playbooks (make-static-ads, run-organic-social): how to review generated images and video honestly. Covers what was seen by eye versus read automatically, findings framed as things for the human to confirm, remakes only after a yes to the price, and at most two tries per item. Loaded by those playbooks; not for direct use.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 生成広告の画像を確認したいとき
  • 動画の解析結果を人向けに整理したいとき
  • 目視と自動解析の範囲を分けて報告したいとき
  • 修正費用と再試行回数を管理したいとき

日本語での紹介

できること

マーケティング用の画像や動画を確認し、目視で見た内容と自動解析の結果を区別して報告します。商品はブランドの実物写真、文字は承認済み原稿、主張は承認済みの内容と照らし合わせ、問題があれば場所と確認方法を示します。自動解析しかできない項目は「未確認」として扱い、人が見るべき点を個別のチェックリストにします。修正は実際に確認された不具合がある場合に限り、提示価格への了承後に行います。

こんなときに便利

生成画像や動画の確認結果を、見た範囲に合わせて正確に伝えたいときに役立ちます。動画の動きや音声を直接確認できない場合も、文字起こしや抽出された場面だけで「視聴済み」とは扱わず、人の判断が必要な点を分けて示せます。修正回数や費用の承認条件を守りながら、広告制作のレビューを進めたい場合にも向いています。

使い方の例

  • 「この広告画像を確認して、目視した点と自動解析の結果を分けて報告して」
  • 「動画の自動解析で分かったことと、人が確認する項目を整理して」
  • 「確認済みの不具合だけを修正候補にして、価格の了承を待って」

注意点

単独で直接使うスキルではなく、make-static-ads と run-organic-social から読み込まれる共通手順です。自動解析には gooseworks:media_analyze を使います。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(2)

  • SKILL.md3.5 KB
  • skill.meta.json428 B

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

honest-review

Used by: make-static-ads (its render-review step) and run-organic-social. The rubric — what to check — lives in each playbook; this atom is how to check and how to report.

1. Know what you can perceive

You canHowSay
See imagesThe host shows them, or a shell host downloads the file and opens it"checked by eye"
Read an automatic descriptiongooseworks:media_analyze on the asset (description, visible text, for video a word-timed transcript and sampled shots)"the automatic read shows…"
Watch motion or hear audioAlmost never — a transcript and sampled frames are not watchingnever claim it

Decide the mode at the start and label every item with how it was checked. Never present the engine's own "passed" or "checked" as your review.

2. Compare against the truth, not against expectations

  • Product: the brand's real product photos (curated — never an earlier generated image as the reference).
  • Words: the approved text (script, the image brief's exact on-image text, on-image copy) word for word.
  • Claims: the signed claims; anything drawn or spoken that is not on the approved text is a finding.
  • When you cannot see: compare the automatic read of the output with the automatic read of the reference on named fields — part or item count, readable label or on-screen text, colour words, which product is in which scene — and report each mismatch specifically ("the reference reads 'DIVE DEEP' on the label; the output read shows 'DIVE DEEEP'").

3. Report findings honestly

  • Each finding: what, where (region, scene, time), how it was found. From an automatic read: "the automatic read shows X at <place> — please confirm". Text absent from sampled frames is "not seen", never "missing"; a transcript difference may be the speech-to-text.
  • Items not checked by eye get a three-item checklist for the human, specific to that item ("zoom on the logo; count the lid loops; does the green match your Sage?").
  • Never call generated media "ready" on automatic reads alone — "ready for your look" / "ready for your watch-through".
  • Say plainly what only the human can judge (taste, motion, voice, pacing, music, overall feel).

4. Remakes

  • Only for a defect that is real (seen by eye, or confirmed by the human).
  • Only on a yes to the engine's quote for that remake, shown as given; never an unquoted paid edit, never your own price. A playbook may say its earlier yes already covers one retry at the quoted price; then that yes is enough for that one retry.
  • At most two tries per item; then drop it (or hand the choice to the human) and say why.
  • Changed words or claims in a remake are shown before it is made, even when an earlier yes covers the money.

5. Record

  • Feedback to the engine (where the tool takes it): only the human's own words, and reason codes only for engine faults the human names (garbled text, wrong product, distortion); your own verdicts go in your record, not the feedback; strategy choices go in the comment.
  • A durable lesson the human states becomes a brand rule only through the save-learning skill (../save-learning/SKILL.md).

レビュー

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