LPやWebサイト用の短い漫画画像を生成・修正する。既存キャストを保ち、1画像で一つのストーリーを伝える。
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。
LP・Webサイトへ掲載できる短い漫画画像を生成する。漫画候補の分析、台本、プロンプト提示だけで完了しない。
ユーザーが「作って」「生成して」と依頼した場合は、$imagegenを使って画像を生成し、結果を目視確認し、必要なら修正生成する。「プロンプトだけ」と明示された場合に限り、生成を行わずプロンプトを返す。
このスキルで扱う漫画の基本単位は、1画像1ストーリーとする。1枚の中に複数の論点や別々のストーリーを詰めず、短い時間変化、感情変化、理解の変化を1本だけ描く。
画像生成前に、必ずWeb漫画画像用プロンプトを最後まで読む。出力形式、画風、コマ割り、文脈、必須条件、キャスト役割、原稿情報を揃え、案件固有の原稿、掲載箇所、キャスト設定を埋めて使う。
ユーザーが任意指定できる定型項目は次の3つまでとする。
text_mode: include
aspect_ratio: 4:3
panel_count: 3
text_mode: include: セリフ、短い地の文、短い見出しを入れる。漫画の既定値とする。text_mode: none: 画像内に文字を入れない。HTML側でコピーを載せる、または文字崩れを避けたい場合に使う。aspect_ratio: 明示指定、実際の掲載枠、4:3の順で決める。掲載枠の根拠がなければ4:3とする。panel_count: 明示指定がなければ3とする。LP差し込みでは1、2、3、4コマまでを標準とし、5コマ以上はユーザーが明示した場合だけ使う。配色は固定しない。対象ページ、参照画像、既存キャラクター、掲載文脈になじむ色を使う。ユーザーや画像計画が配色を指定している場合は、その指示を優先する。
Image Gen共通の出力契約は imagegen-core を読む。保存先、候補画像、修正生成、メタデータ、報告形式はimagegen-coreの規約に従い、このスキル側で再定義しない。
対象の原稿、掲載セクション、画像計画、キャスト表、人物リファレンス、既存デザインを確認する。すでに資料から分かることをユーザーへ聞き直さない。
人物が登場する場合は、既存キャストや人物リファレンスを優先する。画像ごとに新しい人物を増やさない。ここにない人物が必要な場合は、生成前に役割、登場理由、外見の固定点を明確にする。
原稿から、この漫画で見せる1つの短いストーリーラインを決める。読者に伝える変化、気づき、自分ごと化しやすい反応ポイントのうち1つを主軸にし、コマへ分解する。
必要な場合は、まず原稿や画像計画から漫画AIへ渡す背景情報を作る。この段階では完成台本を書き切らず、読者の悩み、状況、人物関係、変化点、避ける誤解を網羅的に整理する。
各コマに、場面、登場人物、表情、視線、手元、小道具、セリフまたは無言の動作を割り当てる。説明だけでなく、表情や姿勢の変化で読ませる。
LP掲載用では、過度なギャグ、煽り、絶望、成功誇張を避ける。読者が自分ごと化できる程度の現実味を保つ。
Web漫画画像用プロンプトを土台にし、ストーリー、コマ数、コマごとの場面、人物同一性、画風、文字の扱い、アスペクト比、避ける表現を具体的に含める。
「読みやすい漫画」「高品質」などの抽象語だけで済ませない。誰が、どのコマで、何を見て、どんな表情になり、何に気づくかを書く。
$imagegenの手順に従って生成する。参照画像がある場合は事前に確認し、必要な画像だけを渡す。
複数漫画を依頼された場合は、指定順またはLPの掲載順で全件生成する。最初の1枚だけを試作して止めない。ただし生成失敗が連続する場合は、原因を修正してから続ける。
生成画像を必ず開き、次を確認する。
問題があれば、問題箇所を明示して修正生成する。生成できたという理由だけで採用しない。
採用画像、候補画像、メタデータをimagegen-coreの出力契約に従って整理する。
完了時はimagegen-coreの報告形式に従い、漫画固有の主要オプションとしてtext_mode、aspect_ratio、panel_countを含める。
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概要と使いどころ
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。