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.
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記事LPのメディアをH3で動画化する際に、記事内の役割・素材・表現・尺を判断し、制作と採用候補のレビューを進める。単体リール広告には使わない。
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。
記事内の一素材を派手に動かすことではなく、その掲載位置で不足している理解を映像で補う。個別の成功例を固定レシピにせず、次の判断ループを毎回回す。
記事内の役割を特定 → 伝達不足を診断 → 表現手段を選択 → 素材不足を補完 → 生成 → 実配置で評価 → 失敗原因を分類 → 次の一手を選択
全参照を毎回読む必要はない。現在の判断に必要なものを読む。
最初に次を確認する。
LP全体がすでに担う導入、説明、CTAまで一カットへ詰め込まない。既存動画は全尺利用だけでなく、有効区間の切り出しも候補にする。
生成方法を考える前に、次を短く記録する。
## Article Video Brief
- placement:
- article_role:
- audience_change: 読者に起こしたい理解・感情・行動
- motion_value: 静止画では不足し、時間表現で増える意味
- single_message: 実サイズ・無音でも一目で伝える一つの内容
- video_owns: 動画が担う情報
- page_owns: 前後本文やCSSへ任せる情報
- fixed: 文言、商品形状、人物、効果、サービスなど変更不可の条件
- flexible: 変更可能な条件
- forbidden: 起こしてはいけない転写、物理、表現、主張
- success_observation: 合格時に画面上で観察できる状態
motion_value を具体的に説明できなければ、静止画維持または別媒体を検討する。
関連する参照を読み、次を確定する。
## Production Decision
- media_decision: keep-static | reuse-video | edit-existing | generate-video
- expression_class: 観察 | 実演 | 状態変化 | 比較 | 構造説明 | 感覚可視化 | 文章転換 | 文字主体 | hybrid
- source_plan: 再利用、抽出、編集、ラフ、追加生成の範囲と理由
- source_gaps: 状態、構図、同一性、形状、追従基準、連続性、品質、様式
- visual_language: 実写、商品動作、図解、文字、補助効果の責務
- motion_graphics: noneまたは必要な伝達機能と最小の表現手段
- ownership: H3内、HTML/CSS、後編集の担当。ただしユーザー指定を優先
- beats: 認識、主動作、変化・比較、読解、結果、必要な静止・ループ
- duration: ビートから求めた尺と根拠
- h3_mode: n/a | T2VA | I2VA | FL2VA | L2VA | Ref2VA
- reference_authority: 各参照が支配する要素と転写禁止要素
- preflight_acceptance: 有料生成前に満たす観察可能な条件
5秒を固定しない。単一動作の暫定候補にはできるが、複数ビートを収めるために意味を削らない。
編集判断はこのスキルで保持し、専門的な生成規約だけを既存スキルへ委ねる。
生成経路は、現在のユーザーによる明示指定、既存カットに保存されたprovider設定、標準H3経路の順で決める。古い実行記録を最新指定より優先しない。
article-lp-decorationimagegen-core と imagegengenerate-t2i-natural-photogenerate-storyboard-roughh3-prompt-writingh3-motion-graphics-prompt-writingh3-cli-generationmagnific-i2v-core。標準H3経路へ無断で置換しない。h3-reel-ad-prompt-writingpromptはProduction Decisionの翻訳物として作る。promptの都合で記事内役割や固定条件を変えない。
生成映像の意図・構図・形状・動作の成立は review-generated-video で確認する。以下では記事の実配置と編集判断を扱う。
生成物単体の技術検査に加え、記事の実サイズと前後文脈で確認する。問題を「なんとなく悪い」で終わらせず、原因層と戻り先を特定する。
## Review Diagnosis
- placement_checked:
- observed_facts:
- passed:
- problems: 症状、原因層、重大度、根拠
- hypothesis: 次回に検証する一つの仮説
- change: 次回変更する変数
- preserve: 承認済み・合格済みで維持する要素
- return_to: brief | expression | source | reference | prompt | generation | integration
- next_action: recommend-adoption | local-revise | redesign | add-source | regenerate | reject
- known_approved_deviation:
局所不良なら一つの変数を直す。企画、素材、参照設計が壊れている場合は上流へ戻る。要求された要素を削除して問題を隠さない。別案はズーム量の差ではなく、構図、主動作、時間構造、伝達方式の少なくとも一つを構造的に変える。
Labを扱う場合は、概ね次の状態を区別する。
inventory → brief → source_ready → prompt_ready → validated → generated → reviewed → adopted | rejected
採用後に新しい修正指示が出たら revising とし、診断した戻り先から再開する。ユーザーが明示的に許容した設計との差は、欠陥として消さず known_approved_deviation に残す。一覧、詳細、設計契約、review、採否表示を同じ判断へ同期する。
候補数や進捗数のように変化する値を説明文へ固定せず、Labの状態データから表示する。現行候補と採用候補は見つけやすくし、破損・却下候補は主表示から外すか折り畳む。
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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。