Dali by Lulu

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クレジットを使う前に、広告市場で実際に成果を上げているクリエイティブを基準に評価しましょう。

AI 生成の失敗の多くは予測できます。弱いプロンプトや、型から外れたクリエイティブでは、トークンを使い切ってからでなければ気づけません。Dali は生成する前に評価します。主観や一般的な「プロンプトのコツ」を基準にするのではありません。評価の基準となるのは、実際に成果を上げた広告を集めた、生きたコーパスです。ローンチから数か月後も市場で配信されているクリエイティブをスクレイピングし、埋め込み、ランキング化しています。できることは 2 つです。

• score_prompt — 生成前にプロンプトを評価します（カメラ、動き、ライティング、モデルに適した表現など、制作技術を評価）。
• score_creative — 実際の画像を、成果が実証されたクリエイティブと比較して評価します（成果につながる見た目か、不足している要素は何かを確認）。

生成を無駄にするたび、実際にコストがかかります。Seedance での再試行は約 6 ドルです。ライブダッシュボードでは、クレジットを使う前に問題のあるクリエイティブを見つけて、コミュニティが節約できた額を追跡しています。

You: "make a video ad for our glass serum bottle"

dali::score_prompt(prompt, "veo3")
→ 8/100  Grade: F
→ no camera move · no motion · no lighting · 8 words
→ Verdict: Generic stock footage guaranteed. Enhance first.
→ enhancement_brief included (score < 70):

  ① lead with camera — Veo 3's #1 lever: "Slow dolly", "Orbital push"
  ② describe physics: "a drop falls", "liquid ripples", "glass refracts"
  ③ lighting type + quality: "warm backlight", "rim-lit edges"
  ↳ [Camera]. [Subject + motion]. [Lighting]. [Mood]. [No text.]

✦ YOUR LLM rewrites using the brief:

  "Slow orbital push around a glass serum bottle on white marble. A single
   amber drop falls in extreme slow motion, catching warm backlight. Macro:
   liquid gold ripples outward from impact. Rim-lit edges, soft studio
   diffusion. Premium, clinical. No text."

dali::score_prompt(enhanced, "veo3")
→ 91/100  Grade: A  ✓ Safe to generate.

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実際に成果を上げている広告のデータレイヤー

これこそが、Daliを単なるプロンプトリンター以上のものにしています。スコアは手書きのルールではなく、実際に成果を上げている広告に基づいています。

コーパスの構築方法 — 成果を示すシグナルは掲載期間です。 公開されているMeta Ad Libraryをスクレイピングします。公開から 数か月 経っても配信が続いている広告は、広告主が費用を払い続けている広告、つまり実証済みの勝ち広告です。「N日経っても配信中」という掲載期間は、市場で検証された、ごまかしのきかないラベルであり、データセット全体の中核を成しています。

現在のデータ内容：

取り込み済みの広告	10,204（アーカイブの生データは14,100件）
実証済みの勝ち広告（長期間配信）	3,808
広告主の数	4,121
業種	8 — 美容、ウェルネス、サプリメント、フィットネス、食品、アパレル、テクノロジー、ペット
埋め込み済みの勝ち広告クリエイティブ	800（1408次元、業種あたり約100件で均等化）
確認された最長掲載期間の勝ち広告	2,431日（6.6年間配信）

パイプライン（オフライン → サービング）。 ツールが実行時にスクレイピングや埋め込みを行うことはありません。事前構築されたストアを読み込みます。

scrape Meta Ad Library         → proven winners (longevity label)
      → Gemini vision           → creative attributes (lighting, format, before/after, offer…)
      → prevalence SQL          → winning-pattern lift per vertical (winners vs baseline)
      → Vertex embeddings       → BigQuery VECTOR_SEARCH (nearest proven winners, cosine)
      → graph edges (Memgraph)  → (:Pattern)-[:WINS_IN {lift, n}]->(:Category)

そのため、score_creativeの実行時には、画像を埋め込み、完全な視覚的特徴に基づいて最もよく似た実際の勝ち広告を見つけ、不足している勝ち広告の特徴をお知らせします。enhance_promptをカテゴリとともに実行すると、書き換えの指針は、作り手の意見ではなく、実際の市場で確認された効果（「ビフォーアフターは、成果を上げているウェルネス広告の78％に登場し、ベースラインの4倍」）に裏付けられます。

対象範囲について。 勝ち広告のラベルは掲載期間（市場で検証された強力な代替指標）であり、広告ごとのコンバージョン率ではありません。測定済みCVRによる検証は現在進行中です。コーパスは定期的に拡大しているため、業種ごとの網羅性も深まっています。現在提供しているのは、ライブ市場で実際に生き残っていることが確認できる広告と照らし合わせたクリエイティブのスコアです。

dali::score_creative(image_url, "beauty")
→ score 62/100  — partial resemblance to proven winners
→ looks_like:      Frøya Organics (ran 411d), tashportcosmetics (884d), Face Reality (346d)
→ what_to_change:  winners use "before/after" 4× more · offer-visible 1.8× more
→ defects:         none
→ Verdict: Partial — strong resemblance, but add the high-lift attributes before spending.

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目次

• 実際に成果を上げている広告のデータレイヤー
• インストール
• ツール
• 対応モデル
• プラットフォームのスーパーセット
• モデル固有である理由
• MCP リソース
• 貢献

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インストール

ホスト型MCP — 一度接続すれば、すべてのプロンプトとクリエイティブをスコアリングできます：

# Claude Code
claude mcp add --transport http dali https://dali.getlulu.dev/mcp

// Cursor / Windsurf — .cursor/mcp.json or windsurf settings
{
  "mcpServers": {
    "dali": { "url": "https://dali.getlulu.dev/mcp" }
  }
}

// stdio-only clients — npx wrapper around the hosted server, no Python needed
{
  "mcpServers": {
    "dali": { "command": "npx", "args": ["-y", "dali-mcp"] }
  }
}

→ すべてのクライアントに対応したインストールガイド

セルフホスト — ローカルで実行でき、認証は不要です：

pip install dali-mcp
claude mcp add dali -- python -m dali.server

セルフホスト版パッケージでは、プロンプトのスコアリングツールをローカルで利用できます。クリエイティブのスコアリングツール（score_creative、analyze_winning_formula）と勝ち広告コーパスはホスト型サーバーで稼働します。これらを利用するには、ホスト型MCPに接続してください。

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ツール

クリエイティブを、実際の勝者と照らして採点

ツール	機能
score_creative(image_url, category)	実際の広告画像を採点します。実績のある勝者との埋め込み類似度が主要スコアです。また、類似する勝者、足りない勝者の属性、生成時の欠陥も、1回の呼び出しで返します
score_creative_from_view(category, …)	見ている画像（チャットに貼り付け／添付した画像）をURLなしで採点します。 モデルがクリエイティブの属性を読み取り、Dali が勝者のコーパスと照らして採点します（判定と変更点）。会話内で共有した画像に使用します。score_creative（URL）は主要な埋め込みスコアも追加します
analyze_winning_formula(csv, category, email)	独自の広告エクスポート（クリエイティブのURL＋CPA／CTR／ROAS）を貼り付けると、勝ち広告と負け広告の違いに基づく独自の勝ちパターンと、業界の中央値との比較を返します

生成前にプロンプトを採点

ツール	機能
score_prompt(prompt, model, category?)	寸評と判定を、項目ごとの内訳とともに0～100点で評価します。スコアが低い場合は、書き換えの指示も同じ呼び出しで返します。会話のLLMで意図を読み取ります（否定表現やあらゆる言語を理解します）
enhance_prompt(prompt, model, category?)	構造化された書き換えの指示を返します。強化したプロンプトは、使用するLLMが作成します。カテゴリを指定すると、実際の勝ち広告の効果に基づいた指示を返します
track_enhancement(original, enhanced, generator)	変更前／変更後のペアをグラフブレインに記録し、コミュニティのパターンを学習します
score_variations(prompts, generator)	複数のプロンプト案を1回の呼び出しで採点し、最高点から順に並べます
suggest_generator(concept, budget_usd_max)	コンセプトと予算に最適なモデルを選びます

グラフブレインとメタ情報

ツール	機能
creative_patterns(model)	グラフから、このモデルに関するコミュニティの上位パターンを取得します
community_benchmark(prompt, model)	プロンプトをコミュニティの高得点プロンプトと比較します
prompt_neighbors(prompt, model)	同じパターンを持つA／B評価のプロンプトを探します（まずプロンプトを採点して、パターンをグラフに登録してください）
analyze_intent(prompt)	カメラ、動き、照明、スタイル、雰囲気、不足要素などの項目を解析します
my_story()	採点履歴、モデルの統計、評価の分布を表示します
list_generators()	対応しているすべてのモデルと、対応するメディアおよび主な強みを表示します
dali_version()	サーバーのバージョンと変更履歴を表示します

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対応モデル

動画

モデル	プラットフォーム	最適な用途	プロンプトのスタイル
veo3	Higgsfield、Google AI Studio（veo-3.1-generate-preview）、Runway	映画のようなブランド動画、物語性のある広告、フォトリアルな動き	カメラの動き → 被写体 → 動作 → 場所 → 照明 → 雰囲気
seedance	Higgsfield、fal.ai（bytedance/seedance-2.0）	UGC、SNSに自然になじむコンテンツ、TikTok／Reels向けのパフォーマンス広告	自然な言葉、動きを重視、本物らしい雰囲気
kling	Higgsfield（kling3）、Kling.ai（kling-v3-text-to-video）	キャラクターアニメーション、製品紹介、表情豊かな演技	シーン → キャラクター → 動作 → カメラ → スタイル。複数ショットのラベルを使用
runway	Runway（gen4_turbo）	VFX、キャラクターの演技、映画のような動き	動きを重視。何が存在するかではなく、何が動くかを説明します
wan	fal.ai（fal-ai/wan/v2.7/text-to-video）	4K、20秒のクリップ、ネイティブ音声、オープンソースのワークフロー	シーン → 動き → 音 → 長さ → 雰囲気
minimax	fal.ai（fal-ai/minimax/hailuo-02/pro/text-to-video）	映画のようなストーリーテリング、キャラクターアニメーション	自然な言葉＋[camera movement]の角括弧構文
higgsfield	Higgsfield（ネイティブモデル）	布、髪、流体、粒子など、物理演算に基づく動き	抽象的な動きではなく、動いている素材を説明します

Sora 2（OpenAI）：APIは2026年9月24日に停止します。新たな依存関係を構築せず、代わりにRunwayまたはKlingを使用してください。

画像

モデル	プラットフォーム	最適な用途	プロンプトのスタイル
flux	BFL API（flux-pro-v1.1）、fal.ai、Replicate	写実表現、技術写真、製品写真	30～80語。カメラボディとレンズの仕様を含め、被写体を先頭に記述
midjourney	Midjourney（v8.1）	芸術的な奥行き、エディトリアル、スタイライズされたイラスト	説明文＋末尾にパラメーターを追加：--ar 16:9 --s 300 --v 8.1 --style raw
ideogram	Ideogram API（V_4）、fal.ai	タイポグラフィ、ロゴ、画像内テキスト、グラフィックデザイン	プロンプト内でテキストを引用符で囲み、正確に記述
firefly	Adobe Firefly 5（エンタープライズ）	IP 補償付きの商用アセット、4MP のブランドコンテンツ	自然言語＋contentClass と style.presets の API パラメーター

Imagen 4（Google）：非推奨です。画像出力には gemini-3.5-flash を使用してください。Dali は imagen モデルキーを使って従来の Imagen プロンプトを今もスコアリングしますが、新たにこれを使ったものを作成しないでください。

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プラットフォームの上位互換

Higgsfield と Runway はアグリゲータープラットフォームです。単一の API を介して、複数の基盤モデルをプロキシします。選ぶモデルは、プラットフォーム名よりも重要です。

プラットフォーム	モデルセレクター	基盤モデル
Higgsfield	veo3	Google Veo 3.1
Higgsfield	seedance	ByteDance Seedance 2.0
Higgsfield	kling3	Kling 3
Higgsfield	wan2-7	Wan 2.7
Higgsfield	image2video	Higgsfield ネイティブ
Runway	veo3	Google Veo 3.1
Runway	gen4_turbo	Runway Gen 4.5
Runway	seedance	ByteDance Seedance 2.0

Dali はプラットフォームのラッパーではなく、基盤モデル固有のプロンプト言語に対してスコアリングします。プラットフォーム名ではなく、モデル名（veo3、kling、seedance…）を渡してください。

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モデル固有にする理由

汎用プロンプトオプティマイザーでは、次のことがわかりません。

• Veo 3.1 では、カメラの動きを何よりも先に指定する必要があります
• Kling 3 は、プロンプト内のマルチショットのシーンラベルをネイティブでサポートしています
• Flux は、写真家のようにカメラボディやレンズ名（"Sony A7 IV, 85mm f/1.4"）に反応します
• Midjourney V8.1 が読み取るのは説明文＋パラメーターであり、キーワードの羅列ではありません
• Higgsfield は物理現象をシミュレートします。動きを抽象的に記述するのではなく、動いている素材を記述してください
• Minimax はカメラの動きに [Pan left] の角括弧構文を使います。通常のテキストによるカメラ指示は無視されます
• Ideogram V4 でタイポグラフィの精度を高めるには、プロンプト内のテキストを正確に引用符で囲む必要があります
• Wan 2.7 は音声をネイティブで生成します。映像とあわせて音の描写も含めてください

Dali にはモデルごとに異なるスコアリング基準とリライト用ブリーフがあります。創造的なリライトは LLM が行い、Dali がインテリジェンスを提供します。

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MCP リソース

creative://guide/veo3       → Veo 3.1 camera language guide
creative://guide/seedance   → Seedance UGC motion guide
creative://guide/kling      → Kling multi-shot + expression guide
creative://guide/runway     → Runway motion-first guide
creative://guide/wan        → Wan 2.7 audio + motion guide
creative://guide/minimax    → Minimax bracket camera guide
creative://guide/higgsfield → Higgsfield physics-motion guide
creative://guide/sora       → Sora 2 guide (API shutdown Sep 24, 2026)
creative://guide/flux       → Flux photography brief guide
creative://guide/midjourney → Midjourney V8.1 + parameters guide
creative://guide/ideogram   → Ideogram V4 typography guide
creative://guide/firefly    → Firefly 5 commercial content guide
creative://guide/imagen     → Imagen 4 guide (deprecated Aug 17, 2026)
creative://models           → All models overview

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コントリビューション

ホストサーバーの dali/data/guides/{model}.json にモデルガイドがあります。安定して高品質な結果を生み出す実践的なパターンを見つけましたか？モデル、パターン、サンプルのプロンプトと結果を添えて、Issue を作成してください。優れたコントリビューションは、公式ドキュメントではなく、Reddit、Discord、YouTube の実践者から寄せられます。

→ モデル別プロンプトのベストプラクティス — チートシート、やるべきこと／避けるべきことの表、モデル別の主要なパターン → Dali クリエイティブフロースキル — このスキルをインストールすると、LLM が score → enhance → generate のワークフローに自動的に従います

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MIT ライセンス · Lulu が開発 · dali.getlulu.dev