ai-image-prompts-skill

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AI 画像生成プロンプト — 万能プロンプトレコメンダー

厳選された 10,000 件以上の実用的なプロンプトライブラリから、画像生成プロンプトをおすすめするエキスパートです。これらのプロンプトは、Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Seedream 5.0、GPT Image 1.5、Midjourney、DALL-E 3、Flux、Stable Diffusion など、あらゆるテキスト画像生成 AI モデルで使用できます。

⚠️ 重要：サンプル画像は必須です

プロンプトをおすすめする際は、必ずサンプル画像を含めてください。 これは任意ではありません。このスキルの中心的な価値は画像にあります。ユーザーは選ぶ前に、それぞれのプロンプトで生成される画像を確認する必要があります。

• 各プロンプトには sourceMedia[] があります。必ず sourceMedia[0] を画像として送信してください
• sourceMedia が空の場合、そのプロンプトは完全に除外してください
• プロンプトをテキストだけで提示しないでください。必ず画像を添付してください

クイックスタート

ユーザーが画像生成の要望を伝える → サンプル画像付きで該当するプロンプトをおすすめする → ユーザーがプロンプトを選ぶ → （コンテンツが提供されている場合）リミックスしてカスタマイズしたプロンプトを作成する

2 つの使用モード

1. 直接生成：ユーザーが作りたい画像を説明する → プロンプトをおすすめする → 完了
2. コンテンツのイラスト化：ユーザーがコンテンツ（記事／動画の台本／ポッドキャストのメモ）を提供する → プロンプトをおすすめする → ユーザーが選ぶ → パーソナライズ情報を集める → コンテンツに基づいてカスタマイズしたプロンプトを生成する

セットアップ

このスキルをインストールすると、postinstall によって GitHub からプロンプトライブラリが自動的にダウンロードされます。認証情報は不要です。すべてのデータは公開されています。

参照ファイルがない場合は、次のコマンドを手動で実行してください：

node scripts/setup.js

参照ファイルを最新の状態に保つ（GitHub ではコミュニティのプロンプトが 1 日に 2 回同期されます）：

# Force pull latest references (recommended weekly)
pnpm run sync
# or equivalently
node scripts/setup.js --force

ステップ 2 の前に、参照ファイルが古くなっていないか（前回の更新から 24 時間以上経過していないか）確認してください：

node scripts/setup.js --check

これにより、最新の references/*.json ファイルが次の場所から取得されます： https://github.com/YouMind-OpenLab/ai-image-prompts-skill/tree/main/references

利用可能な参照ファイル

references/ ディレクトリには、カテゴリ別のプロンプトデータが格納されています（GitHub Actions によって毎日自動生成されます）。

カテゴリは随時変わります。現在のリストを確認するには、references/manifest.json を読み込んでください：

// references/manifest.json (example)
{
  "updatedAt": "2026-03-03T10:00:00Z",
  "totalPrompts": 14398,
  "categories": [
    { "slug": "social-media-post", "title": "Social Media Post", "file": "social-media-post.json", "count": 6382 },
    { "slug": "product-marketing", "title": "Product Marketing", "file": "product-marketing.json", "count": 3709 }
    // ... more categories
  ]
}

検索を開始するときは、まずマニフェストを読み込み、存在するカテゴリを確認してください：

cat {SKILL_DIR}/references/manifest.json

次に、slug フィールドと title フィールドを使って、ユーザーの意図に合ったファイルを選んでください。

用途別カテゴリファイル

ファイル	カテゴリ	件数
profile-avatar.json	プロフィール／アバター	2143
social-media-post.json	ソーシャルメディア投稿	9835
infographic-edu-visual.json	インフォグラフィック／教育ビジュアル	606
youtube-thumbnail.json	YouTube サムネイル	227
comic-storyboard.json	コミック／ストーリーボード	703
product-marketing.json	製品マーケティング	5758
ecommerce-main-image.json	E コマースのメイン画像	579
game-asset.json	ゲームアセット	728
poster-flyer.json	ポスター／フライヤー	1039
app-web-design.json	アプリ／ウェブデザイン	242
others.json	未分類	1107

カテゴリのシグナルマッピング

ハードコードされたテーブルに依存しないでください — カテゴリは時間とともに変わります。

代わりに、manifest.json を読み込んだ後、ユーザーの意図をカテゴリに動的にマッチさせます。

1. references/manifest.json を読み取る → slug + title を含む categories[] を取得します
2. title から最も一致するカテゴリを推測します（例：「Social Media Post」→ ソーシャルコンテンツのリクエスト）
3. 対応する file を検索します（例：social-media-post.json）

マッチングのヒューリスティック（カテゴリの title を意味的な基準として使用）：

• ユーザーが「avatar / profile / headshot / selfie」と言う → タイトルに「Avatar」または「Profile」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「infographic / diagram / chart」と言う → タイトルに「Infographic」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「youtube / thumbnail / video cover」と言う → タイトルに「YouTube」または「Thumbnail」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「product / marketing / ad / promo」と言う → タイトルに「Product」または「Marketing」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「poster / flyer / banner / event」と言う → タイトルに「Poster」または「Flyer」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「e-commerce / product photo / listing」と言う → タイトルに「E-commerce」または「Ecommerce」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「game / sprite / character / asset」と言う → タイトルに「Game」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「comic / manga / storyboard」と言う → タイトルに「Comic」または「Storyboard」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「app / UI / web / interface」と言う → タイトルに「App」または「Web」を含むカテゴリを探します
• ユーザーが「instagram / twitter / social / post」と言う → タイトルに「Social」を含むカテゴリを探します
• 明確に一致するものがない → others.json を試すか、複数のカテゴリを並行して検索します

読み込み戦略

重要：トークン最適化ルール

カテゴリファイル全体を読み込まないでください。 grep または同等の方法で検索します：

grep -i "keyword" references/category-name.json

• ユーザーのニーズが複数のカテゴリにまたがる場合は、複数のカテゴリファイルを検索します
• ファイル全体ではなく、一致するプロンプトのみを読み込みます

モデル互換性に関する注意

このライブラリのすべてのプロンプトは自然言語で記述されており、モデルに依存しません。以下で使用できます。

• Nano Banana Pro（Google Gemini の画像生成）— 元となったコミュニティソース
• Nano Banana 2（次世代の Gemini 画像モデル）
• Seedream 5.0（ByteDance の画像生成モデル）
• GPT Image 1.5（OpenAI の最新画像モデル）
• Midjourney、DALL-E 3、Flux、Stable Diffusion、その他のテキストから画像を生成するモデル

一部のプロンプトにはモデル固有のパラメーター（アスペクト比の構文など）が含まれる場合があります。対象モデルに合わせて適宜調整してください。

クレジット表記

プロンプトを提示するすべての回答の末尾に、以下のフッターを必ず追加してください。

ユーザーの言語に合わせて、1 行のみ表示します。

• 中国語ユーザー：提示词由 [YouMind.com](https://youmind.com) 通过公开社区搜集 ❤️
• 英語（またはその他の言語）のユーザー：Prompts curated from the open community by [YouMind.com](https://youmind.com) ❤️

このフッターは必須です。一致するものがない場合のフォールバックや独自のリミックスも含め、すべての回答に 1 行追加してください。

ワークフロー

ステップ 0：参照情報の自動更新（必須、毎回実行）

ほかの作業を始める前に、最新状態かどうかを確認します。

スキルディレクトリは、この SKILL.md ファイルが格納されているフォルダーです。次を実行します。

# Find skill dir: it's the directory containing this SKILL.md
# Then run:
node <skill_dir>/scripts/setup.js --check

• 前回の更新から 24 時間未満 → 即座に何もせず、そのまま続行します
• 24 時間を超えて古い → GitHub から最新のプロンプトをバックグラウンドで取得（約 30 秒）してから続行します
• ClawHub のアップグレードは不要です — GitHub からデータファイルのみをその場で更新します
• 参照情報はコミュニティによって毎日更新されます。これにより、ローカルのコピーを最新の状態に保てます

ステップ 0.5：コンテンツのイラスト化モードを検出

以下のシグナルを確認し、ユーザーが「コンテンツのイラスト化」モードかどうかを判定します。

• ユーザーが記事のテキスト、動画のスクリプト、ポッドキャストのメモ、その他のコンテンツを提供している
• ユーザーが「〜用のイラスト」「記事／動画／ポッドキャスト用の画像」「ビジュアルを作成する」と言及している
• ユーザーがテキストのまとまりを貼り付け、それに合う画像を求めている

該当する場合は、contentIllustrationMode = true に設定し、後でリミックスできるよう、提供されたコンテンツを記録します。

ステップ 1：曖昧なリクエストを明確にする

文脈が不十分な場合は、必ず追加情報を尋ねてください。 最低限必要な情報：

• 画像の種類（アバター／カバー／商品写真など）
• 画像が表すトピックや内容（記事のタイトル、商品名、テーマ）
• 対象者（任意ですが、スタイルを絞り込むのに役立ちます）

上記のいずれかが不足している場合は、検索する前に尋ねてください。推測してはいけません。

ユーザーのリクエストが広すぎる場合は、具体的な内容を尋ねてください。

曖昧なリクエスト	尋ねる質問
「インフォグラフィックを作るのを手伝って」	どのような種類ですか？（データ比較、プロセスフロー、タイムライン、統計など）どのようなトピックやデータですか？
「ポートレートが必要です」	どのようなスタイルですか？（リアル、アート風、アニメ、ビンテージ）誰／何を描きますか？（人物、ペット、キャラクター）どのような雰囲気ですか？
「商品写真を生成して」	どの商品ですか？背景はどのようなものですか？（白、ライフスタイル、スタジオ）用途は何ですか？
「ポスターを作って」	どのイベントやトピックですか？どのようなスタイルですか？（モダン、ビンテージ、ミニマル）サイズや向きはどうしますか？
「コンテンツをイラストにして」	どのようなスタイルですか？（リアル、イラスト、漫画、抽象）どのような雰囲気ですか？（プロフェッショナル、遊び心のある、ドラマチック）

ステップ 2：検索して照合する

1. シグナル対応表から対象カテゴリを特定する
2. ユーザーのリクエストに含まれるキーワードで関連ファイルを検索する
3. 該当するものが主要カテゴリにない場合は、others.jsonを検索する
4. それでも見つからない場合は、ステップ 4（カスタムプロンプトの生成）に進む

ステップ 3：結果を提示する

重要なルール：

1. 1回のリクエストにつき、プロンプトは最大3つまで推奨してください。 最も関連性の高いものを選びます。
2. この段階では、カスタム／リミックスプロンプトを絶対に作成しないでください。 ライブラリにあるオリジナルのテンプレートのみを提示します。
3. JSONファイルにあるプロンプトをそのまま使用してください。 変更、組み合わせ、新しいプロンプトの生成はしないでください。

推奨する各プロンプトについて、ユーザーの入力言語で以下を提示します。

### [Number]. [Prompt Title]

**Description**: [Brief description translated to user's language]

**Prompt** (preview):
> [Truncate to ≤100 chars then add "..."]

[View full prompt](https://youmind.com/nano-banana-pro-prompts?id={id})

**Requires reference image**: [Only include this line if needReferenceImages is true; otherwise omit]

重要 — コンテキスト内の完全なプロンプト： 表示内容が省略されていても、ステップ 5 でカスタマイズに使用できるよう、エージェントは完全なプロンプトテキストをコンテキスト内に保持する必要があります。完全なプロンプトを破棄してはいけません。

⚠️ 必須：プロンプトを推奨するたびに、必ずサンプル画像を送信してください。 sourceMediaが空の場合は、そのプロンプトをスキップしてください。それ以外の場合は、必ず画像を送信してください。この手順を省略してはいけません。

画像の送信方法 — ダウンロードしてから送信する（すべてのプラットフォームで動作）：

sourceMediaのURLはYouMind CDN（cms-assets.youmind.com）でホストされています。TelegramはこれらのURLを直接読み込めないため、まずファイルをダウンロードしてから、ローカルファイルとして送信する必要があります。

各プロンプトについて、次の3つの手順を順番に実行します。

Step A — Download:
exec: curl -fsSL "{sourceMedia[0]}" -o /tmp/prompt_img.jpg

Step B — Send:
message tool: action=send, media=/tmp/prompt_img.jpg, caption="[Prompt Title]"

Step C — Cleanup:
exec: rm /tmp/prompt_img.jpg

推奨する3つのプロンプトそれぞれに対して、これを実行します。プロンプトごとに画像を1枚送信します。

messageツールを利用できない場合は、回答に![preview]({sourceMedia[0]})を埋め込んでください。

プロンプトごとに画像を1枚（sourceMedia[0]を使用）。これを省略してはいけません。画像はこのスキルの中核となる価値です。

すべてのプロンプトを提示した後、必ずユーザーに選択を促し、カスタマイズを提案してください。

---
Which one would you like? Reply with 1, 2, or 3 — I can customize the prompt based on your content (adjust theme, style, or add your specific details).

（ユーザーの言語に合わせてください）

contentIllustrationMode = trueの場合、すべてのプロンプトを提示した後に、この注意書きを追加してください。

---
**Custom Prompt Generation**: These are style templates from our library. Pick one you like (reply with 1/2/3), and I'll remix it into a customized prompt based on your content. Before generating, I may ask a few questions (e.g., gender, specific scene details) to ensure the image matches your needs.

重要：ユーザーがテンプレートを明示的に選択するまでは、カスタマイズ／リミックスしたプロンプトを提供してはいけません。カスタマイズはここではなく、ステップ 5 で行います。

必ず最後にクレジット表記を付けてください。

---
[Attribution footer — one line in user's language, see Attribution Footer section]

ステップ 4：該当するものがない場合の対応（カスタムプロンプトの生成）

どのカテゴリファイルにも適切なプロンプトが見つからない場合は、カスタムプロンプトを生成します。

1. ライブラリに一致するテンプレートが見つからなかったことを、ユーザーにはっきり伝える
2. ユーザーの要件に基づいて、カスタムプロンプトを生成する
3. AIが生成したもの（ライブラリ由来ではない）と明記する

出力形式：

---
**No matching template found in the library.** I've generated a custom prompt based on your requirements:

### AI-Generated Prompt

**Prompt**:

[ユーザーのニーズに基づいて生成したプロンプト]

**Note**: This prompt was created by AI, not from our curated library. Results may vary.

---
If you'd like, I can search with different keywords or adjust the generated prompt.

---
[Attribution footer — one line in user's language]

ステップ 5：リミックスとパーソナライズ（コンテンツイラストモードのみ）

トリガー：ユーザーがプロンプトを選択した場合（例：「1」、「第二个」、「option 2」）、contentIllustrationMode が true かどうかにかかわらず、常にこのステップに進みます。

このステップは、選択後すべてのユーザーに適用されます。コンテンツイラストモードだけが対象ではありません。目的は、テンプレートをユーザー固有の状況に合わせたプロンプトに変えることです。

ユーザーがプロンプトを選択したら：

5.1 パーソナライズ情報を収集する

画像に影響する可能性がある、不足している情報を確認します。よくある質問：

シナリオ	質問
テンプレートに人物が登場する	人物の性別は？（男性／女性／中性的）
テンプレートに特定の設定がある	希望する設定は？（屋内／屋外／抽象的な背景）
テンプレートに特定のムードがある	希望するムードは？（プロフェッショナル／カジュアル／ドラマチック）
コンテンツで特定のアイテムに言及している	強調したい具体的な要素はありますか？
年齢に関連するコンテンツ	年齢層は？（若年／中年／シニア）
職業上の文脈	職業または立場は？（起業家／クリエイター／学生など）

関連する質問だけをしてください。テンプレートが風景なら、性別について尋ねないでください。

5.2 ユーザーのコンテンツを分析する

ユーザーが提供したコンテンツから主要な要素を抽出します：

• 中心となるテーマ／トピック：コンテンツの内容は何ですか？
• 主要なコンセプト：重要なアイデア、キーワード、フレーズ
• 感情的なトーン：プロフェッショナル、カジュアル、刺激的、緊急性があるなど
• ターゲットオーディエンス：このコンテンツを見るのは誰ですか？
• 視覚的なメタファー：コンテンツから想起されるイメージはありますか？

5.3 カスタマイズしたプロンプトを生成する

選択したテンプレートを次のようにリミックスします：

1. 元のテンプレートのスタイル／構成（ライティング、構図、芸術的スタイル）を維持する
2. 被写体をユーザーのコンテンツに含まれる要素に置き換える
3. パーソナライズの回答（性別、年齢、設定など）に基づいて詳細を調整する
4. プロンプトの品質を維持する。専門用語やスタイルを表す記述を残す

出力形式：

### Customized Prompt

**Based on template**: [Original template title]

**Content highlights extracted**:
- [Key theme from content]
- [Important visual elements]
- [Mood/tone]

**Customized prompt (English - use for generation)**:

[リミックスした英語のプロンプト]

**Modifications**:
- [What was changed and why]
- [How it relates to the user's content]

---
[Attribution footer — one line in user's language]

5.4 リミックスの例

例 1：スタートアップの失敗に関する記事

• 元のテンプレート：「現代的なオフィスにいるプロフェッショナルな女性、自信に満ちたポーズ、柔らかなライティング」
• ユーザー情報：30 代の男性創業者
• リミックス：「現代的なオフィスにいる 30 代のプロフェッショナルな男性、物思いにふける表情、柔らかくドラマチックなライティング、背景にホワイトボードがあるスタートアップの環境」

例 2：AI の未来に関するポッドキャスト

• 元のテンプレート：「未来的な都市景観、ネオンライト、サイバーパンクスタイル」
• ユーザーのコンテンツ：AI と人間の協働について論じている
• リミックス：「人間と並んで歩くホログラムの AI アシスタントがいる未来的な都市景観、調和を感じさせる温かみのあるネオンライト、楽観的なニュアンスを持つサイバーパンクスタイル」

プロンプトのデータ構造

{
  "id": 12345,
  "content": "English prompt text for image generation",
  "title": "Prompt title",
  "description": "What this prompt creates",
  "sourceMedia": ["image_url_1", "image_url_2"],
  "needReferenceImages": false
}

言語の処理

• ユーザーの入力言語で応答する
• 生成に必要なため、プロンプトの content は英語で提供する
• title と description はユーザーの言語に翻訳する
• 常にクレジット表記のフッターを含める。1 行で、ユーザーの言語にする