baoyu-article-illustrator

記事イラスト作成

Hermes Agent のツールエコシステム向けに、baoyu-article-illustrator を基にしています。

記事を分析してイラストの配置箇所を特定し、種類 × スタイル × パレットに一貫性のある画像を生成します。

使用するタイミング

ユーザーが記事へのイラスト追加、記事への画像追加、コンテンツ用イラストの生成を依頼した場合や、「为文章配图」「illustrate article」「add images」などの表現を使った場合に、このスキルを起動します。ユーザーは記事（ファイルパスまたは貼り付けたコンテンツ）を提示し、種類、スタイル、パレット、密度を任意で指定します。

3 つの次元

次元	制御する内容	例
種類	情報構造	インフォグラフィック、シーン、フローチャート、比較、フレームワーク、タイムライン
スタイル	描画方法	notion、warm、minimal、blueprint、watercolor、elegant
パレット	配色（任意）	macaron、warm、neon — スタイルのデフォルトカラーを上書きします

自由に組み合わせられます：type=infographic, style=vector-illustration, palette=macaron。

またはプリセットを使用します：edu-visual → 種類、スタイル、パレットを一括指定します。style-presets.md を参照してください。

種類

種類	最適な用途
infographic	データ、指標、技術的な内容
scene	物語、感情
flowchart	プロセス、ワークフロー
comparison	並列比較、選択肢
framework	モデル、アーキテクチャ
timeline	歴史、変遷

スタイル

コアスタイル、全ギャラリー、および種類 × スタイルの互換性については、references/styles.md を参照してください。

出力構成

{output-dir}/
├── source-{slug}.{ext}    # Only for pasted content
├── outline.md
├── prompts/
│   └── NN-{type}-{slug}.md
└── NN-{type}-{slug}.png

デフォルトの出力ディレクトリ：

入力	出力ディレクトリ	Markdown への挿入パス
記事のファイルパス	{article-dir}/imgs/	imgs/NN-{type}-{slug}.png
貼り付けたコンテンツ	illustrations/{topic-slug}/（cwd）	illustrations/{topic-slug}/NN-{type}-{slug}.png

ユーザーが別のレイアウト（例：記事と同じ場所に画像を置く、または illustrations/ サブディレクトリを使う）を指定した場合は、その指示に従ってください。

スラッグ：2～4 語の kebab-case。競合時：-YYYYMMDD-HHMMSS を追加します。

基本原則

• 比喩ではなく概念を可視化する — 記事で比喩（例：「電锯切西瓜」）が使われている場合は、その文字どおりのイメージではなく、根底にある概念を描いてください。
• ラベルには記事のデータを使う — 汎用的なプレースホルダーではなく、記事にある実際の数値、用語、引用を使います。
• プロンプトファイルは再現性の記録です — 画像を生成する前に、すべてのイラストについて prompts/ 配下にプロンプトファイルを保存する必要があります。
• 機密情報を除去する — ディスクに何かを書き込む前に、ソースコンテンツに API キー、トークン、認証情報が含まれていないか確認します。

ワークフロー

- [ ] Step 1: Detect reference images (if provided)
- [ ] Step 2: Analyze content
- [ ] Step 3: Confirm settings (clarify tool)
- [ ] Step 4: Generate outline
- [ ] Step 5: Generate prompts
- [ ] Step 6: Generate images (image_generate)
- [ ] Step 7: Finalize

ステップ 1：参照画像を検出する

ユーザーが参照画像（インラインで貼り付けたパス、添付ファイル、または URL）を提供した場合：

1. 各参照画像について、スタイル、パレット、構図、主題を尋ねる質問とともに、パスまたは URL を指定して vision_analyze を呼び出します。返された説明を {output-dir}/references/NN-ref-{slug}.md に write_file で保存します。
2. write_file / read_file でバイナリをコピーしようとしないでください — これらはテキスト専用です。記録用にローカルコピーを保存する場合は、terminal を使います（cp "$src" "{output-dir}/references/NN-ref-{slug}.{ext}"）。このスキルではバイナリを読み取る必要はなく、画像認識による説明に基づいて処理します。
3. image_generate は画像入力を受け取らないため、ステップ 5 でプロンプトに埋め込むのは画像認識による説明です。

詳細な手順：references/workflow.md。

ステップ 2：分析

分析	出力
コンテンツの種類	技術／チュートリアル／方法論／物語
目的	情報提供／可視化／想像
主な論点	主なポイントを 2～5 個
配置	イラストが価値を加える箇所

ソース（ファイルパス → read_file、または貼り付けられたテキスト）を読み、write_file を使って分析を {output-dir}/analysis.md に書き込みます。

全手順：references/workflow.md。

ステップ 3：設定を確認

clarify ツールを使用します。独立した質問を 1 つの questions 配列にまとめます（最大 5 個）。ユーザーのリクエストに回答がすでに含まれている質問は省略します。

順序	質問	選択肢
Q1	プリセットまたは種類	[推奨プリセット]、[代替プリセット]、または手動：インフォグラフィック、シーン、フローチャート、比較、フレームワーク、タイムライン、混合
Q2	密度	最小（1～2）、バランス（3～5）、セクションごと（推奨）、豊富（6 以上）
Q3	スタイル (Q1 でプリセットを選択した場合は省略)	[推奨]、ミニマルフラット、SF、手描き、エディトリアル、シーン、ポスター
Q4	配色 (任意)	デフォルト（スタイルの色）、マカロン、暖色、ネオン
Q5	言語 (記事の言語が曖昧な場合のみ)	記事の言語／ユーザーの言語

clarify の質問を 2～3 回続けて行わないでください。ユーザーがリクエストですでに指定している場合は、質問をすべて省略します。

全手順：references/workflow.md。

ステップ 4：アウトラインを生成 → outline.md

write_file を使って、フロントマター（type、density、style、palette、image_count）とイラストごとのエントリーを含む {output-dir}/outline.md を保存します。

## Illustration 1
**Position**: [section/paragraph]
**Purpose**: [why]
**Visual Content**: [what to show]
**Filename**: 01-infographic-concept-name.png

テンプレート全文：references/workflow.md。

ステップ 5：プロンプトを生成

必須：画像を生成する前に、すべてのイラストについてプロンプトファイルを保存する必要があります。プロンプトファイルは再現性を確保するための記録です。

イラストごとに、次の手順を行います。

1. references/prompt-construction.md に従ってプロンプトファイルを作成します。
2. write_file を使って、YAML フロントマターを含む {output-dir}/prompts/NN-{type}-{slug}.md に保存します。
3. プロンプトでは、種類ごとのテンプレートと、構造化されたセクション（ZONES / LABELS / COLORS / STYLE / ASPECT）を必ず使用します。
4. LABELS には、記事固有のデータ（実際の数値、用語、指標、引用）を必ず含めます。
5. プロンプトのフロントマターに従って参照（direct／style／palette）を処理します。direct を使用する場合、image_generate は参照画像の入力を受け付けないため、参照のテキストによる説明をプロンプトに埋め込みます。

ステップ 6：画像を生成

プロンプトファイルごとに、次の手順を行います。

1. image_generate(prompt=..., aspect_ratio=...) を呼び出します。image_generate は画像 URL を含む JSON の結果を返しますが、ディスクへの書き込みは行わず、出力パスも受け付けません。
2. プロンプトの ASPECT を image_generate の列挙値に対応させます。16:9 → landscape、9:16 → portrait、1:1 → square。カスタム比率は、最も近い名前付きアスペクトに対応させます。
3. 返された URL の画像を、terminal を使って {output-dir}/NN-{type}-{slug}.png にダウンロードします（例：curl -sSL -o "{output-dir}/NN-{type}-{slug}.png" "{url}"）。
4. 生成に失敗した場合は、自動で 1 回再試行します。

注：基盤となる画像生成バックエンドはユーザーが設定します（デフォルト：FAL FLUX 2 Klein 9B）。image_generate でエージェントが選択することはできません。ルーティングされることを期待して、プロンプトにモデル名を書かないでください。

ステップ 7：仕上げ

対応する段落の後に ![description]({relative-path}/NN-{type}-{slug}.png) を挿入します。代替テキストは、記事の言語で簡潔な説明を記述します。

報告：

Article Illustration Complete!
Article: [path] | Type: [type] | Density: [level] | Style: [style] | Palette: [palette or default]
Images: X/N generated

変更

操作	手順
編集	プロンプトを更新 → 再生成 → 参照を更新
追加	配置 → プロンプト → 生成 → アウトラインを更新 → 挿入
削除	ファイルを削除 → 参照を削除 → アウトラインを更新

参考資料

ファイル	内容
references/workflow.md	詳細な手順
references/usage.md	呼び出し例
references/styles.md	スタイルギャラリー＋パレットギャラリー
references/style-presets.md	プリセットのショートカット（種類＋スタイル＋パレット）
references/prompt-construction.md	プロンプトテンプレート

注意点

1. データの完全性が最優先です — 元データの統計を要約、言い換え、変更しないでください。「73% increase」は「73% increase」のままにします。
2. 秘密情報を取り除きます — 出力ファイルに含める前に、ソースコンテンツに API キー、トークン、認証情報がないか確認してください。
3. 比喩を文字どおりに描かないでください — その背後にある概念を視覚化してください。
4. プロンプトファイルは必須です — 保存済みのプロンプトファイルなしで画像を生成してはいけません。このファイルがあれば、後で再生成したり、バックエンドを切り替えたりできます。
5. image_generate のアスペクト比 — このツールは landscape、portrait、square に対応しています。カスタム比率は最も近い選択肢に割り当てられます。
6. image_generate が返すのは URL であり、ローカルファイルではありません — 記事にローカル画像のパスを挿入する前に、必ず terminal（curl）でダウンロードしてください。
7. エージェント側でバックエンドを選択しないでください — image_generate はユーザーが設定したモデル（デフォルト：FAL FLUX 2 Klein 9B）を使用します。モデルに処理を振り分けさせる目的で、プロンプトに "use <model> to generate this" と書かないでください。