dream-loop について
dream-loopは、特に3Dシーンのビジュアル制作をエージェントに進めさせるワークフローです。提供または生成した目標画像を起点にし、既存製品がある場合はそのスクリーンショットを基準として、PlusまたはProの手順を選びます。
主な機能
- 01PlusまたはProの手順を選択
- 02目標となるビジュアル画像を設定
- 03既存製品のスクリーンショットを基準に使用
- 04.dream-loopに作業ファイルを保存
- 05目標画像に向けて反復制作
活用シーン
- 01ゲームの目標シーンを制作
- 02既存アプリのビジュアルや画面を改善
- 03目標スクリーンショットに沿って3Dシーンを調整
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ achimala/ dream-loop --skill dream-loopインストール後、Claude Code で/dream-loopを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
.gitignoreLICENSEREADME.mdreferences/fal.mdreferences/plus-mode/workflow.mdassets-3d.mdreferences/pro-mode/workflow.mdassets-3d.mdscripts/fal-batch.mjspreview-server.pyfal-batch.test.mjs詳細
dream-loop
これは、特に 3D シーン(ゲームやアプリなど)で、非常に印象的なビジュアルを自律的に作成するためのプロセスです。
最初に、使用するワークフローを決定します。
- ユーザーが Plus または Pro ワークフローを明示的に指定した場合は、その指定に従います
- 指定がない場合は、ユーザーが利用しているコーディングサブスクリプションのティアが低いか高いかを確認します。「低いティア」とは ChatGPT Plus または同等のプランを指します。「高いティア」とは ChatGPT Pro を指します。低いティアのサブスクリプションでは Plus ワークフローを使用します。高いティアでは Pro ワークフローを使用します。
Plus ワークフロー:references/plus-mode/workflow.md を読みます
Pro ワークフロー:references/pro-mode/workflow.md を読みます
両方のドキュメントを読まないでください。互換性はありません。
どちらのワークフローにも適用されるガイダンス
全般
作業用のコンテキストやファイルを保存するために .dream-loop フォルダーを作成して使用し、gitignore に追加します。
目標画像
Dream Loop で重要なのは、まず画像生成を使ってユーザーのリクエストの「理想形」を作成し、その後、反復して構築することです。
ユーザーが画像を提供した場合は、それをそのまま使用します。 提供されていない場合は、生成する必要があります。
画像生成ツールがない場合は作業を中止し、目標画像を提供するか、画像生成 API に接続するようユーザーに依頼します。
画像を生成する前に、既存の製品があるのか、新規に作成するのかを判断します。新規作成の場合は、新しい画像を直接生成できます。既存の製品がある場合は、現在のバージョンのスクリーンショットを撮影し、それを画像モデルへのベースライン入力として使用して、ユーザーの指示に基づいて改良版を生成します。元のバージョンから逸脱するのではなく、改善するようにします。
画像を生成するときは、プロンプトに「コンセプトアート」のような言葉を使わないでください。これはアーティストの解釈ではありません。ピクセル単位で一致させることを目指す、正確でリアルな目標スクリーンショットです。たとえば、ユーザーがゲームの作成を依頼した場合は、画像モデルに、対象のゲームの実際のエンジン内スクリーンショットを生成するよう指示します。映画のワンシーン、写真、絵画、アーティストによるコンセプトなどではありません。
画像は .dream-loop/target.png に保存します。
時間制限
ユーザーが時間制限を指定した場合は、target.png を確定した後、ループの開始時刻を記録し、ラウンドごとに時計を確認します。
時間制限に間に合わせるために、ビジュアルの忠実度を下げないでください。近道をしないでください。完成度はおおよそでも見栄えの悪いものにするより、時間切れになっても意味のある美しい進捗を残すほうがよいです。
ユーザーが時間制限を指定していない場合は、終了条件に達するまで続けます。ただし、多くのトークンを消費する可能性があることを警告してください。