gpt-image

GPT Image スキル

1 枚以上のラスター画像を生成または編集し、現在のワークスペースに保存して、チャットに表示します。

サブスクリプションの境界を守る

• OpenAI Images API を呼び出したり、別途課金される経路に切り替えたりしないでください。
• OPENAI_API_KEY を使用、要求、確認、表示、転送しないでください。
• codex login --with-api-key を使用したり、~/.codex/auth.json を読み取ったりしないでください。
• ブリッジで画像を生成する前に、明示的な ChatGPT 認証 を必須とします。
• API キー認証が検出された場合は停止します。認証を置き換えるのは、ユーザーが別途明示的に選択した後に限ります。

経路を選択する

1. ユーザーに含まれる ChatGPT/Codex の利用枠で動作する場合に限り、ホストネイティブの OpenAI/Codex image_gen ツールを直接使用します。その場合、Node.js をインストールしたり、Codex をネストして起動したりしないでください。
2. それ以外の場合は、scripts/gpt_image.mjs を使用します。Claude Code、Google Antigravity、および汎用のローカルエージェントには、同じ OS 環境内の Node.js 22 以降、Codex CLI、ChatGPT でのサインインが必要です。
3. Antigravity では、組み込みの generate_image ツールで代用しないでください。これは別のプロバイダー経路であり、ChatGPT サブスクリプションを通じた GPT Image という、このスキルの契約を満たしません。代わりに Codex CLI ブリッジを実行してください。

参照画像、会話への添付、編集、追加の修正、複数画像については、image-workflows.md をお読みください。認証やアーキテクチャについては、subscription-runtime.md をお読みください。セットアップが未完了、または不明な場合に限り、platform-setup.md をお読みください。

ユーザーの依頼を守る

• 画像の直接生成または編集の依頼では、ユーザーの画像プロンプトをそのまま優先し、変更せずに渡してください。書き換え、拡張、最適化、翻訳、美化、創作的な指示の追加はしないでください。
• レンダリングの繰り返しと、依頼されたコンセプト開発を区別してください。「この正確なプロンプトで画像を 5 枚作成して」は同じプロンプトの繰り返しを意味します。「異なるデザイン／コンセプト／選択肢を 5 つ作成して」は、エージェントに 5 つの異なる創作の方向性を考案するよう求めています。
• コンセプト開発を依頼された場合は、明示されたすべての被写体、製品、参照、ブランド、テキスト、比率、品質、除外条件を守り、各出力に対して単独で使える画像生成向けプロンプトを 1 つずつ作成してください。構図とアートディレクションを変えて、コンセプトごとに明確な違いを持たせてください。同じプロンプトに番号を付けるだけにしないでください。
• 画像プロンプトに「5 枚中の 1 枚目」「1 つ目の選択肢」「1번째 시안」のような序数やオーケストレーション用メタデータを追加しないでください。順序はジョブの id と出力パスで管理します。
• ユーザーが個別の方向性を指定した場合は、その指示に従い、別のものに置き換えないでください。創作上の違いについてユーザーから委任されていない場合は、独自に作り出さないでください。
• ユーザーがプロンプトまたはランナーフラグを通じて明示的に指定した場合に限り、ユーザーが委任した創作上の選択以外の制約を追加してください。
• 不足情報のために依頼された操作が不可能な場合に限り、簡潔な質問を 1 つしてください。それ以外の場合は、プロンプトの調整を促さずに生成してください。

生成前に参照を解決する

• ブリッジのすべての参照画像と編集対象について、実在し、読み取り可能なローカルパスを必須とします。
• Claude Code では明示的な @path またはファイルシステムパスを優先します。Antigravity では明示的なワークスペースパスを優先します。現在の添付コンテキストから正確で読み取り可能な一時パスを取得できる場合は、そのファイルを非破壊的に <workspace>/generated-images/inputs/ にコピーし、そのコピーを使用します。ホストから画像を参照できてもパスが提示されない場合は、生成に進まず、ユーザーにワークスペースへ保存してパスを提示するよう依頼します。
• 解決できない画像を黙って省略したり、テキストによる説明に置き換えたり、~/.claude/image-cache などのホストキャッシュからファイルを推測したりしないでください。
• 新しい画像の作成に画像を参考として使う場合は --reference を使用します。その画像自体を変更する場合は --edit-target を使用します。
• 「最後の結果を変更して」のような追加依頼では、前回返した出力を新しい --edit-target として使用します。元のソースを誤って再利用しないでください。
• ブリッジ呼び出しはすべて一時的なものとして扱います。修正のたびに、現在の編集対象と、引き続き必要なすべての参照を再添付します。
• 次のターンで再利用できるよう、最終的な絶対出力パスを回答に含めます。

ブリッジをセットアップする

読み込まれた SKILL.md を基に、このスキルがインストールされているディレクトリを解決します。Claude Code では ${CLAUDE_SKILL_DIR} がそのディレクトリを指します。スペースを含むパスは引用符で囲みます。

最初に node --version を確認します。Node.js がインストールされていないか、バージョンが 22 未満の場合は、platform-setup.md に従います。ユーザーレベルのスキルリンク、Codex のインストール、デバイスログインについてユーザーの承認を得た後、次を実行します。

node <skill-folder>/scripts/gpt_image.mjs bootstrap --target all --yes --json

このコマンドは、Codex、Claude Code、Antigravity のスキルリンクを非破壊的にインストールし、Codex CLI がない場合は公式のプラットフォームインストーラーからインストールし、サインアウト状態の場合は ChatGPT でのサインインを開始します。また、セットアップ時にすでに取得した認証結果を再利用し、診断を再実行せずに、統合された準備状況レポートと getting_started を返します。画像は生成せず、画像を使わないセットアップ確認も必要ありません。

インストールが正常に完了したら、getting_started をユーザーの言語で一度だけ提示します。簡潔にまとめ、セットアップが完了したことを伝え、一般的な比率の指定（1:1、16:9、9:16、4:3、3:4）を列挙し、自然言語による品質指定（draft、high quality、high detail, final quality）に触れ、画像の新規作成、参照または修正、透明背景の例をそれぞれ1つ示します。正確なピクセル寸法は変動する場合があることを説明します。通常の画像依頼の後に、このガイドを再度表示しないでください。

「dry-run」とだけ説明するのは避けてください。トラブルシューティングで文字列どおりの --dry-run フラグが必要な場合は、ユーザーに画像を生成しないセットアップ確認と説明します。

診断には doctor --json を使用します。その next_action に従い、API の利用経路を独自に考案しないでください。Windows のランタイムはネイティブ Windows 上に、Linux のランタイムは WSL2 内に置きます。WSL1 はサポート対象外です。

ブリッジを使った生成

依頼された生成をそのまま実行します。ユーザーから依頼された場合、または実際のエラーを診断する必要がある場合を除き、事前に doctor、plan、inspect、capabilities、または画像なしのセットアップ確認（--dry-run）を実行しないでください。

ランナーのデフォルトの auto ポリシーでは、Codex のモデル名を固定せず、モデル一覧も埋め込みません。サインイン中のアカウントで利用可能な最新のモデルを Codex に選択させ、すでに確定済みの $imagegen ルーティングタスクに対して、CLI の low 推論（アプリでは Light）を要求します。組み込みの画像レンダラーも固定されていないため、サービスの更新に合わせてスキルを編集する必要はありません。視覚的なレンダリング品質を向上させることだけを目的に、オーケストレーターのモデルを固定したり、推論レベルを上げたりしないでください。ランナーは、モデルの探索、フォールバックのターン、画像生成の再試行、使用制限やプランの制限に対する再試行を実行してはいけません。推論レベルを下げれば制限のあるプランを利用できるようになると決して約束しないでください。利用資格が問題となる場合は、最新の公式 Codex 料金情報を確認し、API を使って制限を回避するルートを決して選ばないでください。

node <skill-folder>/scripts/gpt_image.mjs generate \
  --prompt "<user prompt verbatim>" \
  --out "generated-images/<descriptive-name>.png"

ユーザーが明示的に別の方法を求めない限り、デフォルトのモデルポリシーを使用します。--orchestrator-model account-default を指定すると、モデルと推論レベルの両方が Codex のデフォルトになります。現在有効なモデル ID を明示的に指定する場合は、--orchestrator-effort <current-level> と組み合わせられます。スキル内でモデルの許可リストを管理したり、推測して作成したりしないでください。

参照画像に基づいて生成する場合は、--reference を繰り返し指定します。ユーザーがプロンプトだけでは明確でない関係性を示した場合に限り、--reference-role を追加します。

node <skill-folder>/scripts/gpt_image.mjs generate \
  --mode generate \
  --prompt "<user prompt verbatim>" \
  --reference "<stable local path>" \
  --out "generated-images/<name>.png"

編集または追加の修正を行う場合は、現在の画像を主な対象として添付します。

node <skill-folder>/scripts/gpt_image.mjs generate \
  --mode edit \
  --prompt "<user's exact revision request>" \
  --edit-target "<previous output path>" \
  --out "generated-images/<revised-name>.png"

透明な背景

「透明な背景」という明示的な依頼は、background="transparent" という文字列そのものを含め、追加のクリエイティブなプロンプト文ではなく、画像生成の出力オプションとして扱います。

• ホストネイティブの image_gen ツールを使用する場合、ユーザーのプロンプトは変更せず、利用可能であれば、そのツールの実際の背景パラメーターに background="transparent" を渡します。アルファ透明度を保持できるよう、PNG 対応の出力を使用します。
• CLI ブリッジを使用する場合は、同じ依頼を --background transparent に置き換えます。ブリッジはこれを組み込みの $imagegen ターンに明示的な動作上の制約として渡し、保存された PNG にアルファチャンネルまたは透明度チャンクが含まれていない場合は、結果を拒否します。
• チェッカーボード模様、白い背景、単色、または背景除去の説明で透明度を偽装しないでください。
• 有効なネイティブ画像ツールに背景オプションがない場合、透明度が保証されると主張しないでください。利用可能であればブリッジを優先し、それ以外の場合は実際のアルファ透明度を検証できないことを伝えてください。

node <skill-folder>/scripts/gpt_image.mjs generate \
  --prompt "<user prompt verbatim>" \
  --background transparent \
  --out "generated-images/<transparent-name>.png"

--region、--preserve、--avoid、--exact-text、--size、--quality、または --background は、ユーザーがその内容を明示的に指定した場合に限り使用します。ランナーは、編集対象を最初に添付し、その後コマンドライン順に参照画像を添付します。API 関連の環境変数を削除し、ChatGPT 認証を一度確認してから、組み込みの $imagegen を実行し、デフォルトでは上書きせずに新しい PNG を保存します。

複数の画像を生成する

ユーザーが2つ以上の出力を求めた場合、画像入力がすでにそろっているすべてのジョブを並列で実行します。CLI ブリッジを使う場合は、image-workflows.md の複数画像に関するセクションを読み、ワークスペース内にマニフェストを1つ作成して、batch --manifest <path> を実行します。ユーザーに batch を明示的に頼ませてはいけません。

プランニングコマンドを実行せずに、リクエストを一度だけ分類します。

• 同じデザインでスタイルが異なる場合： 共通のデザインアンカーを1つ使います。同じ構図でスタイルを変える場合は、同じ edit_target を指定して variation ジョブを並列実行します。同じキャラクターや製品を新しいシーンやレイアウトに配置する場合は、同じ最初の参照画像を使って generate ジョブを並列実行します。ユーザーが指定したスタイルを使うか、選択を任された場合は、異なるスタイルのコンセプトを選びます。共通アンカーの後には、そのジョブのスタイル参照だけを添付します。
• 異なるデザインコンセプトの場合： ユーザーが異なるデザイン、コンセプト、方向性、選択肢、または代替案を求めている場合は、各出力について完全なクリエイティブコンセプトと画像生成用プロンプトを1つずつ作成し、共通のブリーフと参照を維持したまま、まとめて実行します。これらは内部で一度に作成します。別途プランニングコマンドを実行したり、ユーザーが求めていない限りコンセプトの承認を求めたりしてはいけません。
• 同じ内容を繰り返し生成する場合： ユーザーが複数の画像を求めていても、異なるコンセプトを求めていない場合、または同じプロンプトを使うよう明示している場合は、各独立ジョブでまったく同じ画像プロンプトを使います。
• まだアンカーがない場合： まず最初に求められた出力を通常どおり生成し、返された画像を残りの並列ジョブの共通アンカーとして使います。ユーザーが求めていない追加の隠しアンカーを生成してはいけません。

出力に依存する修正を、その元となる出力と同じバッチに含めてはいけません。複数の種類が混在するリクエストでは、現時点で実行可能なジョブをすべてバッチで実行し、依存関係を解決してから、新たに実行可能になったジョブをバッチで実行します。デフォルトの同時実行数は2、最大数は4です。バッチでは ChatGPT の認証確認を一度だけ行い、ジョブごとに Doctor、プランニング、検査、モデル検出、フォールバックのターン、画像生成の再試行は実行しません。上限によりジョブが拒否された場合は、API の経路に切り替えず、その旨を伝えます。--check-only は、ユーザーが事前確認を求めた場合、またはマニフェストに問題がある場合にのみ使います。その場合は「画像を生成せずにバッチを確認する」と説明します。

サブスクリプションネイティブのホストで生成する

直接の出力が1つの場合は、サブスクリプションネイティブの OpenAI/Codex 画像ツールを、ユーザーのプロンプトを変更せずに一度呼び出します。複数の出力の場合は、上記のルールに従って出力ごとのプロンプトを確定してから、ホストが対応しており、呼び出しに未解決の依存関係がなければ、出力ごとに一度ずつ並列で呼び出します。共通アンカーを使うか、独立したコンセプトを使うかの振り分けも同じように行います。主な編集対象とすべての参照は、ホストが実際に提供する画像入力の仕組みを通じて渡します。テキストで説明するだけではいけません。追加のリクエストでは、最後に生成した画像を編集対象として含め、引き続き必要な参照も添付します。すべての結果を <workspace>/generated-images/ に保存またはコピーし、各絶対パスを表示します。ユーザーが透明な背景を明示的に求めている場合、または background="transparent" を指定している場合は、対応していれば、プロンプトに追記するのではなく、ネイティブツールの背景オプションとして渡します。Antigravity では、このネイティブホストの経路ではなく、上記のブリッジを使う必要があります。

簡潔に完了を報告する

次の条件を満たした場合は、成功を報告します。

• 生成にサブスクリプションネイティブの OpenAI/Codex image_gen または ChatGPT 認証済みの Codex ブリッジを使用した。
• 求められた参照画像をすべて実際に添付した。
• すべての出力がワークスペース内に存在し、使用可能な PNG データを含んでいる。
• 応答に各絶対パスとインライン画像が含まれている。

通常の生成では、SHA-256、プラン、画像を生成しないセットアップ確認、大きなレシート、個別の目視確認の関門を必須にしてはいけません。透明な出力をユーザーが明示的に求めた場合に限り、実際の透明性を確認します。リポジトリに自動で Star を付けてはいけません。成功した後に限り、丁寧に Star を依頼します。

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