image-ad-clone

image-ad-clone（Arcads）

既存の画像広告を再利用可能でパラメーター化できるプロンプトテンプレートに変換し、共有の**画像広告テンプレートライブラリ（37件）**に追加します。テンプレートは、Arcads の画像広告ジェネレーターのいずれかを使ってラウンドトリップ検証します。ChatGPT Image 2（タイポグラフィ／UI の模倣テンプレート）または Nano Banana（フォトリアル／ライフスタイル／複数参照テンプレート）を使用します。

このスキルは、以前の Uni1 固定の image-ad-clone（Luma uni-1 でしか動作しない）を置き換えるものです。バックエンドに依存せず、フェーズ 1 でエージェントが、gpt-image-2 と Nano Banana のどちらで検証するかをユーザーに確認します（または参照から自動検出します）。その後、このリポジトリ内の対応するジェネレータースクリプトに処理を振り分けます。

読む順序

1. このファイル — Arcads 固有のジェネレーターパス、モデル選択の判断基準、リポジトリ単位で固定されている項目。
2. shared/skills/image-ad-clone/prompting/guide.md — モデルに依存しない10フェーズのワークフロー全体（ビジュアル分析 → プロンプトの草案作成 → 参照画像を使った生成 → 反復 → 汎用化 → テスト → クロスモデル検証 → ドキュメント化 → 保存）。
3. shared/skills/image-ad-prompting/prompting/template-format.md — エントリーのひな形。
4. shared/skills/image-ad-prompting/prompting/prompt-library.md — 新しいエントリーの追加先。検証済みテンプレートがすでに37件あり、新規エントリーは T40 以降に追加します。

厳守事項

共有ガイドの厳守事項6項目をすべて引き継ぎます（プラットフォームのクロームを除去する、生成によって検証する、汎用化したバージョンをテストする、最終テンプレートにブランド固有のテキストを含めない、黙って上書きしない、両方のバックエンドに関するモデルメモを記録する）。さらに、リポジトリ固有の項目として、次の事項があります。

7. Arcads で使用できるバックエンドは ChatGPT Image 2 または Nano Banana のいずれかです。 uni-1 は使用しないでください。スクリプトの選択は、ユーザーが選ぶ（またはエージェントが自動検出する）フェーズ 1 で行います。

フェーズ 1 で適切なバックエンドを選ぶ

参照広告に表示されている内容に基づいて選びます。ほとんどのテンプレートは、明確にどちらか一方に分類できます。

参照が次のような場合は chatgpt-image-ad（gpt-image-2）を使用します。

• タイポグラフィが中心／UI の模倣（Apple Notes のリスト、偽の Google 検索、偽の Slack スレッド、ChatGPT の会話形式の広告、iMessage のスクリーンショット、比較表、偽の AirDrop ダイアログ、Hinge 風カード、カレンダー UI、天気予報 UI、雑誌の題字）
• ブルータリズム／エディトリアルなタイポグラフィのヒーロー画像（大きな文字がユーモアを生み出しているもの）
• UI 要素内の小さな文字が多いもの

参照が次のような場合は nano-banana-image-ad（Nano Banana ファミリー）を使用します。

• 手持ちのオブジェクトをフォトリアルに表現したもの（ホワイトボード、ナプキン、付箋、レターボード、スクラッチチケット）
• 憧れを誘うライフスタイル写真（夕焼け、ゴールデンアワーのキッチン、屋外広告／交通広告）
• 複数画像の参照をブレンドしたもの（ロゴ＋製品＋スタイル＋キャラクターをすべて1つにまとめたもの）
• 粘土／クレイアニメ／ピクサー風の質感

参照が両方にまたがる場合（例：テキストオーバーレイを重ねた UGC 風写真）、より安全なのはバックエンドごとに1回ずつ、計2回クローンを作成する方法です。そのうえで、どちらのほうがきれいに生成できるかを示す Model notes を付けてテンプレートを公開します。エージェントはフェーズ 8 でこの方法を提案します。

ユーザーが「これを gpt-image-2 でクローンして」または「Nano Banana で」と明示した場合は、その指定に従ってください。

依存関係

このスキルは、同じリポジトリ内にある対応するジェネレータースクリプトを使用します。

• gpt-image-2 で検証する場合：skills/chatgpt-image-ad/scripts/generate_image.py（model: gpt-image-2 に固定）
• Nano Banana で検証する場合：skills/nano-banana-image-ad/scripts/generate_image.py（デフォルトは nano-banana-2。--model nano-banana-pro または nano-banana-edit はオプトイン）

このリポジトリにどちらのジェネレーターもインストールされていない場合は、修正方法を示すメッセージとともにフェーズ 1 を失敗させてください。

また、次も必要です。

• ARCADS_BASIC_AUTH または ARCADS_API_KEY を設定した .env
• （任意）.env 内の PRODUCT_ID — 設定されていない場合、ジェネレーターは最初の Arcads 製品を自動取得します
• Python 3.12 以降

このスキルのジェネレーターの場所

共有ガイドのフェーズ 1 で、対応するジェネレーターを探すよう指示されたら、選択したモデルに応じて、以下の順に探してください。

gpt-image-2 の場合：

1. ~/.claude/skills/chatgpt-image-ad/scripts/generate_image.py
2. <repo>/skills/chatgpt-image-ad/scripts/generate_image.py
3. どちらも見つからない場合：処理を中止し、まず chatgpt-image-ad をインストールするようユーザーに依頼してください。

Nano Banana の場合：

1. ~/.claude/skills/nano-banana-image-ad/scripts/generate_image.py
2. <repo>/skills/nano-banana-image-ad/scripts/generate_image.py
3. どちらも見つからない場合：処理を中止し、まず nano-banana-image-ad をインストールするようユーザーに依頼してください。

アスペクト比の対応付け

Arcads の画像エンドポイント（/v2/images/generate）で受け付けられるのは、どのモデル（gpt-image-2 または nano-banana）を使用する場合でも、**1:1、16:9、9:16**のみです。フェーズ 2 で元の広告のアスペクト比を測定する際は、以下のようにしてください。

• アスペクト比が 4:5、2:3、5:4 の広告 → 1:1 で生成し、後続の広告ビルダースキルでトリミングします。
• アスペクト比が 1.91:1 の広告 → 16:9 で生成し、後からトリミングします。
• アスペクト比が 9:16 の広告 → ネイティブ比率を使用し、変更しません。

テンプレートの Aspect ratio: フィールドに比率のフォールバックを記載し、元の比率ではなく、対応する比率で生成することを後から使うユーザーに伝えてください。

（KIE の per-API リポジトリにある image-ad-clone スキルは、より幅広いネイティブ比率（4:5、2:3、3:2 など）に対応しています。これは、KIE の /jobs/createTask Nano Banana エンドポイントがそれらの比率を受け付けるためです。Arcads 固有の制御よりもアスペクト比の忠実さを重視する場合は、そのテンプレートに KIE リポジトリを検討してください。）

ワークフローのフェーズ（モデルに依存しません。詳細は共有ガイドを参照してください）

1. フェーズ 1：事前確認とモデル選択。 参照画像ファイルが解決できること、.env に Arcads の認証情報があること、両方のジェネレーターが検出されることを確認します。どのモデルで検証するかユーザーに尋ねます（または、参照画像のタイポグラフィと写真のバランスから自動検出します）。
2. フェーズ 2：ビジュアル分析。 参照画像を構造的に説明します。アスペクト比、フォーマットの種類、レイアウト、タイポグラフィ、カラーパレット、写真のスタイル、すべてのテキストの文字列（原文のまま）、装飾要素、除去するクロームを記述します。
3. フェーズ 3：プロンプトの v1 を作成します（ブランド固有の要素はそのままにします）。
4. フェーズ 4：参照画像を使って生成。 一致するジェネレータースクリプトを使用します。--image-ref <reference_path> と、対応するアスペクト比を渡します。
5. フェーズ 5：比較と反復。 差分に基づいてプロンプトを調整します。反復は最大 4 回までです。
6. フェーズ 6：プレースホルダーに一般化します（{brand.name}、{brand.color_primary} など）。
7. フェーズ 7：一般化したテンプレートを別のブランドでテストします。再生成します。構造が崩れる場合は、プレースホルダーのセットを調整します。
8. フェーズ 8：モデル間の検証（推奨）。 このリポジトリのもう一方のバックエンドでも、同じテンプレートを実行します。差分を Model notes ブロックに記録します。
9. フェーズ 9：テンプレートを文書化。 template-format.md の形式を使用します。必須フィールド：タグ、使用場面、アスペクト比、参照画像のガイダンス、変数スキーマ、テンプレートプロンプト（検証済みの全文）、入力例、両方のバックエンドに関する Model notes、検証済みサンプルのパス。
10. フェーズ 10：保存して確認。 shared/skills/image-ad-prompting/prompting/prompt-library.md に追記します。パスを出力します。PNG を恒久的な反復用ディレクトリに移動します。

反復用ディレクトリの構成

<cwd>/iterations/clone-2026-05-26/
  T40-lifestyle-hero/
    prompt.txt
    v1.png, v2.png, …                # against the source ref (chosen backend)
    test-fill-v1.png, …              # Phase 7 generalization test against a different brand
    cross-{other-backend}/v1.png     # Phase 8 cross-model validation (optional)
    notes.md

フェーズ 9 で記載する Model notes の一般的なパターン

**Model notes:**
- **gpt-image-2:** {observed behavior — e.g. "clean — strong on UI mimicry and table text", "tends to add a 4th Slack message — keep prompt explicit about exactly N", "small chart axis labels blur — bump font size feel"}
- **nano-banana:** {observed behavior — e.g. "strong — preferred backend for handheld board photos", "character identity drifts across variants on -2; use -pro to lock", "weak on dense table text — keep rows to 4 max"}

フェーズ 8 で 1 つのモデルのみを検証した場合は、そのことを明記してください。

**Model notes:**
- **gpt-image-2:** validated clean (see iteration path)
- **nano-banana:** untested — validate before using on nano-banana-image-ad backend

uni-1 時代のライブラリとこのライブラリとの違いは、この Model notes ブロックです。省略しないでください。これが、移植可能なテンプレートと、使い方が誰にも分からないテンプレートとの違いです。

関連項目

• shared/skills/image-ad-clone/prompting/guide.md — 10 フェーズの完全なワークフロー
• shared/skills/image-ad-prompting/OVERVIEW.md — エコシステムの概要
• chatgpt-image-ad skill — gpt-image-2 ジェネレーター（このバックエンドを選択した場合の検証に使用）
• nano-banana-image-ad skill — Nano Banana ジェネレーター（このバックエンドを選択した場合の検証に使用）
• arcads-external-api skill — Arcads の規約（セッションフォルダー、クレジット費用の確認、署名付きアップロードのフロー）