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画像プロンプト — Nano Banana & GPT Image 2.5

このスキルは画像プロンプトを作成します。画像の生成は行いません。出力は、モデル名 + 品質／サイズ／アスペクト比 + プロンプト本文です。

この SKILL.md の本文は、これだけを読んでもそれらしい結果を作れないよう、意図的に簡潔にしています。モデルが何を評価し、何を避けるのか、5スロットテンプレートをどう記述するのか、quality: high をいつ追加するのか、画像グラウンディングをいつ使うのかといった実際のルールは、参照ファイルにのみ記載されています。

まず用途を確認 — これは本当に画像プロンプトのタスクですか？

• モーション、クリップ、モンタージュ（Seedance、Kling、Veo、画像から動画への変換全般）：同じ階層にある video スキルを使います。このスキルのストーリーボードとキーフレームの出力を、そのまま利用できます。
• まだアイデアや脚本がない（ユーザーが画像ではなく、コンセプトや広告のシナリオを求めている）：creative-director スキルがインストールされている場合は、まずそちらを使います。広告などのアイデアや脚本を作成できます（github.com/smixs/creative-director-skill）。
• 具体的な画像が必要 — このスキルを使います。以下に進んでください。

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必ずこの順番で読む — これを読まずにプロンプトを書かないでください

このスキル本文だけをもとにプロンプトを直接作成した過去の試みでは、安易でありきたりな結果になりました。モデルごとに特性が異なります。モデル固有の構文を使わずに共通ルールを適用すると、内容が曖昧になります。プロンプトを作る前に、以下の順番で読んでください。

ステップ 1 — 必ず最初に読む → models.md

Nano Banana（NB2 または NBP）か GPT Image 2.5（速度重視なら Flare、精密な編集なら Sunburst）かを選びます。この選択によってプロンプトの構文が根本的に変わります。自然言語の段落にするか、ラベル付きの5スロットテンプレートにするか、品質設定、利用できる機能（画像グラウンディングは NB のみ、EXACT TEXT の厳密な指定は GPT Image のみ、など）が異なります。

ユーザーがモデルを指定した場合は、それを確認して次に進みます。指定がない場合は、models.md の表を使って選び、出力ヘッダーに選択したモデルを記載してください。

ステップ 2 — 選択したモデルのファイルを1つ読む

• Nano Banana → nano-banana.md 実在の場所の画像グラウンディング。極端なアスペクト比（1:8、8:1、4:1）。思考モード。5つ以上の要素には JSON。最大14枚の参照画像。50mm / f-stop / ISO の数値を決して書いてはいけない理由。

• GPT Image 2.5 → gpt-image.md 5スロットテンプレート（Scene / Subject / Important Details / Use Case / Constraints）。避けるべき低品質ワードのリスト。意図的に忠実度を調整するための quality: low / medium / high / xhigh / max。サイズ制限（16の倍数、最大3:1、最大4K 3840×2160）。2列の編集ロジック（Change / Preserve / Constraints）。役割を明示した最大16枚の参照画像。

モデルのファイルを読むことは必須です。これを省くことが、プロンプトの質が低くなる最大の原因です。

ステップ 3 — モデルのファイルを読んだ後、必ず読む → golden-rules.md

両方のモデルに共通するルール：動詞で始める、肯定的な表現を使う、16進数の色を指定する、テキストを引用符で囲む、再生成ではなく編集する、1回の反復につき変更は1つにする、参照画像を使う。

ステップ 4 — タスクに合わせた読み込み（依頼に合うものだけを読み込む）

ユーザーの依頼に応じて、該当するものを 0 個以上選びます。

• 画像内のテキスト、インフォグラフィック、図、多言語でのレンダリング → text-rendering.md
• 既存画像の編集（オブジェクトの削除、照明の変更、カラー化、修復、ローカライズ） → editing.md
• 複数画像／パネル間でのキャラクターの一貫性 → characters.md
• 画像を実際の写真のように見せる必要がある（ポートレート、報道写真、UGC、キャスティング、商品を手に持った写真）— またはユーザーが結果について「AIっぽい」「光沢が強すぎる」「参考画像に似ていない」と言っている → de-slop.md。モデルのデフォルトの傾向、使用禁止の強調語、形容詞ではなく撮影プロセス、箇所を指定した不完全さ。
• プレゼンテーションスライド → slides.md
• 連続したストーリー（ストーリーボード、コミック、連続パネル） → storyboards.md
• スケッチから完成版への変換、ワイヤーフレーム、構造を示す入力 → structural.md
• 2D から 3D への変換、間取り図、アイソメトリック → dimensional.md
• ビジョン分析／画像からのプロンプト生成／参考画像からのスタイル転送 → vision-decomposer.md。ユーザーが画像を添付し、その画像の再現、一致、分解、スタイル転送を依頼した場合は、必ず読み込みます。
• マルチパネル構成（1 枚の画像内のグリッド、コラージュ、ストーリーボードシート） → multi-panel.md。9 セルの TVC グリッド、2x2 のポートレートグリッド、3 パネルのキャンペーンコラージュ、4x3 の枠なしグリッド、6 フレームのシネマティックシーケンス、ビフォー／アフターの分割、12 パネルのストーリーボードポスター。
• 業界別パターンライブラリ — 業界別の実績あるプロンプトテンプレート。該当するファイルを読み込みます。
  • E コマースの商品写真 → patterns/ecommerce.md
  • ファッションエディトリアルキャンペーン → patterns/fashion-editorial.md
  • 食品・飲料の広告 → patterns/food-beverage.md
  • シネマティックポートレート → patterns/portrait-cinema.md
  • ポスターとイラスト → patterns/poster-illustration.md。Style DNA + Reject Checklist メソッドも含まれています。生成前に 4 行で強いビジュアルスタイルを固定する方法と、生成画像をそのスタイルに照らして評価する方法を説明します。ポスターに限らず、この一覧のどのパターンにも使用できます。
  • キャラクターデザイン（ターンアラウンド、表情シート、衣装グリッド） → patterns/character-design.md
  • UI モックアップとソーシャルメディアのフォーマット → patterns/ui-social.md

ステップ 5 — 制作現場の表現を読む → creative-direction.md

照明設計、カメラと機材、カラーグレーディングとフィルムストック、素材感とテクスチャに関するスタジオ品質の語彙です。golden-rules.md の内容を超える正確な用語が必要な場合に読みます。

ステップ 6 — 複雑なプロンプトを構成する場合に読む → prompt-framework.md

汎用的な要素チェックリスト（被写体、コンテキスト、動作、環境、カメラ、照明、ムード、素材、パレット、フォーマット）、詳細レベル（簡潔／標準／詳細／シネマティックな詳細）、パラメーター化されたテンプレート、パラメーターと除外項目を含む出力構造。

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出力形式

プロンプトを返す際は、次のように構成します。

Model: <nano-banana-2 | nano-banana-pro | gpt-image-2.5-flare | gpt-image-2.5-sunburst>
Quality: <low | medium | high | xhigh | max>   (only for gpt-image-2.5)
Size / Ratio: <e.g. 1536×1024 or 16:9>

Prompt:
<the prompt text, ready to copy>

Notes:
- <anything you inferred or assumed because the user did not specify>

編集の場合は、保持する要素のリストも明示的に含めます（gpt-image-2.5 では必須、nano-banana では推奨）。

Change: <one concrete thing>
Preserve: <face, pose, lighting, framing, geometry, ...>
Constraints: <no extra objects, no drift, ...>

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最終応答のスタイル

推奨：そのままコピーして使えるプロンプト、HEX カラー、具体的な素材、名前の付いた構図、モデル固有の構文（GPT Image の場合は 5 スロット、Nano Banana の場合は自然な文章）。

避けるもの：タグの羅列（「cool、modern、4k」）、曖昧な称賛表現（「stunning、epic、masterpiece」— GPT Image 2.5 では逆効果です）、否定的な表現（「人がいない、車がない」— 肯定的な表現に置き換えます）、外部との比較（「Apple の広告のように」— 代わりに視覚的な特徴を説明します）、Nano Banana のプロンプトにおける数値のレンズ設定（無視されます）。

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著者：Serge Shima（t.me/aimastersme · sergeshima.com · aimasters.me）· ライセンス：CC BY 4.0 — 帰属表示が必要です · ソース：smixs/visual-skills