meitu-visual-me

Meitu Visual Me

常にユーザーの言語で応答してください。

データに関する免責事項：

• ローカルでの読み取り： Meitu Visual Me は、パーソナライズされた生成のために、MEMORY.md、USER.md、./visual/PROFILE.md などのローカルファイルを読み取ることがあります。これらのファイルはローカルに保存されたままですが、抜粋、要約、またはそこから得られた情報が、生成されるプロンプトに含まれることがあります。
• Meitu API へのアップロード： 提供された画像（写真、参照画像）、生成されたプロンプト、およびそれらのプロンプトに含まれるローカルのプロフィール／メモリ／プロジェクト情報は、Meitu のプライバシーポリシーに従って処理するため、Meitu OpenAPI に送信されます。
• 初回使用時の許可： 初回使用時に、このスキルは、ローカルのプロフィール／メモリ／プロジェクトのコンテキストがプロンプトに含まれる可能性を含め、上記のデータ利用について説明します。写真を提供しない、またはメモリ／プロフィールのコンテキストを使用しない選択もできます。

概要

メモリを活用する AI ビジュアルアシスタントです。ユーザープロフィールや日々のメモリを読み取り、パーソナライズされた画像や動画を生成します。17 種類のシナリオワークフローと 28 種類のトレンドスタイルに対応しています。まず試しに使ってフィードバックを伝えると、システムが好みを自動で学習します。

ユーザーがこの種のパーソナライズされたビジュアルワークフローの使用を明確に求めた場合にのみ実行してください。「あらゆるビジュアルコンテンツの作成ニーズ」のような一般的な要求を、このスキルに振り分けないでください。初回使用時、またはプロフィール／メモリの内容を扱う場合は、読み取られるローカル資料と、Meitu OpenAPI に送信されるプロンプトに含まれる可能性のある要約について、先に説明してください。

ユーザーの発言	実行内容
"帮我画"（何か描いて）	現在の状態に基づいてシナリオを自動選択し、生成します
自撮り写真を送って「换个赛博背景」（サイバー背景に変えて）	背景を差し替え、すぐに結果を表示します
"头像系列"（アバターシリーズ）	1 枚の顔写真から、複数のスタイルのアバターを生成します
"帮我做张 ID 卡"（ID カードを作って）	4 種類のトレンドスタイルから選び、特別なコレクションカードを作成します
"微缩场景"（ミニチュアシーン）	現在の状態を、ミニチュアのトイワールドに変換します
"一键换风格"（ワンクリックでスタイルを変更）	1 枚の画像から、複数のスタイルバリエーションを生成します
"今日卡"（今日のカード）	都市、天気、気分をもとに、日々の情報カードを生成します
"帮我试穿这件"（これを試着させて）	バーチャル試着用の衣服の画像を送信します
"把这张图动起来"（この画像を動かして）	画像を短い動画に変換します
"合个影"（一緒に写真を撮ろう）	あなたと OpenClaw の写真を撮ります

依存関係

• ツール：meitu-cli（npm install -g meitu-cli@latest）
• 認証情報：環境変数または事前に用意した ~/.meitu/credentials.json を優先してください。運用担当者が永続的なローカル設定を明示的に希望する場合は、meitu config set-ak --value <AK> + meitu config set-sk --value <SK> を実行します
• ユーザー情報（任意）：./visual/（存在しない場合、ユーザーがローカルビジュアルワークスペースの作成を選ぶまでは、情報の読み取りをスキップします。作成後、参照用写真やプロフィール／メモリファイルは ./visual/ の下に保存されます）
• プロジェクトファイル：./（openclaw.yaml、DESIGN.md などを含む現在の作業ディレクトリ）
• プラットフォームのコンテキスト（任意）：USER.md、MEMORY.md、memory/今日.md、SOUL.md、IDENTITY.md（プラットフォームから自動的に挿入されます。存在しない場合はスキップします）
• ユーザー設定（任意）：$VISUAL/config/defaults.yaml

パスエイリアス： 以下の説明では、$VISUAL = {OPENCLAW_HOME}/workspace/visual/ です。./visual/ が存在する場合は、そのディレクトリを指します。OpenClaw プラットフォームでは、~/.openclaw/workspace/visual/ に自動的に解決されます。

プラットフォームのセットアップ

OpenClaw： ユーザーデータは ~/.openclaw/workspace/visual/ にあります。プラットフォームが自動的に挿入し、実行時に ./visual/ がこのパスに解決されます。

Claude Code／その他のエージェント： ユーザーデータは、現在の作業ディレクトリの ./visual/ にあります。プロフィールに基づくパーソナライズや長期的なローカルメモリをユーザーが続けて利用する場合に限り、このローカルワークスペースを作成または更新してください。それ以外の場合は、情報の書き込みをスキップしてください。

以下のワークフローにあるすべての ./visual/ パスは、実行時に各プラットフォームによって対応する実際のパスに解決されます。

事前確認

生成のたびに必ず通過する必要があります。失敗した場合は、生成を停止してください。

1. meitu --version — インストールされていない場合は、次のコマンドを案内してください。npm install -g meitu-cli@latest

2. 認証情報を確認します：meitu auth verify --json — 認証情報が無効な場合、認証エラーが返されます。認証情報の設定については、references/setup.mdを参照してください。

3. ./visual/ ディレクトリが存在するか確認します（存在しない場合は、初回ユーザーに案内します。処理はブロックしません）。

4. ユーザーは画像または動画を送信しましたか？ — 動画はサポートされていません。スクリーンショットを送信するよう案内してください。

5. ワークスペースの一度限りの解決（結果はワークフロー全体で保持されます）： モードを検出します：cwd に openclaw.yaml がある場合 → プロジェクトモード、ない場合 → ワンオフ ./visual/ ディレクトリを確認 → capabilities を特定

6. 最小化ルール： 現在のリクエストに必要なプロフィール、メモリ、またはプロジェクトのフィールドのみを読み取るか保存してください。ユーザーが明示的にパーソナライズを希望しない限り、名前、性別、本人確認情報について、長期保存されるメモリやプロフィールの記録を作成または更新しないでください。

   解決後に使用できる変数（以降のステップで直接参照）：

   mode             = "project" (cwd has openclaw.yaml) | "one-off"
   visual           = ./visual/ path (value if exists, otherwise null)
   can_read_knowledge = visual exists
   can_record       = mode == "project" AND visual exists
   output_dir       = Resolve output_dir: openclaw.yaml → "./output/" | else → "$VISUAL/output/meitu-visual-me/"
   

   mkdir -p {output_dir} 厳守事項：output_dir はスキルフォルダー内を指してはなりません

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コアワークフロー

Preflight → [Context] → Execute → [Refine] → Deliver → [Record]
              ↑ creative tasks run this       ↑ creative     ↑ project mode
              ↑ tool tasks skip               ↑ tool skip    ↑ one-off skip

コンテキスト

パート 1：ルーティング

先にルーティングし、その後に読む — まずワークフローを照合し、その後、何を読み、どう進めるかを決定します。

最初に：ワークフローを照合する

ユーザーの入力を、以下の「ワークフロー」セクションにあるトリガーワードと比較し、該当するワークフローを特定します。シナリオの詳細はreferences/workflows.mdを参照してください。

該当するものがない場合は、次の3つのケースがあります。

• 説明が明確（例：「月の上にいる猫を描いて」） — ワークフローの照合は不要です。プロンプト作成ルールに従ってスタイルを決め、text-to-imageで直接生成します。
• テキストなしで画像のみ送信された — 画像の内容に基づいて適切な選択肢を4つ提案します（例：背景の差し替え、スタイルのリミックス、ID カードの作成、画像から動画を生成）。ユーザーに選んでもらいます。
• 指示が曖昧（例：「描いて」「画像を生成して」） — 次のシナリオを提案します。
  1. ./visual/memory/global.md で好みのシナリオを確認し、見つかった場合はそれを優先します。
  2. メモリがない場合は、時間帯とコンテキストに基づいて17個のワークフローから4つ選び、ユーザーに選んでもらいます。

次に：読み込みレベルとスタイルの扱いを決定する

ワークフローの種類	読み込みレベル	スタイルの扱い	含まれるワークフロー
シナリオ生成	標準読み込み	スタイルルールに従います（利用可能な場合はメモリを使用し、それ以外の場合は4つの選択肢を提示）	persona-diorama、daily-card、morning-grid、ootd、data-diorama、emotion-grid、relationship-board、memory-collage、real-toon
ガイド付き生成	標準読み込み	ワークフローにスタイル選択の手順が組み込まれています（例：ID カードでは4つから1つ選択）	id-card、style-remix、avatar-series
背景の差し替え	軽量読み込み	スタイル選択は不要です（ユーザーがシーンを指定）	swap-bg
ツール操作	読み込みなし	スタイルは関係ありません。直接実行します	beauty、virtual-tryon
動画	軽量読み込み	スタイルは関係ありません	to-video、motion-transfer

画像を生成する場合は、スタイルキーワードと自動マッチングルールについてreferences/style-library.mdを参照してください。

3番目：CLI コマンドを決定する

各ワークフローに対応する CLI コマンドは、「ワークフロー」セクションの表に記載されています。コマンドのパラメーターの詳細はreferences/models.mdを参照してください。image-editではサブモデルを選択する必要があります：praline_pro（一般的な編集）／gummy_pro（ポートレート・ペット写真、ヘアスタイルの調整）。スタイル変換の既定値はimage-style-transferです。image-edit --model nougatを使用するのは、明示的に高品質編集を行う場合に限ります。

ルーティング決定の出力（Context から Execute に渡されます）：

{
  "workflow": "persona-diorama",
  "command": "text-to-image",
  "read_level": "standard",
  "has_reference_image": true,
  "style": "微缩世界",
  "style_resolved": true
}

パート 2：コンテキストの読み込み

読み取りレベルは上記のルーティングテーブルで決まります。読み取りなしと軽い読み取りのワークフローでは、この手順は不要です。

標準の読み取りチェックリスト（優先度の高い順）：

1. ./DESIGN.md — プロジェクトのコンテキスト（存在する場合は優先し、記載されていない内容だけを補足します）
2. ./openclaw.yaml — 短縮名の参照を解決します（例：brand: "acme" → ./visual/assets/brands/acme/）
3. ./visual/rules/quality.yaml — 禁止されているスタイル
4. ./visual/PROFILE.md — ビジュアルアイデンティティ
5. ./visual/memory/global.md（最初の 30 行）— 好み
6. プラットフォームのコンテキスト（利用可能な場合は読み込み、利用できない場合はスキップ）：USER.md、MEMORY.md、memory/今日.md、SOUL.md、Weather API

見つかった情報を活用し、ユーザーの体験を決して捏造しないでください。

パート 3：プロンプトの作成

書式：[構図／カメラアングル] + [被写体] + [動作／表情] + [シーン／背景] + [スタイルの参照] + [照明] + [ユーザー固有の詳細]

厳守事項：

1. 純粋な物語形式にすること。キーワードの羅列は禁止です

   • ❌ woman, dress, red background, fashion, 8K, masterpiece
   • ✅ 仕立ての良いブラウンのドレスを着た若い女性が、鮮やかなチェリーレッドの背景の前で自信に満ちたポーズを取っています。ファッションエディトリアル風で、温かみのあるフィルムグレインが感じられます。

2. 参照画像が提供された場合は、プロンプト内でその目的を明示してください（顔の類似性を保つ／構図を参照する／スタイルを参照する）。説明なしに画像を添付するだけではいけません。

3. スタイルのキーワードを物語に組み込むこと — 1～2 個を選び、文章に自然に織り込んでください。末尾に羅列するのは禁止です。

4. ユーザーのコンテキストがある場合は、個人的な詳細を優先して組み込んでください。コンテキストがない場合は、ユーザーの説明に基づいてそのまま生成し、処理を止めないでください。

5. 生成する画像にはすべて、明確なスタイルの方向性を持たせてください。 スタイルの決定は、次の優先順位に従います。

   • 今回、ユーザーがスタイルを指定した → そのまま使用します
   • ユーザーは指定していないが、./visual/memory/global.md に好みのスタイルが記録されている → 改めて質問せず、記憶されているスタイルをそのまま使用します
   • ユーザーは指定しておらず、記憶もない → その日の状況とシナリオに基づき、references/style-library.md のスタイル選択ガイドから適したスタイルを 4 つ選び、生成前にユーザーに選んでもらいます

スタイルの方向性がない「汎用」画像を生成してはいけません。ユーザーが一貫して同じスタイルを選ぶ場合は、Record フェーズの観察パイプラインを通じて記録し、次回からそのスタイルをそのまま使用してください。

例 1（persona-diorama — memory/今日.md より。ユーザーは今日、重要な納品を完了しました）：

木製のデスクの上にある、アイソメトリックなミニチュアの作業スペース。小さなフィギュアの周りには、[記憶から抽出したアイテム] が置かれています。デスクの隅では、お祝いの紙吹雪キャノンが破裂した瞬間を捉えています。窓から差し込む午後の温かな光に包まれ、シーン全体が愛情を込めて作られたおもちゃ屋のジオラマのように感じられます。

例 2（swap-bg — ユーザーが自撮り写真を送り、「换成东京街头」と言いました）：

人物はそのままにし、背景だけを、ネオンサインやにぎやかな横断歩道、道路の両側に並ぶ店舗の温かな光に彩られた、活気ある東京の街並みに変更してください。夕方の雰囲気で、街の明かりは柔らかく広がっています。

例 3（ID カード — 参照画像を使用し、ユーザーは Cyber Neon スタイルを選択）：

顔の類似性を最優先してください。顔の骨格を正確に維持します。短い黒髪に黒縁の眼鏡、オーバーサイズのパーカーを着た若い男性です。3D コレクターズフィギュアのレンダリングは控えめに適用し、プロポーションは実物に近づけてください。Cyber Neon スタイルの縦型 ID CARD を生成します。ベースはブラッシュドカーボンファイバー、縁はネオンシアンとマゼンタの輝き、フォントは等幅のターミナルフォントです。情報欄：「小明」／「独立开发者」／「杭州」— EST. 2000。サイドストリップ：「卫衣收集者」。わずかに傾け、スタジオ照明の商品写真のような雰囲気にします。

実行

CLI コマンドの判断表：

タスクの種類	コマンド	主なパラメーター	備考
テキストから画像を生成	meitu text-to-image	--prompt --size --ratio	参照画像なし
参照画像を使った生成	meitu text-to-image	--image_list --prompt --size	スタイライズ／集合写真
背景の差し替え／コンテンツ編集	meitu image-edit	--image_list --prompt --model	モデル選択表を参照
顔の差し替え	meitu image-face-swap	--head_image_url --sence_image_url --prompt	アバターシリーズ
美肌補正	meitu image-edit --model gummy_pro	--image_list --prompt --model gummy_pro	1 人のポートレートのレタッチ
画像から動画を生成	meitu image-to-video	--image_list --prompt --video_duration	非同期タスク
動きの転送	meitu video-motion-transfer	--image_list --reference_video_list --prompt	非同期タスク
バーチャル試着	meitu image-outfit-swap	--image_url --prompt [--clothes_image_url]

image-edit のモデル選択：

優先度	モデル	用途	出力スタイル
1	text-to-image --image_list	スタイライズ：カートゥーン、3D フィギュア、アニメ、スケッチ、芸術的な再創作	芸術的（リアルな顔ではありません）
2	gummy_pro	ポートレート／ペットの写真、ヘアスタイルの調整	リアルなポートレート
3	praline_pro (default)	その他すべて：テキストの操作、背景の差し替え、色調補正、要素の追加／削除、複数画像の合成	一般的な編集

簡単なルール：「画風を変える」（スタイル変更、出力が実在の人物に見えない）→ text-to-image --image_list；「ポートレート写真を撮る／ヘアスタイルを変える」（ポートレート写真）→ gummy_pro；「内容を変更する」（コンテンツの編集）→ praline_pro

参照画像の振り分け：

意図のモード	参照画像の扱い	コマンド
スタイライズ（写真 → フィギュア／アニメなど）	--image_list で渡し、プロンプトで目標のスタイルを説明	text-to-image --image_list
背景の差し替え	--image_list で渡し、プロンプトで「人物は変更しない」と明示	image-edit --model praline_pro
集合写真（複数の参照画像）	複数の画像を --image_list で渡し、プロンプトで集合写真のシーンを説明	text-to-image --image_list img1 img2
参照画像のみを分析（ツールには渡さない）	構図／スタイルの情報を抽出してプロンプトに含める	text-to-image（テキストのみから画像を生成）
顔の差し替え	--head_image_url と --sence_image_url で個別に渡す	image-face-swap

出力ディレクトリ： Preflight で解決した output_dir を使用します。ディレクトリが存在することを確認してください（mkdir -p）。すべての meitu コマンドに --json --download-dir {output_dir} を追加します。

結果フィールドの参照：

• --download-dir を指定した場合 → ローカルパスには downloaded_files[0].saved_path を使用します（media_urls も利用できますが、ローカルパスのほうが信頼性が高いです）
• --download-dir を指定しない場合 → 結果の URL には media_urls[0] を使用します
• エラーレスポンス → まず CLI の生フィールド code、hint、error_name、action_url を読み取ります。ユーザーにエラーを伝える際は、meitu-tools の契約に従って、これらを Agent の拡張フィールド error_type、user_hint、next_action、action_link に対応付けます

画像入力： ユーザー提供の画像は URL またはローカルパスで渡します。参照画像が必要な場合は、./visual/assets/references/user.jpg を確認してください。

コマンドの例：

# Text-to-image
meitu text-to-image --prompt "..." --size 2K --ratio 1:1 --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-visual-me

# Image editing
meitu image-edit --image_list <url> --prompt "..." --model praline_pro --json --download-dir {output_dir} --skill_name skill_meitu-visual-me

# Image-to-video (async)
meitu image-to-video --image_list <url> --prompt "..." --video_duration 5 --json --skill_name skill_meitu-visual-me

エラー時の段階的な簡略化（順に各レベルを試します）：

レベル	対応	例
L1	優先度の低い修飾語を削除	照明／素材の説明を削除し、被写体＋シーン＋スタイルは維持
L2	列挙型パラメーターを下げる	--size 4K → --size 2K（text-to-image）；--size 2K → --size 1K（image-poster-generate）；--ratio 9:16 → --ratio 1:1
L3	オプション入力を削除	参照画像を削除し、テキストのみから画像を生成する方式に切り替える
L4	核となる要素だけに絞る	被写体＋スタイルのみを維持し、それ以外はすべて削除
L5	中止してエラーを報告	具体的なエラーをユーザーに知らせ、認証情報を確認するかサポートに問い合わせるよう提案します
2 回連続で失敗したら、1 段階上の処理に切り替えてください。その他のエラーについては、references/troubleshooting.md を参照してください。

Refine（クリエイティブなタスクでは必須、ツールタスクではスキップ）

ツールタスク（beauty、virtual-tryon、image-superres-enhance）では、このステップをスキップして Deliver に直接進みます。

クリエイティブなタスク向けの反復的な改善ループ：

1. 結果を提示する — 生成した画像を表示し、デザインの意図（このスタイル・構図・カラーパレットを選んだ理由）を簡潔に説明します
2. フィードバックを待つ — 次の 3 つの方向性があります：
   • ユーザーが承認する（「好」／「不错」）→ Deliver に進みます
   • ユーザーが変更を依頼する（「背景换一下」／「颜色太亮」）→ ステップ 3 に進みます
   • ユーザーが全面的に却下する（「完全不对」／「重新来」）→ Execute に戻って再生成します
3. 調整して再生成する — フィードバックに基づいてプロンプトまたはパラメーターを変更し、CLI コマンドを再実行してステップ 1 に戻ります
4. 反復回数の上限 — 3 回までを推奨します。3 回を超えたら、要件の方向性を調整する、サブタスクに分割する、別のワークフローを試す、といった方法を積極的に提案します

注： 結果を提示せずに、画像を連続して複数生成してはいけません。生成するたびに、ユーザーからのフィードバックを待ってください。

Deliver

ファイルはすでに正しいディレクトリにあります（Execute は Preflight の output_dir を使用します）。名前の変更だけが必要です。

ファイル名の変更： mv {downloaded} {output_dir}/{YYYY-MM-DD}_{description}.{ext}

パスの表示ルール： ユーザーにファイルパスを提示する際は、~/.openclaw/... 形式を優先してください。一部のチャットプラットフォーム（例：WeChat Work MEDIA）では ~/ を先頭に付けたパスのみ認識されます。絶対パスを使うと、画像やファイルが表示されません。内部処理では絶対パスを使用できます。

WeChat への配信： WeChat チャネル（channel=openclaw-weixin）では、MEDIA:visual/output/meitu-visual-me/{filename}.jpg（相対パス）を使用してください。

配信後： 配信後は、次の生成に進む前にユーザーからのフィードバックを待ってください。ユーザーからスタイルや好みに関するフィードバックがあった場合は、Record に進みます。ユーザーが「适配各平台」と言った場合は、references/channel-presets.md を読み込んでください。

DESIGN.md のメンテナンス： DESIGN.md の Iteration Log が 5 件を超えた場合は、直近の 5 件を残し、それ以前の記録を ./drafts/design-history.md にアーカイブして簡潔にまとめます。

記録

can_record = false → このセクション全体をスキップします。 単発モードでは、フィードバックはすべて現在の会話でのみ有効です。

書き込みゼロがデフォルト — 生成後は何も書き込みません。ユーザーから明示的なフィードバックがあった場合にのみ書き込みます。

ユーザーの発言	実行すること
「好」／「このスタイルが好き」	./visual/memory/observations/observations.yaml に所見を追記します（自動で行い、ユーザーの確認は不要です）。その所見の projects が 2 以上の場合、返信の最後に、押しつけがましくならないように次のように伝えます：「ところで、N 個のプロジェクトで X をお好みでした。共通の好みとして保存しますか？」ユーザーが確認した場合 → memory/global.md または memory/scenes/{scene}.md に書き込み、所見を削除します。ユーザーが反応しない場合 → 何もしません
「XX スタイルはやめて」	openclaw.yaml がある場合 → 次のように尋ねます：「このプロジェクトだけ XX を避けますか、それとも今後のすべてのプロジェクトで XX を使わないようにしますか？」このプロジェクトのみ → ./DESIGN.md の Constraints に追記します。今後すべて → ./visual/rules/quality.yaml に追記します（ユーザーの確認が必要です）。openclaw.yaml がない場合 → 現在のタスクにのみ適用し、書き込みません
「私は男性です」（アイデンティティに関する事実）	./visual/PROFILE.md に書き込みます
新しい参照写真を送る	./visual/assets/references/user.jpg として保存します
「背景を変えて再生成」	現在のタスクを再実行し、書き込みません

ユーザーが何も言わない場合は、何も書き込まず、オーバーヘッドをゼロにするため observations.yaml も読み込みません。

単発モードの例外： ユーザーが単発モードで同じ好みを繰り返し伝えた場合（例：「グラデーションは使わないで」と複数回伝える）、エージェントは次のように提案してもかまいません。

「グラデーションなしを何度か希望されました。全体の禁止リストに追加しますか？」 → ユーザーが同意 → $VISUAL/rules/quality.yaml に書き込みます（確認が必要です） → ユーザーが同意しない → 現在の会話でのみ有効です

肯定的なフィードバックの記録手順：

1. $VISUAL/memory/observations/observations.yaml を読み込みます（存在しない場合は作成します）
2. 意味的に似ているキーを探し、統合するか新規作成します
3. ファイルに書き戻します
4. len(projects) >= 2 の場合 → 保存先への移行を提案します（押しつけがましくならないようにします）

保存先への移行を提案するテンプレート：

「N 個のプロジェクトで X をお好みでした。保存しますか？ → シーン [デフォルト] に保存 → 共通の好みに保存 → 保存しない」

scope_hint が null でない場合 → デフォルトで scenes/{scope_hint}.md に保存します。null の場合 → デフォルトで global.md に保存します。 ユーザーが確認した場合 → 対象ファイルに書き込み、所見の項目を削除します。ユーザーが反応しない場合 → 何もしません。

書き込み形式の詳細については、フィードバックの処理時に references/feedback-loop.md を読み込みます。所見のライフサイクルと分類については、references/memory-protocol.md を読み込みます。

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初回ユーザー向けガイド

./visual/ ディレクトリが存在しない場合、新規ユーザーであることを示します。オンボーディングフローを実行するには、references/first-time-guide.md を読み込みます。

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ワークフロー（17）

すべてのワークフローの詳細については、references/workflows.md を読み込みます。

生成

トリガーとなる語句	ワークフロー	コマンド
微縮シーン (miniature scene)、個人シーン (personal scene)	persona-diorama	text-to-image
今日のカード (daily card)、都市チェックイン (city check-in)	daily-card	text-to-image
おはよう (good morning)、朝の四分割グリッド (morning grid)	morning-grid	text-to-image
OOTD、今日何を着るか (what to wear today)	ootd	text-to-image
データシーン (data scene)、今日のデータ (today's data)	data-diorama	text-to-image
9分割グリッド (nine-grid)、感情グリッド (emotion grid)	emotion-grid	text-to-image
関係ボード (relationship board)、関係コラージュ (relationship collage)	relationship-board	text-to-image
思い出のコラージュ (memory collage)	memory-collage	text-to-image
集合写真 (group photo)、一緒に写真を撮る (take a photo together)	real-toon	text-to-image
ID カード (ID card)、コレクションカード (collectible card)	id-card	text-to-image
ワンクリックでスタイルを変更 (one-click style remix)、スタイルを変更 (change style)、スタイル万華鏡 (style kaleidoscope)	style-remix	text-to-image --image_list（スタイル変更） / image-edit --model praline_pro（構造を維持した編集）

編集

トリガーワード	ワークフロー	コマンド
背景を変える（swap background）、背景を変更する（change background）	swap-bg	image-edit --model praline_pro
アバターシリーズ（avatar series）、アバターを変える（change avatar）	avatar-series	text-to-image → image-face-swap
美顔（beauty）、肌をなめらかにする（skin smoothing）	beauty	image-edit --model gummy_pro

動画とバーチャル試着

トリガーワード	ワークフロー	コマンド
動かす（bring to life）、画像から動画を生成する（image to video）	to-video	image-to-video
この動きをさせる（do this motion）	motion-transfer	video-motion-transfer
試着する（try on）、服を試す（try clothes）	virtual-tryon	image-outfit-swap

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参考資料

ファイル	参照するタイミング
references/workflows.md	特定のシナリオのワークフローを実行するとき
references/models.md	コマンドの詳細なパラメーターが必要なとき
references/style-library.md	画像を生成するとき（ユーザー指定のスタイルや自動マッチングが必要な場合）
references/channel-presets.md	複数のプラットフォームに合わせるとき
references/feedback-loop.md	ユーザーのフィードバックの書式を扱うとき
references/memory-protocol.md	観察のライフサイクルや好みの分類を扱うとき
references/troubleshooting.md	エラーが発生したとき
references/setup.md	初回設定時
references/first-time-guide.md	./visual/ が存在しないとき（新規ユーザーのオンボーディング）