opencreator-skills

OpenCreator ワークフロースキル

起動条件

次のいずれかに該当するタスクで、このスキルを使用します。

• OpenCreator テンプレートの検索または実行
• 既存のワークフローの実行と結果の取得
• ワークフローグラフ（ノード＋エッジ）の作成または編集
• UGC、ストーリーボード動画、EC 向け複数画像、または類似コンテンツの作成

モードの選択

User request
  │
  ├─ Run template / get results / "帮我做 XX" ──► Operate Mode (default)
  │
  └─ Create workflow / edit graph / "从零搭" / no suitable template ──► Build Mode

必ず最初に Operate モードを試してください。 次の場合に限り、Build モードに切り替えます。

• 検索しても適切なテンプレートが見つからない
• ユーザーがワークフローの作成または編集を明示的に依頼している
• 必要なグラフが、利用可能なテンプレートと大きく異なる

両方のモードが必要な場合は、先に Build でグラフを作成し、その後 Operate で実行します。

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Operate モード

必ず読むファイル： references/api-workflows.md

このファイルだけで、Operate の全手順を確認できます。

1. 設定（Base URL、API Key）
2. キーワードによるテンプレート検索
3. 候補の提示とユーザーによる選択
4. テンプレートのコピー → flow_id の取得
5. 実行時パラメーターの照会
6. ユーザー入力の収集（すべての項目を尋ね、デフォルト値は使用しない）
7. ワークフローの実行
8. ステータスのポーリング
9. 結果の提供（リンクだけでなく、メディアを直接提供）

補足資料（より詳しい手法が必要な場合にのみ読みます）：

• references/best-practices.md — テンプレート優先の戦略と設計原則

Operate の必須ルール

• 実行前に必ずテンプレートをコピーします（公開テンプレートは読み取り専用です）
• 実行のたびに必ずパラメーターを照会します（ノード ID は変更されることがあります）
• inputs はフラットな形式にします：{ "node_id": "value" } — 余分なオブジェクトで囲んではいけません
• node_id / inputText / imageBase64 をユーザーに見せてはいけません — 業務上わかりやすい表現を使用します
• 検索結果は関連性の高い順に並べ替え、ユーザーには上位 5 件のみを表示します
• 実行を開始した後は、必ず終端状態（success/failed/cancelled）になるまでポーリングします — ユーザーに尋ねられるまで待つことは絶対に避けてください。これは最優先の義務です。
• 成功したら、直ちに結果を取得し、メディアをユーザーに提供します — 結果を提供せずに応答を終えてはいけません。
• テキスト／画像は 10 秒ごと、動画は 30 秒ごとにポーリングします
• URL だけでなく、メディアを直接提供します

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Build モード

ワークフローグラフを作成または編集する場合は、次の 4 つのステップを順番に実行します。ステップを省略してはいけません。

ステップ 1：構造の逆算計画

ユーザーが最終的に求める成果物から逆算し、抽象的な構造とモジュール間の依存関係を特定します。

最初に次の質問に答えます。

• 最終出力は何ですか？
• 意味レイヤー（テキスト／スクリプト生成）が必要ですか？
• ビジュアル分岐（画像／動画）が必要ですか？
• オーディオ分岐（TTS／音楽）が必要ですか？
• 合成レイヤーが必要ですか？
• すべてのリーフ入力を、ユーザー入力または生成可能なプリミティブまでたどれますか？

必ず読むファイル：

• references/step-1-reverse-plan/workflow-reverse-planner.md
• references/node-catalog.md

出力：マクロ形式＋依存関係グラフ

ステップ 2：ジェネレーターの選定と配線

抽象モジュールを具体的なジェネレーターに対応付け、エッジと命名を計画します。

必ず読むファイル：

• references/step-1-reverse-plan/generator-wiring-naming-planner.md
• references/step-1-reverse-plan/generator-routing.md

次に、対応するファイルを references/step-2-generators/ から読みます（下記のルーティングテーブルを参照）。

ステップ 3：モデルの選定とパラメーター

モデルを選択し、各ノードの selectedModels とパラメーターを設定します。

モデルを選択する前の必須ルール：

• 各ステップ 3 ファイルの Confirmed model IDs テーブルを、モデル ID の信頼できる情報源として扱います
• 現在のノードタイプ／アトムに明示的に割り当てられているモデル ID のみを使用します
• 説明文でモデルが推奨されていても、そのアトムに対する正確な ID が記載されていない場合は使用しません
• マーケティング名（たとえば Sora 2、GPT Image 1.5、Seedream 5.0 Lite）を、推測したモデル ID に置き換えてはいけません
• アトムに専用のステップ 3 ファイルがない場合は、代替の信頼できる情報源として references/node-catalog.md を使用します
• これらのドキュメントを確認してもアトムに安定したモデル選定情報がない場合は、記載されている固定動作を維持し、selectedModels を独自に作り出してはいけません

対応するファイルを references/step-3-models/ から読みます（下記のルーティングテーブルを参照）。

ステップ 4：プロンプトの作成

inputText が必要なノード用のプロンプトを作成します。

必ず読むこと：

• references/step-4-prompts/prompt-prewrite-reasoner.md

次に、該当するプロンプトのベストプラクティスファイルを読みます（以下のルーティング表を参照）。

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ステップ 2 ジェネレーターのルーティング表

テキスト生成

• テキストのみ → スクリプト：references/step-2-generators/reference-text-generator.md
• 参照画像 → テキスト：references/step-2-generators/reference-image-text-generator.md
• 参照動画 → テキスト：references/step-2-generators/reference-video-text-generator.md
• マルチモーダル入力 → テキスト：references/step-2-generators/multimodal-text-generator.md
• スクリプト → ストーリーボード分割：references/step-2-generators/storyboard-text-splitter.md

画像生成

• テキスト → 画像：references/step-2-generators/text-to-image-generator.md
• 複数画像を参照 → 画像：references/step-2-generators/image-reference-generator.md
• ストーリーボードの一括画像生成：references/step-2-generators/storyboard-image-generator.md
• リライト：references/step-2-generators/relight-image-generator.md
• アングル制御：references/step-2-generators/angle-control-image-generator.md

動画生成

• テキスト → 動画：references/step-2-generators/text-to-video-generator.md
• 画像 → 動画：references/step-2-generators/image-to-video-generator.md
• ストーリーボードのブロードキャスト：references/step-2-generators/storyboard-video-generator.md
• ストーリーボードのアラインメント：references/step-2-generators/storyboard-video-generator-aligned.md
• Omni 動画：references/step-2-generators/omni-video-generator.md
• リップシンク：references/step-2-generators/lipsync-video-generator.md
• モーション転送：references/step-2-generators/motion-transfer-video-generator.md
• 動画の変更／スタイル転送：references/step-2-generators/video-modify-generator.md

音声生成

• テキスト → 音声：references/step-2-generators/text-to-speech-generator.md
• 音声クローニング：references/step-2-generators/voice-cloning-generator.md
• 音楽：references/step-2-generators/music-generator.md

ステップ 3 モデルのルーティング表

• 正確な ID の信頼できる情報源：以下の各ファイルにある Confirmed model IDs の表です。専用のステップ 3 ファイルがないノードについては、references/node-catalog.md を代替として参照します。
• textGenerator ／ scriptSplit：references/step-3-models/text-generator-model-selection.md
• imageMaker：references/step-3-models/text-to-image-model-selection.md
• imageToImage：references/step-3-models/image-to-image-model-selection.md
• videoMaker：references/step-3-models/image-to-video-model-selection.md
• textToVideo：references/step-3-models/text-to-video-model-selection.md
• textToSpeech：references/step-3-models/text-to-speech-model-selection.md
• 入力ノード：references/step-3-models/input-block-skill.md
• 上記に記載がない場合：references/node-catalog.md を確認します。

ステップ 4 プロンプトのルーティング表

• プロンプトを作成する前に必ず読むファイル：references/step-4-prompts/prompt-prewrite-reasoner.md
• textGenerator のプロンプト：references/step-4-prompts/text-prompt-best-practices.md
• 画像ノードのプロンプト：references/step-4-prompts/image-prompt-best-practices.md
• 動画ノードのプロンプト：references/step-4-prompts/video-prompt-best-practices.md

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主な概念

ブロードキャスト

1 枚の画像 ＋ N 個のテキスト → N 個の結果。参照画像ソースには生成画像ではなく、imageInput を使用する必要があります。

アラインメント

N 枚の画像 ＋ N 個のテキストを 1 対 1 で対応させます。個数は必ず完全に一致させる必要があります。

リストの伝播

scriptSplit はテキストのリストを出力します。後続のジェネレーターは各項目に対して自動的に処理を展開するため、ジェネレーターノードを重複させないでください。

共有セマンティックレイヤー

複雑なシナリオ（リップシンク広告、複数分岐の動画など）では、まず共有の構造化ブリーフを生成し、その後、ビジュアルと音声の各ブランチに分岐させます。

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シナリオのリファレンス

• UGCリップシンク広告：references/scenarios/scenario-ugc-lipsync-ad.md
• ストーリーボード動画：references/scenarios/scenario-storyboard-video.md
• EC向け複数画像：references/scenarios/scenario-ecommerce-multi-image.md

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ビルドモードの出力

4つのステップを完了したら、標準のnodes + edges JSONを出力します。

ノードとエッジのスキーマ：references/node-catalog.md

利用可能な場合はcreate_workflowツールで保存し、それ以外の場合はWorkflow PATCH APIを使用します（references/api-workflows.md §10を参照）。