visual-design

ビジュアルデザイン

クイックリファレンス

タスク	ツール	ガイド
データチャートまたはグラフ	generate_chart	SKILL.md の Design Ideas を参照
ポスター／インフォグラフィック／アート	create_visual_design	canvas-design.md を参照
アーキテクチャ／フロー図	Excalidraw スキル	アプリ内で編集可能な結果を作成するには create_excalidraw_diagram を使用します。ラスター形式または印刷用の成果物が求められている場合に限り、画像生成を使用してください。

利用可能なツール

generate_chart

データの可視化を行います。matplotlib／plotly のコードを実行してチャートの PNG を生成します。

• python_code (str, 必須)：チャート生成用の Python コード
• output_filename (str, 必須)：.png ファイル名

create_visual_design

ポスター、インフォグラフィック、アートワーク、図表などのビジュアルデザインを作成します。 reportlab、Pillow、svgwrite、または利用可能な任意のライブラリを使用します。

• python_code (str, 必須)：デザイン生成用の Python コード
• output_filename (str, 必須)：.png または .pdf ファイル名

利用可能なライブラリ

用途	ライブラリ	出力	備考
データチャート	matplotlib, plotly, bokeh	PNG	チャートに最適
PDF デザイン	reportlab, fpdf	PDF	自由に制御可能
画像デザイン	Pillow + fonttools	PNG	PNG デザインに最適
ベクターグラフィックス	svgwrite → svglib + renderPDF	SVG → PDF	SVG→PNG はサポートされていません（renderPM が利用できません）
画像処理	Wand (ImageMagick), opencv-python	PNG	まず利用可能か確認してください

重要：PNG を出力する場合は、Pillow または matplotlib を使用してください。svgwrite→renderPM は使用しないでください（rlPyCairo は利用できません）。

デザインのワークフロー

データチャート（generate_chart）

1. データ構造を特定し、適切なチャートの種類を選びます
2. カラーパレットを選択します（下記の Design Ideas を参照）
3. 指定されたラベル、単位、色、寸法、明示的な軸の範囲をコード内で保持します。生成された出力でこれらを確認してください。
4. plt.savefig(filename, dpi=300, bbox_inches='tight') を使ってコードを記述します
5. 生成されたチャートを確認し、保存されたファイルが指定された形式とファイル名に一致することを確認します

ビジュアルデザイン（create_visual_design）

1. デザインのコンセプト／理念を（内部で）定めます
2. canvas-design.md の手順に従います
3. 適切なライブラリを選び、コードを記述します
4. 保存します：reportlab は canvas.save()、Pillow は image.save()、matplotlib は plt.savefig()
5. 出力を確認し、調整します

デザインのアイデア

カラーパレット

テーマ	メインカラー	アクセントカラー	背景色
ミッドナイト・エグゼクティブ	1E2761	408EC6	0D1B2A
フォレスト＆モス	2C5F2D	97BC62	1A1A1A
コーラル・エナジー	F96167	F9E795	2F3C7E
オーシャン・グラデーション	065A82	1B9AAA	021B29
チャコール・ミニマル	36454F	E8E8E8	1C1C1E
チェリー・ボールド	990011	FCF6F5	150E11
セージ・カーム	84B59F	69A297	2D3A2D
ウォーム・テラコッタ	B85042	E7E8D1	2A1F1C

タイポグラフィ

細字またはライトのフォントを推奨します。デザイン内のテキストは最小限に抑えます。

要素	サイズ	スタイル
メインタイトル	48-72pt	太字または細字
補足テキスト	14-18pt	ライト
ラベル／キャプション	8-12pt	レギュラー、控えめ

テキストとキャンバスのバランス（重要）：

• テキストサイズは、キャンバス全体や周囲のデザイン要素との比率を考慮してください
• よくある間違い：キャンバスに対してテキストが小さすぎて、通常の視距離では読めない
• 目安：拡大しないと読めない場合は、小さすぎます
• タイトルは目を引く必要があります。迷ったら大きくしてください
• ラベル／キャプションは、単なる装飾として扱わず、はっきり読めるようにしてください
• テスト：出力を頭の中で 50% に縮小してみてください。すべてのテキストが引き続き読める必要があります

余白と構成

• 十分な余白を確保します（キャンバスの最小 10%）
• 要素間の間隔を統一します
• 要素を重ねず、すべてキャンバス内に収めます
• 視覚的な階層を設け、サイズ、色、位置で重要度を伝えます

避けること

• 要素をキャンバスの端にぴったり配置すること（余白が不十分になります）
• 要素を重ねること
• 色を使いすぎること（3～4 色に抑えます）
• テキストを詰め込みすぎること — 視覚要素を中心にします
• カスタマイズせずに matplotlib のデフォルトスタイルを使うこと

コード要件

• コードでファイルをディスクに保存する必要があります
• 指定された output_filename をそのまま使用します
• PNG：dpi=300 以上を推奨します
• PDF：A4 または Letter サイズを推奨します
• 韓国語のテキストには、適切なフォントを設定します

QA

問題があることを前提に、問題がないか確認してください。

1. 生成された画像／PDFを確認します
2. 要素の重なり、テキストの切れ、余白の不足がないか確認します
3. 十分な色のコントラストがあるか確認します
4. 問題が見つかった場合は、コードを修正して再生成します
5. チェックに失敗した場合は、修正して確認します。有効な出力を、修正サイクルを実施するためだけに再生成しないでください。

UI ガイダンス（tools-config より）

ツールの選択：

• generate_chart：データのチャート／グラフ（matplotlib、plotly、bokeh）→ PNG
• create_visual_design：ポスター、インフォグラフィック、アートワーク、フロー図（reportlab、Pillow、svgwrite）→ PNG または PDF

コード要件：

• チャート：plt.savefig(filename, dpi=300, bbox_inches='tight')
• PDF デザイン：canvas.save()（reportlab）または同等の処理
• 画像デザイン：image.save(filename)（Pillow）
• PNG：dpi=300 以上を推奨します
• PDF：A4 または Letter サイズを推奨します