bc-image-roaster は何をしますか？
RULES.md を読み、次に現在のステップのリファレンスを参照してください。既存画像に対する軽量・高速な編集が目的です。核となるのはプロンプトです。ユーザーは英語を母語としないため、ざっくりとした英語で記述します。コンポジットやマスキングは行いません。ドリフト（意図しない変化）は、表現の調整とチェック、再試行によって対処します。
前提条件
- Rook が接続されていること（
rhino_pingが pong を返すこと）。rhino_render_viewが利用可能であること。 - Python 3.11 と Pillow（numpy は不要）がスクリプト用にインストールされていること。
- 入力画像がディスク上にあること。挿入するオブジェクトの参照画像もディスク上にあること。
ワークフロー
- 画像を読み取る。 意図：ターゲット、類似オブジェクト、リスクのあるアイテムのシーンインベントリを作成する（ルール EDT_01）→ image-reading.md。
- 編集仕様を作成する。 意図：何を変更し、何をそのままにするか、サイズと位置のアンカーを定義する。必要な場合のみユーザーに質問を返す（EDT_02）。
- プロンプトを作成する。 意図：プロンプトテンプレートに仕様を反映し、実行前にユーザーに表示する（EDT_03）→ prompting.md、edit-types.md。
- 実行する。 意図：準備した入力に対して Rook 経由で1回呼び出す（MOD_01）→ models.md。
- チェックする。 意図：変更が適用され、それ以外は変化していないことを確認する。1回のプロンプト修正で再試行する（CHK_01、CHK_02）→ check.md。
- 成果物を提供する。 意図：最終画像、比較シート、失敗した試行ごとに1行のログを提供する（CHK_03）。
ユーザーからプロンプトが渡された場合：ステップ1～3でプロンプトを調整し、表示してから実行する（ステップ4～6）。ただしユーザーが実行しないよう指示した場合は除く。追加工編集の場合は EDT_04 を参照。
パラメータ
| パラメータ | デフォルト | 参照先 |
|---|---|---|
| model | fal-ai/nano-banana-2 | models.md |
| resolution | 2K | models.md |
| aspect_ratio | 入力画像の比率、または auto | models.md |
| 再試行上限 | 3回 | RULES CHK_02 |
| ドリフト確認しきい値 | 領域あたり3％ | check.md |
タスクルーター
- 画像読み取り：シーンインベントリ
- プロンプト作成：テンプレート、ルール、失敗時のプロンプト修正
- 編集タイプ：編集の種類ごとのテンプレートと語彙
- モデル：モデル選択、Rook 呼び出し、制限、料金
- チェック：試行の評価、再試行、成果物提供
- メンテナンス：スキルの変更、Git、同期
リポジトリマップ
| トピック | リファレンス | コード |
|---|---|---|
| 入力準備、Rook 呼び出し | references/models.md | scripts/prep_input.py |
| 領域ごとのドリフト | references/check.md | scripts/compare.py |
| 比較シート | references/check.md | scripts/sheet.py |
スクリプトの実行方法：python -I <skill>/scripts/<name>.py --help
出力例
カレントプロジェクト内に image-roaster/<yymmdd>-<短い名前>/ という作業フォルダが作成され、try-01.png …（最後のものが結果）、sheet.jpg（入力と各試行を並べ、モデルと判定をラベル表示）、log.md（リクエスト、インベントリ、各プロンプト、各チェック結果）が保存されます。