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pawangai/brand-command-pack

アップロードされたブランドボード、ロゴ、写真、説明文から、ChatGPT用の画像生成プロンプトコマンド集(ロゴ、カルーセル、ストーリー、OG画像、記事アイキャッチ、SNS投稿、広告、モックアップなど)をMarkdownファイルとして作成します。

brand-command-pack とは?

このスキルは、ブランドのアイデンティティ(ブランドボード画像、ロゴ、写真、テキスト)を30~40の再利用可能な画像生成コマンドに変換します。各コマンドは `/prefix-name` 形式でMarkdownファイルにまとめられ、ChatGPTで即座にコピー&ペーストして使用できます。ユーザーはブランドボードをアップロードし、**Brand Lock**(ブランドの色、フォント、スタイルを定義するトークン)を適用し、必要なコマンドをコピーするだけです。このスキルは、色、フォント、CTAなどの一貫性を保つために、反復的なプロンプト作成プロセスを自動化し、`brand.json`の生成、Pythonスクリプトによるレンダリング、結果の検証と調整を行います。画像生成モデルが色をでっち上げる傾向があるため、パレットはBrand Lock内でHexコードに固定されます。また、テキストは短く正確に記述し、モデルによる誤記を防ぎます。対応プラットフォームはChatGPTです。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/pawangai/pawang-content-studio/tree/HEAD/skills/brand-command-pack

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ドキュメント

Brand Command Pack

ブランドのアイデンティティ(ブランドボード画像、ロゴ、写真、テキスト)を、/prefix-name 形式のコマンド35~40個を含む1つの .md ファイルに変換します。ユーザーはブランドボードをChatGPTにアップロードし、Brand Lock を貼り付け、必要なコマンドをコピーするだけです。すべてのプロンプトはコードブロック内にあり、ワンクリックでコピーできます。

何百行ものプロンプトの作成、色/名前/CTAの差し替え、フォーマットのチェックといった反復作業はスクリプトで自動化され、結果の一貫性が保たれます。あなたの仕事は、ブランドを注意深く読み取り、brand.json を正確に入力し、スクリプトを実行し、結果を調整することです。

ワークフロー

  1. ブランド情報の抽出: 入力からブランド情報を抽出します。references/brand-extraction.md を参照して、フィールド一覧とその入力方法を確認してください。入力が画像の場合は、画像からテキスト、Hexコード、フォント、視覚的な説明を直接読み取ります。Hexコードが明記されていない場合は、画像から推定し、推定値であることを明記します。
  2. 質問は必要な場合のみ: ブランド名、カラーパレット、タグラインがどうしても判断できない場合にのみ、簡潔な質問を1つ行います。それ以外は推測し、その推測を最終回答に記載します。
  3. brand.json の作成: (例:python scripts/build_pack.py --example)。mascot、services、packages フィールドは省略可能です。これらのフィールドに依存するコマンドは自動的にスキップされ、視覚的な説明文はマスコットなしのバージョンに切り替わります。
  4. レンダリング: python scripts/build_pack.py brand.json /mnt/user-data/outputs/<brand-name>_command_konten.md を実行します。スクリプトは自動的に検証を行います(コードブロック、残りトークン、コマンドのプレフィックス)。
  5. 結果のレビュー: いくつかのコマンド(カルーセル、og、hero、testimoni)を開いて確認します。ブランドに合わせて不自然な表現を直接ファイル内で修正します。たとえば、一般的な例をユーザーのビジネスコンテキストに置き換えます。編集後、python scripts/build_pack.py --check <file> <prefix> を実行します。
  6. カスタムコマンドの追加: ユーザーからリクエストがあった場合(例:カフェ向けの /xx-menu)、同じ形式で追加します。### /prefix-nama の見出し、1行の説明、続いて **Singkat:** と **Detail:** をそれぞれコマンド名で始まるコードブロックに記述します。
  7. ファイルの提出: present_files でファイルを提出し、簡潔に次の内容を回答します:コマンド数、含まれるセクション、行った推測、使い方(ボードをアップロードしてBrand Lockを貼り付け、コマンドをコピーする)。

フォーマットの原則

  • 各プロンプトはコードブロック内にあり、コマンド名で始まります。ユーザーがそのままChatGPTにコピーするためです。
  • ユーザーが入力するプレースホルダーには {中括弧} を使用します。内部トークン [[...]] は最終結果に残してはいけません。
  • パレットはBrand Lock内でブランドの色にHexコードで固定されます。画像生成モデルは制限しないと色をでっち上げる傾向があるためです。
  • 画像内のテキストは短く、正確に表記します。画像生成モデルは長いテキストを誤って綴ることがよくあります。そのため、Brand Lockにテキストルールを記載し、カルーセルは1リクエストにつき1スライドずつ作成します。
  • コマンドプレフィックス:ブランド名から2~3文字を取ります(例:Pawang.devの場合は pw)。/logo などの一般的なコマンドと競合しないようにするためです。

言語

デフォルトのカタログはインドネシア語です。ユーザーが他の言語で記述している場合、スクリプト完了後にレンダリング結果を翻訳しますが、コマンド名、プレースホルダートークン {...}、Hexコードは変更しません。

ユーザーに伝えるべき制限事項

  • ピクセルサイズはあくまで推定値です。画像生成モデルは最も近いアスペクト比を選択します。リサイズや切り抜きはCanvaやFigmaで行ってください。
  • 公式ロゴは元のファイルをそのまま使用することをお勧めします。logo コマンドはバリエーション作成に適しており、マスターファイルの代わりにはなりません。
  • 実際の人物の写真:ユーザー自身がアップロードし、使用権限を持つ特定の顔を模倣するよう求めるプロンプトは作成しないでください。

ファイル

  • scripts/build_pack.py - レンダリングと検証(--example、--check)
  • scripts/catalog.py - コマンドカタログとトークン。永続的にコマンドを追加するにはここを編集します
  • references/brand-extraction.md - 画像やテキストから brand.json を入力するためのガイド

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