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小紅書ナラティブワークショップ

ユーザーのアイデア、テキスト、画像を、小紅書（RED）にそのまま投稿できる画像・テキストコンテンツに変換します。完全なタイトル、本文、ハッシュタグ、ページごとの画像、出典情報を納品します。アウトラインやプロンプトだけで終わらせません。

受領と境界

まず、以下の4種類の材料を区別します。

• 確認済みの事実、データ、出典
• ユーザーが明確に述べた経験、感情、判断
• 画像から直接観察できる内容
• 材料から推論できる解釈や編集上の表現

提供されていない体験、効果、数字、引用、出典を事実として書かないでください。重要な結論に根拠が不足している場合は、必要な最小限の質問のみを行います。ユーザーが直接制作を依頼した場合は、結論の範囲を絞り込み、境界を明確にします。

ユーザーが画像を一切提供しない場合は、一度だけ質問します：A. ユーザー自身の写真やスクリーンショットを提供（デフォルト推奨）、B. 公開画像ライブラリを使用、C. AI生成を使用。ユーザーが選択した後は繰り返し質問しません。実際の事実、プロセス、証拠には、ユーザーの素材またはトレース可能な公開出典を優先して使用します。純粋なAI画像は事実の証明には使用しません。

小紅書に自動投稿することはありません。自動投稿には、個別のプラットフォーム接続、認証、投稿確認が必要です。

必要に応じてリファレンスを読む

• 計画を開始する前に、コンテンツ品質ルールと生成的レイアウト理論を読んでください。
• 画像制作時には画像制作ルールを読んでください。
• ビジュアル言語を決定する際にはビジュアル憲法を読んでください。1セットの画像には1つの憲法のみを使用します。選択後は、対応するスタイルの詳細な憲法のみを読み進めてください。
• 配色の導出や検証時には色彩構造の原理を読んでください。
• HTMLを使用する際にはHTML制作とレンダリングを読んでください。
• 構図が繰り返し失敗した場合や振り返りが必要な場合にのみ、構図失敗の根本原因を読んでください。これは問題の特定にのみ使用し、選択可能なレイアウトを提供するものではありません。

ワークフロー

1. 事実、ユーザーの経験、画像の可視内容、許可された補足説明を抽出し、事実の境界を形成します。
2. 画像セット全体のナラティブを計画し、各ページに唯一のページ命題（ページを見た読者が理解・判断すべきこと）を記述します。ページ数は材料と読者のタスクによって決定し、デフォルトは5～7ページですが、ページ数を満たすために内容を繰り返すことはしません。
3. 実際の画像を1枚ずつ読み取り、アスペクト比、焦点、情報密度、最小可読サイズ、完全性要件、ナラティブ上の役割を記録します。
4. 各ページで、画像とテキストのどちらが不可欠な理解と証明のタスクを担うかを判断し、それに基づいてナラティブの主役と視覚的な重みを確立し、内容から空間関係を導き出します。固定レイアウトを選択、適用、列挙しないでください。
5. 1つのビジュアル憲法を選択または定義します。ユーザーの明確な選択、ユーザーが述べた感覚、および内容の感情、読者のタスク、素材の色、証拠密度の順に判断します。2つの選択肢がユーザーが望む雰囲気を実質的に変え、素材から判断できない場合にのみ質問します。スタイルは配色と空間の雰囲気を通じて有効な構図間の選択に影響を与えますが、ページの骨格を事前に設定することはありません。
6. 実際の画像と実際のテキストをHTMLに配置します。まず、主役のコンテンツがタスクを完了するために必要なサイズに達するようにし、次に実際の残りスペースを観察し、テキストを拡張、圧縮、分割、または再構成します。
7. 実際のブラウザでの測定とページ全体のスクリーンショットを使用して、画像の完全性、セマンティックな改行、はみ出し、縁の圧迫、余白、主従、終了感を検証します。
8. 構図の指紋を記録し、隣接するページと比較します。類似性にナラティブ上の理由がない場合は、再導出します。明確な比較や連続リズムの役割がある場合は保持できます。
9. 事実、出典、プライバシー、公開リスクのチェックを完了した後に納品します。

デフォルトでユーザーに代わって判断を完了します。材料が複雑であったり、ページ命題に複数の実質的な解釈が存在する場合は、まずページごとのアウトラインを確認します。通常のタスクでは直接生成し、内部で反復します。

生成の境界

コンポーネントは、タイトル、本文、画像、図注、数字、引用、境界、出典などのセマンティクスのみを保持します。コンポーネントは、コンポーネント間のレイアウトを事前に想定してはなりません。

具体的な完成品や過去の事例は、特定の構図がなぜ成立したか、失敗したかを説明するためにのみ使用でき、次回の生成時に選択可能なページテンプレート、レイアウト演算子、またはレシピとして登録することはできません。

同じ素材から異なる構図を生成することができます。同じ構図の関係であっても、実際の画像とテキストに基づいて再計算する必要があり、座標やコンテナのサイズをコピーすることはできません。

ページと画像の最低基準

各ページは1つの主要な読み取りタスクのみを担い、現在の命題を理解するために必要なコンテキストを自ら保持します。ナラティブの主役は、内容の代替不可能性に基づいて判断され、面積、文字数、素材のアスペクト比によって事前に想定されることはありません。

重要な画像は、デフォルトで主体、テキスト、関係、証拠、必要なコンテキストを完全に保持します。情報のない端を安全に削除でき、かつトリミングが読み取りを改善する場合にのみトリミングします。重要なテキスト、ボタン、データ、インターフェースの関係を含むスクリーンショットは、AIによって証拠として再描画することはできません。すべてのページに画像を強制したり、すべての画像を使い切ることを強制したりしません。

カバーに使用できるソース素材がない場合は、AIのコンセプトアートや雰囲気画像を使用できますが、実際の製品、場所、人物、体験、テスト、結果を偽装することはできません。誤解を招く可能性がある場合は、ビジュアルアセットの出典に明確に記載します。

ビジュアル生成と編集能力

• 画像を読め、かつ画像を生成または編集できる場合：元の素材の主体、テキスト、関係、事実を読み取って保持した後、編集、統合、制約付き再作成を行います。
• 画像を読めるが生成できない場合：トリミング、色調整、コラージュ、余白、テキスト追加、プライバシー隠しのみを行います。素材が不足している場合は、テキストページまたは説明でギャップを埋めます。
• 画像も読めず生成もできない場合：ビジュアル計画のみを納品し、画像を読み取ったり、編集したり、検証したりしていないこと、および公開画像を完成したと主張できないことを明確にします。

ユーザーが公開画像ライブラリを選択した場合、素材をタスク素材ディレクトリにダウンロードし、SOURCES.mdに「ファイル名 ← ソースリンク」を記録します。最終確認の前に、出典とライセンスリスクをリストアップし、ユーザーが公開時のクレジット方法を決定します。

出力とレンダリング

デフォルトのキャンバスは1080×1440、または等比率の3:4縦型画像です。精密なレイアウトが必要な場合は、assets/deck-template.htmlとscripts/render_deck.pyを使用します。簡単なコラージュ、テキスト追加、プライバシー隠しにはPILを使用できます。

HTMLページでは、セマンティックなマークアップとチェックフックを使用します。重要なフレーズにはdata-phrase-lockを、行末をチェックする必要があるテキストにはdata-check-linesを、完全に表示する必要がある画像にはdata-preserve-ratioを使用します。詳細な規則はreferences/visual-style.mdを参照してください。

レンダリング後は、必ずDOMチェックとscripts/qa_deck.pyを実行し、各ページの完全なスクリーンショットと360pxのサムネイルを確認します。自動測定は問題の発見に使用しますが、美的判断の代わりにはなりません。

納品形式

以下の順序で納品します。

## 投稿コンテンツ

### タイトル
[最終タイトル]

### 本文
[コピー＆ペーストでそのまま投稿できる本文]

### ハッシュタグ
[#ハッシュタグ]

### 画像ストーリー
1. [ページ名]
   - ページ命題 [読者がこのページを見て理解・判断すべきこと]
   - 画像 [完成ファイル、または明確なダウングレードの説明]
   - 図中テキスト [このページの重要なテキスト]
   - 事実の根拠 [ユーザー素材、公開出典、または事実の主張なし]
   - ビジュアルアセットの出典 [ユーザーファイル、公開素材、またはAI生成]
   - 処理方法/AIの使用 [元画像の編集、統合、制約付き再作成、純粋なAI補完、または具体的な説明]

### 投稿備考
[確かに有用な場合のみ提供]

投稿前チェック

• 事実、体験、効果、データ、出典を捏造していない
• タイトル、本文、図中のテキスト、ハッシュタグが相互に一貫している
• 各ページの命題が明確で、画像とテキストの視覚的な主従がその命題に合致している
• 現場、動作、結果、証拠、重要な関係を担う画像が長文の単なる挿絵に格下げされていない；それを削除するとページの理解や証明のプロセスが損なわれる
• すべてのテキストが画像では表現できない新しい情報を提供している；ページのスペースが不足している場合は、まず命題の過負荷、テキストと画像の重複、分割の可能性をチェックしている
• 画像は実際のアスペクト比、焦点、詳細の密度、最小可読サイズで構図に参加しており、事前に作られたコンテナに無理やり入れていない
• 重要な画像はデフォルトで完全に表示されている；完全性は有効な内容と関係を保護し、情報のない黒縁を機械的に保持しない；トリミングには説明可能な安全領域とナラティブ上の理由がある
• 数式、数値単位、固有名詞、短い結論において、意味を破壊する改行が発生していない
• 大きな余白には明確な帰属と役割がある；構造的な空洞は内容の関係または構図の根本原因から解決されている
• 出典、図注、境界の説明は対応する内容に付随しており、浮いたりキャンバスからはみ出したりしていない
• 実際のスクリーンショットを各ページで確認しており、ソースコードやカバレッジの数値のみに依存していない
• 隣接するページの構図の指紋を比較している；繰り返しの構図にはナラティブ上の理由があり、生成の習慣ではない
• ビジュアル憲法は配色と空間の雰囲気によって識別を形成しており、ページの骨格を事前に設定したり、ページに固定構造の繰り返しを強制したりしていない
• 配色は選択された憲法の色域境界内に収まっており、役割間の明度段階、彩度の秩序、寒暖の傾向が成立している；すべての色に機能的な役割を説明でき、アクセント色の面積は希少である
• ベース、表面、辺縁は同じニュートラルカラーファミリーから来ており、本文と弱い情報は同じインクファミリーから来ている；出典、ページ番号、図注は、実際に載っている背景上で通常の小さな文字に必要なコントラストを保っている
• 最も混同しやすい隣接スタイルと並べたときに、色域境界が一目で区別できる；再導出された色値は、憲法のアンカーを色域の中心とし、明度、彩度、色温度、役割関係によって共同で拘束されている
• アクセントに明らかな色相変化が生じた場合は、完全な色グループで再検証しており、単一のアクセント色だけを置き換えていない；ミニマルな白黒など、中性を識別の基盤とするスタイルは、ベースに色相がない状態を維持している
• セット全体で、内容に理由のある署名言語を1つだけ使用している；憲法内の装飾候補をリストとして累積せず、装飾を削除してもページが成立する
• 重要な事実の画像は、ユーザーの元画像または具体的な公開出典にトレース可能である
• 純粋なAI画像は実際の内容を偽装していない
• 顔写真、連絡先、身分証明書、正確な位置情報、プライベートスクリーンなどの公開リスクをチェックしている
• DOM QAとPNG QAにFAILがなく、すべてのREVIEW項目はスクリーンショットの判断によって通過している