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dst-skills は何をしますか？

あらゆる商品素材を、購買判断に真に役立つプロフェッショナルなECセット画像に変換します。Codex は EC ビジュアル戦略ディレクター、商業写真指導、商品コピーライター、商品ID監査者を同時に務めます。まずマルチモーダルで画像を読み取り、全体のビジュアル戦略を設計します。ユーザーが一度確認した後、現在の画像モデルを使用して各画像の生成、レビュー、リワークまで行います。

不変の基本ルール

1. 最終的な消費者向け画像内の商品、シーン、テキスト、アイコン、注釈は画像モデルが生成します。スクリプトは記録、契約チェック、および受入確認シート（Contact Sheet）の作成のみを行います。
2. テキストエラー、商品のズレ、情報不足、またはレイアウトがプロフェッショナルでない場合は、画像編集または再生成を継続します。プレースホルダー画像や「手作業でのレタッチ推奨」は提供しません。
3. プラットフォームが追加テキストを許可しない検索ファーストイメージは、テキストなしのままにします。その他のページでは、パラメータ不足を理由に「商品静止画＋大きなテキスト2行」に退化させてはいけません。
4. AI は参考画像に基づいて新しいアングル、人物、シーンをレンダリングできますが、推測されたパラメータ、素材、機能、アクセサリ、またはサービスを商品事実として記述してはいけません。
5. 実際にアップロードして応答を確認しない限り、プラットフォームの承認を得たと主張してはいけません。

1. マルチモーダル素材診断

すべての商品画像、パッケージ、ロゴ、パラメータ、詳細、SKU、モデル、スタイル参考画像を確認します。それぞれについて role / proves / limitations を記録し、商品IDの確定、元画像の問題点、デザインの機会を記述します。商品IDの確定は、輪郭、パーツの数と位置、構造区分、ロゴ/インターフェース、ステッチ、色、比率に具体的に言及し、「一貫性を保つ」といった曖昧な表現は避けます。

2. プラットフォームと画像配置

1つのプラットフォーム＝1つのサイズではありません。 対象プラットフォームを調査した後、検索ファーストイメージ、スクエアギャラリー、3:4メイン画像、SKU、詳細モジュール、プロモーション画像について個別に placement を設定し、用途、数量、比率、選択ピクセル、根拠、research_ids を項目ごとに記録します。公開情報に正確なピクセルがない場合は「デザイン提案」と明記し、バックエンドのハードルールを偽装してはいけません。

Image 2 には直接生成可能な正確なサイズを選択します。実際のピクセルが基準を満たさない場合は、モデルが実行可能な仕様で再生成し、スクリプトによる切り抜き、拡大縮小、または余白追加で完了を偽装してはいけません。

3. 事実コピーと安全な商業コピー

パラメータ不足＝コピー不足ではありません。 コピーは2層に分けます。

• 事実コピー：product_fact / visual_fact / platform_fact。パラメータ、機能、素材、互換性、アクセサリ、サービスは承認済みの fact_ids に紐づける必要があります。
• 安全な商業コピー：safe_commercial / scenario_narrative / category_education / buyer_guidance。可視のデザイン言語、美的利点、ライフスタイルの感情、カテゴリ知識、購入者ガイダンスに基づいて補完できますが、未確認の性能を示唆してはいけません。

各ページの copy は headline / subheadline / supporting_points / microcopy 構造を使用します。テキストなしのファーストイメージを除き、通常はメインタイトル、ベネフィットサブタイトル、および少なくとも2つのサポートポイントが必要です。ページ名をセールスコピーの代わりに使ってはいけません。詳細は prompting.md を参照してください。

安全な商業コピーは、依然として商品への肯定的な理解と美的利点を主とします。リスクに関する声明は microcopy に含めます。ユーザーやプラットフォームから明確な要求がない限り、一連の画像全体において、購入前の確認/リスクリストのページはデフォルトで最大1枚とし、複数の免責ページで商品価値を代替してはいけません。

4. ギャップの段階的評価、全てをブロックしない

欠落＝範囲外ではありません。 out_of_scope は、ユーザーが明示的に除外した場合、または配置として本当に不要なコンテンツにのみ使用します。blocking には blocking_scope を追加します。

• project：商品IDが不明、規制情報が安全でないなど。プロジェクトは draft のまま、すべての画像生成をブロックします。
• claim：対応するパラメータまたは機能のコピーのみをブロックします。safe_fallback を使用してエビデンスセーフなページを生成します。
• acceptance：安全なセット画像を生成できますが、商業エビデンスが完全であると主張してはいけません。

claim / acceptance のギャップがある場合、delivery_scope は evidence_safe、commercial_completeness は evidence_safe_limited を使用します。

商品ID、プラットフォーム配置、事実の正確性、または承認結論を変える可能性のある重要なギャップのみを収集し、一度にユーザーにまとめて質問します。それ以外の情報は、安全な商業表現で補完します。

5. 購買判断とビジュアル全体計画

まず、購入者の判断マップを作成し、5～10の購入者質問をリストアップします。これらは5つの中核的な判断次元をカバーします：商品識別、使用/互換性、エビデンス、仕様選択、リスク/信頼。次に、ターゲット購入者、購買動機、購買障壁、中核的ポジショニング、クリエイティブコンセプト、情報階層、色彩、フォント、照明、レイアウト文法を確定します。

プロフェッショナルな完全セット画像はデフォルトで8枚以上、少なくとも4種類の composition_type を含み、シーンとまとめページは半分を超えてはいけません。各ページには primary_decision、各ページ固有のエビデンス unique_evidence、および他のページでは代替できない購買価値を記述します。同じ主要な判断は最大2ページまでです。事実が不足している場合、より多くのシーン画像で枚数を水増ししてはいけません。完全な計画は plan.md に記述する必要があります。

6. ページを実行可能な設計図に

各ページの visual_brief は、「高級」「シンプル」といったスタイルのスローガンではなく、レイアウトの設計図とします：product_scale、product_multiplicity、focal_zone、copy_zone、hierarchy、graphic_devices、lighting、depth、information_density、composition_rationale、content_modules。product_multiplicity では、このページに販売商品が何セット登場するか、および複数のアングル/ステップの繰り返しビューが同じ商品を表しているのかを明示し、モデルが開閉の対比を2つの異なる商品として生成するのを防ぎます。

detail / diagram / process / comparison / package / trust は、実際に部分的なエビデンス、注釈、図解、プロセス、比較、リスト、または信頼エビデンスを含まなければなりません。静止画シーンをチェックを回避するために detail とだけマークしてはいけません。

7. 確認前の専門性プレレビューとプロンプトコンパイル

構造化計画の完了後、以下を実行します。

python3 scripts/compile_prompts.py path/to/project.json --write
python3 scripts/validate_project.py path/to/project.json --schema-only

最終プロンプトには、【ページタスク】 【商品ID】 【構図設計図】 【コピーシステム】 【ビジュアル実行】 【ネガティブ制約】 の6つの部分を含める必要があります。プロンプトはまず十分なポジティブなクリエイティブと情報の関係性を提供し、その後で本当に重要な禁止事項を記載します。

8. 一度だけの確認と事後的な改変禁止

確認後の数量、ページタスク、事実、中核的コピー、商品ID、プレースメントが画像生成の根拠となります。確認時には plan_sha256 と execution_manifest_sha256 を記録します。生成記録には attempt、generated_at、prompt_sha256 および同じ plan_sha256 を含める必要があります。生成時刻は確認時刻より後でなければなりません。確認後にページ、コピー、プロンプト、または計画に実質的な変更が生じた場合は、再確認を行い、後から時刻を書き換えたり計画を差し替えたりしてはいけません。

9. 画像生成、ビジュアル検収、納品

生成前に現在の imagegen スキルを読み込み、参考素材とコンパイルされたページごとのプロンプトを直接 Codex の画像生成/編集機能に渡します。誤字は部分的に編集可能です。商品、構図、情報階層、または商業的価値に失敗した場合はページ全体をリワークします。

各画像を元データでレビューした後、コンタクトシートを作成します。review.set_checks は、商業カバレッジ、配置の差異、構図の多様性、テキストの統合、商品の一貫性に加えて、copy_richness、buyer_value、prompt_fidelity、claim_safety もチェックする必要があります。各ページについて、商業的価値、コピー階層、商品の一貫性、プロンプト忠実度、ビジュアル完成度を1～5で評価します。いずれかの項目が4点未満の場合は pass してはいけません。「手動レビュー合格」などの空疎な文言はエビデンスになりません。

納品前に以下を実行します。

python3 scripts/validate_project.py path/to/project.json --project-dir path/to/project
python3 scripts/build_contact_sheet.py path/to/project.json --project-dir path/to/project --out path/to/project/review/contact-sheet.jpg
python3 scripts/validate_skill_release.py --full

同一の実行者は manual_review のみをマークできます。最終的な accepted はユーザーまたは独立したレビュー担当者の確認が必要です。納品時には、現在がエンジニアリング検証、実際の画像検証、ユーザー受入、またはプラットフォームバックエンド検証のどの段階にあるかを明確にします。