gongnyang/gongnyang-prompt-kit

何を解決するか

このプロジェクトは、曖昧な単一文の画像生成リクエストを、gpt-image-2モデル向けの高品質でプロフェッショナルなプロンプトに変換する構造化システムを提供します。一般的な落とし穴、たとえば「素朴なプロンプト」（一般的な結果を招く）や、現代のモデルではノイズを生む古いStable Diffusion（SD）用語の使用を防ぎます。

仕組み

このキットはプロンプトの「コンパイラ」として動作します。ルーティングテーブルを使って、ユーザーのざっくりとしたリクエストを特定のプロフェッショナルなパターン（例：映画のキーアート、タイポグラフィポスター、編集用ファッション）にマッピングし、詳細なリファレンスファイルを取得して正確なプロンプトを構築します。

主なメカニズム：

• ルーティングテーブル：リクエストを特定のカテゴリ（C1-C12）、タイポグラフィポスターのパターン（TP1-TP17）、またはプロモーション素材（P1-P12）にマッピングします。
• バリデーションゲート：Node.jsスクリプト（check_prompt.mjs）で、許可された用語のホワイトリストに基づいてプロンプトをチェックし、生成前に禁止されたネガティブプロンプトや誤ったアスペクト比が使われていないか確認します。
• 厳格なルール：ネガティブプロンプトではなく、ポジティブな記述の使用、特定のHEXカラーパレットの使用、結果に基づく記述（例：「浅い被写界深度」を特定のカメラモデル名ではなく）を強制します。

対象ユーザー

Claude Codeとgpt-image-2を使用し、手動で複雑なプロンプトを設計せずに、プロフェッショナルなビジュアルアセット（ポスター、キーアート、編集用写真）を必要とするユーザー。

特徴

• 包括的なライブラリ：映画のキーアート、タイポグラフィレイアウト、プロモーションデザインパターンの膨大なプリセットを含みます。
• umaバリデーションツール：モデルに到達する前に、「SDスタイル」のノイズやサイズロック違反を検出する組み込みツール。
• プロフェッショナルなワークフロー：Claude Codeのスキルとして直接統合され、ざっくりとしたアイデアから検証済みプロンプトへのスムーズな移行が可能。
• 結果志向のプロンプト作成：曖昧な形容詞ではなく、具体的な視覚的記述と数値（HEX、ケルビン）に焦点を当てます。