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解決する課題

記事、コースノート、アウトライン、既存のドキュメントなどのテキストベースの素材を、PPT形式の一連の手描き風技術解説画像に変換します。視覚的に魅力的で汎用的ではない技術イラストやナレッジカードを作成する際の問題を解決し、「テンプレート的なPPTの外観」を避けつつ、複数ページにわたって一貫した視覚スタイルを維持します。

仕組み

このプロジェクトは、AI Agentを構造化されたワークフローに導き、編集可能なプレゼンテーションファイルではなく、ラスター画像（PNG）を生成するためのCodex Skillです。プロセスは以下の通りです：

1. コンテンツ分析: ソース資料を読み込み、テーマ、ターゲット層、核心となる主張を決定します。
2. ナラティブ計画: コンテンツをナラティブ構造（例：教育、説得、製品説明）に整理します。
3. レイアウト選択: コンテンツをメタファー、比較、フロー、マトリックスなどの特定のページ原型にマッピングします。
4. 視覚的スタイリング: 一貫した「ビジュアルDNA」（ほぼ白の背景、細い手描きの線、特定の落ち着いたカラーパレット）を適用します。
5. 画像生成: 画像モデル（ChatGPT Image 2.0を推奨）向けの詳細なプロンプトを作成し、21:9のカバー画像と16:9の本文画像を生成します。

対象ユーザー

• 中国語の技術記事やコースのカバー画像やイラストを必要とする技術ライターや教育者。
• 長文テキストやアウトラインを視覚的なナレッジカードに変換したいコンテンツクリエイター。
• 画像生成の前にAIにナラティブフローを計画させたいCodexユーザー。

ハイライト

• ナラティブファーストアプローチ: 画像生成の前にコンテンツ構造と意味論的なレイアウトに焦点を当てます。
• 一貫したビジュアルアイデンティティ: 落ち着いた色調と最小限の装飾による、特定の手描き美学を強制します。
• 特定の出力フォーマット: 21:9のカバー画像と16:9の本文画像をPNGとして生成します。
• 統合されたワークフロー: 取り込み、ナラティブ計画からプロンプトエンジニアリング、品質チェックまでの完全なパイプラインを含みます。