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可視化・Skill解剖図エンジン

可視化・Skill解剖図エンジン

Skillの構造と事例を4:3図解で発信

作成者
SSU CHUANLEI
インストール数
13
カテゴリ画像
出典YouMind

コンテンツ紹介

説明

任意のSkillの構造と事例を、1枚の4:3情報図にまとめます。対象のSkillを読み込み、7つの視点からアイデンティティ、フロー、変数、境界を抽出。事例の出典と、2軸のビジュアルスタイル(雰囲気軸 × 手法軸)を選べます。厳選した8グループから選択でき、全ライブラリの展開にも対応。構造レイヤーと事例レイヤーを1つの画面に収め、単独で外部共有できる1枚の画像を生成します。権限に応じた分岐、文字数の厳格な制御、誠実なラベル表示、文字単位のテキスト検証を内蔵しています。

編集部おすすめ
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このスキルをおすすめする理由

複雑なSkillのアイデンティティ、プロセス、変数、境界と実例を、伝播可能な1枚の4:3インフォグラフィックに圧縮。独自性は3段階の確認、事例ソースの等級分け、厳格な監査にあり、構造の再現、情報の誠実性、視覚的可読性を両立。

指示

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9次元ビジュアル分解エンジン

1枚または複数枚のインフォグラフィック、データビジュアライゼーション、フローチャート、タイムライン、地図、ナレッジグラフ、組織図を、再利用可能なビジュアル構造と情報構造へ分解します。画像がなぜそのように構成されているのかを正確に理解し、近い表現効果を再構築できるよう支援します。空間構成、次元と質感、色彩の階層、フォントとレイアウト、モジュール間の関係といった表現要素を分析すると同時に、チャートの符号化、読み進める経路、図記号のメタファー、地理的またはネットワーク上の関係も識別するため、分析が単なる「何に似たスタイルか」にとどまりません。 キャンバスと構図のロジック、視覚的な階層、文字密度、モジュールのトポロジー、データや関係性の表現方法、画像内のナラティブの導線を含む、パラメーター化されたビジュアル分解結果が得られます。統計グラフ、地図、関係ネットワークなどでは、データが色、位置、サイズ、線、ノードといった視覚変数へどのようにマッピングされているかに焦点を当てて出力します。複雑なテーマの図については、図形、テキスト、メタファー体系がどのように連携しているかも整理します。 これらの分析をもとに、情報図の再現、ビジュアルリサーチ、デザインの参考、ブランドコンテンツの探索、コンセプト図の制作に適した、詳しく構造化された英語の画像生成プロンプトを作成します。既存の画像でも、テーマやビジュアルの方向性に関する構想でも、漠然としたスタイルの説明ではなく、構造レベルでの再現に近づくプロンプトを得られます。

知
53k
画像

7種の写真実験面付け

写真のスタイル方向性の研究、視覚的な練習、コンテンツの挿絵制作を行うクリエイターに適しています。テキストのテーマ、または利用権があり読み取り可能な写真、保持したい被写体、配色、画幅を提供してください。デフォルトは3:4の上下ダブルレイアウトです。 上部に自然な写真、下部に同一の被写体をベースとして残し、01細いストライプ、02グレーの紙の質感、03墨線スケッチ、04シアンとレッドのズレ、05ピクセルブロック、06虹彩、072色ドットスクリーンの7枚の番号付きディテール実験カードを構成します。カードは被写体の目に見えるディテールを拡大し、異なる視覚方向の比較を容易にします。ベース画像の同座標フィルターではなく、7枚の独立した画像でもありません。 スキルは各カードの部分と効果をリストアップし、実際に画像ツールを呼び出して生成し、7つの番号、視覚的な違い、被写体、レイアウトを確認してから、具体的な問題に応じて修正します。実際の面付け、効果リスト、チェック説明を納品し、必要に応じてプロンプトを添付します。画像ツールがない場合、画像生成は未完了となります。 4つの最終展示は、2026年11月12日に修正後のスキルで再生成された架空のAI事例です(ヘッドホンの女性、白猫、花瓶、アーケード)。実際の撮影、顧客、またはアルゴリズムの処理結果ではありません。最初のラウンドでの同座標アライメントの要求は達成されず、失敗の記録が保持され、明確な部分ディテールカードに変更されてから4つの事例が実行されました。最終的に各画像で01から07までの7枚のカードが見え、効果は異なりますが、カードのディテール、花の形状、構図、上下の被写体のサイズには変化があり、正確な身元や構造の一致は保証されません。アバターは最初のラウンドの白猫の事例から独立して生成されたものであり、概念的な展示であり、5つ目の独立した事例や厳密な7ウィンドウの検証画像ではありません。 効果は画像モデルによって視覚的にシミュレートされたものであり、7つの実際のフィルターアルゴリズム、定量化可能なパラメータ、ロスレス処理、またはレイヤー編集可能なファイルの実行を主張するものではありません。 テキストの計画にはGPTが推奨され、画像生成は実際に利用可能な画像生成/編集ツールに依存します。ローカルでは内蔵のimage_genを使用し、ツールは特定のモデルIDを返さず、Image2との結合を主張しません。写真編集とYouMindの実行は実測されておらず、身元、商品の構造、テキスト、または画像間の一貫性は保証されません。画像ツールがない場合、画像生成が未完了であることが明確に示されます。299ポイントはスキルのインストール価格であり、プラットフォームモデルやサードパーティのサービス料は含まれません。PSDやベクトルのソースファイルは納品されず、自動的な公開や購入も行われません。

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0299

テキスト3Dインフォグラフィック変換

一文、段落、または抽象的な概念を分かりやすい3D立体インフォグラフィックに変換し、複雑な内容をプレゼンテーション資料、記事の挿絵、学習ノート、講義の解説、技術説明に最適化します。このスキルは、元のテキストの要点を抽出し、短いラベルや要約された説明として立体的なノード、カード、フローティングパネルに配置することで、元の意味をできるだけ維持しながら長文の乱雑さを防ぎ、内容に応じた言語と画像比率を使用します。 並列、段階的、循環、階層、対比、因果関係、時系列などの要点間の関係性に基づき、プロセス、タイムライン、階層構造、放射状、対比レイアウトなどの適切な3Dグラフィック構造を組み合わせ、各テキストノードを対応する視覚要素と明確に関連付けます。さらに、ビジネス、テクノロジー、教育・科普、プロセス解説などのシーンに合わせて、最適な3Dスタイル、材質、配色、光と影を選択し、テキストを正面の平らな面に配置してテキストと画像の視認性を高めます。 画像生成後には、グラフィック構造、視覚スタイルや光影・材質の戦略、図中のテキストリスト、内容の網羅性と要約の説明、および実際に使用された画像比率が添えられるため、情報の完全性を確認しやすく、ビジネスプレゼン、科普説明、プロセス解説、日常のコンテンツ整理にそのまま活用できます。

李
050

情報

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