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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
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9
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。

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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。

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23k
画像

棒人間図解

複雑な概念、抽象的な理論、長いプロセス、読書メモ、ビジネス分析、成長の物語を、GPT-Image 2での生成に適した縦型の知識カード、インフォグラフィック、手描き図解のPromptに変換します。プロセスの整理、比較、原因分析、知識の分類から、どん底から突破口へ向かう成長の物語まで、核心を抽出し、適切な構図、視覚的な比喩、読み進める流れを組み合わせることで、内容をひと目で理解し、記憶しやすくします。 中国語によるカード構成の説明とビジュアルシステムの提案が得られます。構図、手描きのスタイル、色彩の考え方、フォントの雰囲気に加え、そのままコピーして使える英語の画像生成 Promptも含まれます。デフォルトでは3:4の縦型画面を採用し、知識カード、小紅書のカード、縦型インフォグラフィック、ポスターに適しています。テーマに応じて棒人間、簡略化した人物、アイコンを使い分け、状態、動作、感情を表現します。同時に情報モジュールの数を調整し、画面が混み合ったり、文字が小さくなったり、要点が分散したりするのを防ぎます。 読書メモ、方法論、職場のスキル、心理・成長に関するテーマ、ビジネスインサイト、プロダクトのプロセス、複雑な概念を、明快で物語性があり、実行に移しやすいビジュアル表現へ素早く整理したい場合に適しています。

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火種|動画図解ジェネレーター

多くの動画は「内容がない」のではなく、内容が抽象的で情報量が多すぎるため、視聴者が前の一文を理解した頃には、次の一文を忘れてしまいます。 「火種|動画図解ジェネレーター」は、あなたのアイデア、ブレインストーミング、概要、脚本、台本、記事を、まず本当に視覚化する価値のある概念へ分解します。そのうえで、フロー、比較、構成、階層、循環、分岐、決定木など、どの図解構造が最も適しているかを判断します。 数を埋めるために無理に図を増やしたり、複雑な内容を文字だらけの情報図に詰め込んだりすることはありません。複数の図では、同じビジュアル表現、名称、意味に基づく色を保つため、そのまま動画に挿入して説明の骨格として使えます。 特におすすめの用途: 複雑な概念の説明 業務フローの分解 2つの方法の比較 システム構成の表示 因果関係の説明 長いブレインストーミングを、動画用の視覚ノードのまとまりに整理 出力はデフォルトで16:9の静的図解です。実行環境で編集可能なExcalidrawソースファイルを提供できない場合は、その旨を明示し、静止画像を.excalidrawファイルとして偽って渡すことはありません。 活用シーン シーン1|ブレインストーミングを図解にする 口頭で話したアイデアが長くまとまっているだけで、完全な脚本がない場合に使えます。内容から最も図解する価値のあるポイントを見つけ、説明の順序に沿った図解のまとまりに整理します。 シーン2|脚本を動画用の視覚ノードにする 完全な脚本はあるものの、どこに映像を加えるべきかわからない場合に使えます。視覚化する価値のある段落を判断し、適切な図解タイプを選びます。 シーン3|複雑な概念を説明する 例:AI Agentはどのように動くのか、なぜワークフローが単発のデモより重要なのか、ビジネスモデルはどう機能するのか、プロダクトアーキテクチャにはどのような層があるのか。 シーン4|ワークフロー/プロセスを分解する 例:テーマ候補 → リサーチ → Hook → 脚本 → 制作 → 振り返り。 シーン5|比較する 例:ワークフローなし vs ワークフローあり、従来の方法 vs AIの方法、単発の成功 vs 安定して再現できる成功。

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