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skill-prompt-generator

1,246以上の要素を持つSQLiteデータベースとセマンティックルーティングを使用して、12のクリエイティブドメインにわたるプロフェッショナルなAI画像プロンプトをインテリジェントに生成するClaude Codeスキルライブラリ。

Pythonskill
⭐ GitHubhttps://github.com/huangserva/skill-prompt-generator
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May 10, 2026
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プロジェクト概要

skill-prompt-generator は、プレーンなクリエイティブブリーフを、ドメインに正確で詳細なAI画像生成プロンプトに変換するオープンソースのClaude Code Skillsライブラリです。これにより、Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusionなどのツールでワークフローを遅らせる手動のプロンプトエンジニアリングが不要になります。

プロジェクトの背景とポジショニング

なぜ存在するのか

効果的なAI画像プロンプトを作成するには、各クリエイティブドメインにおける深い語彙知識が必要です。ポートレートライティングの専門用語は、ポスターレイアウト言語、製品写真の素材分類、またはシネマティックモーションの語彙とは根本的に異なります。ほとんどの開発者やクリエイターは、この広範な知識を持っておらず、プロンプトは汎用的すぎるか、内部的に一貫性がありません。skill-prompt-generator は、1,246以上の要素を持つSQLiteデータベースに裏打ちされた12の専門的なClaude Code Skillsにそのドメイン知識をパッケージ化しています。スキルを呼び出すだけで、数秒で専門家品質のプロンプトが得られます。

同様のプロジェクトとの違い

静的なプロンプトテンプレートライブラリや単一目的のビルダーとは異なり、skill-prompt-generator はインテリジェントルーティングを備えたネイティブなClaude Code Skillsシステムです。エンジンはユーザーの意図を読み取り、12のドメインモジュールから適切な専門スキルを自動的に選択し、セマンティック整合性チェックを適用して要素の衝突を防ぎ、要素データベースからサンプリングして多様性を確保します。バージョン2.0では、マルチジャンルのシーンに対応するクロスドメインモードと、200,000以上の色、境界線、レイアウトの組み合わせに裏打ちされたデザインモードが追加されました。これらは、ルールベースのテンプレートでは達成できない機能です。

機能カテゴリ

📸 ポートレート写真

  • ライティング、レンズ、ポーズ、肌の質感、表情、時代をカバーする502のキュレーションされた要素
  • スマートな依存関係ルール（例：古代時代は自動的に伝統的なスタイリングをトリガー）
  • 例：ゴールデンアワーのリムライティング、85mm f/1.4 ボケ、エディトリアルファッションのフレーミング、シネマティックカラーグレーディング
  • 目的：ヘッドショット、ライフスタイル、エディトリアルワーク向けのリアルで技術的に正確なポートレートプロンプトを生成する

🎨 グラフィックデザイン＆ポスター

  • レイアウト、タイポグラフィ、色彩理論、印刷慣習をカバーする155の要素
  • デザインモードは、実行ごとに200,000以上の色・境界線・装飾の組み合わせをサンプリングします
  • 例：スイスグリッドポスター、ネオンブルータリストカード、ミニマリストブランドアイデンティティ、レトロコンサートフライヤー
  • 目的：実行ごとに決して繰り返されない、視覚的に特徴的なデザインプロンプトを作成する

🛍️ 製品写真

  • テーブルトップライティング、素材の質感、背景、ブランドコンテキストのための77の商用要素
  • 例：浮遊する化粧品ボトル、マットセラミックの拡散光、ヒーローショットの飲料、ライフスタイルフラットレイ
  • 目的：プロフェッショナルな構成ルールで、eコマース、広告、カタログ画像のプロンプトを作成する

🖼️ アートスタイル

  • 古典から現代までの51のファインアート技法要素
  • 例：中国水墨画、インパスト油絵、ジェネレーティブ幾何学抽象、レトロポップアートハーフトーン
  • 目的：ギャラリー品質の画像生成のために、あらゆる被写体にジャンルに正確なアート語彙を適用する

🎬 動画生成

  • カメラの動き、ペース、ダイナミックなシーン構成のための49のモーション対応要素
  • 例：トラッキングドリープッシュイン、スローモーションスプラッシュ、空中タイムラプス、ラックフォーカスリビール
  • 目的：適切な映画言語でSora、Kling、RunwayMLなどのツールのためのビデオプロンプトを生成する

📷 一般的な写真技術

  • 露出、被写界深度、カラーグレーディング、構図フレーミングをカバーする205の要素
  • 例：チルトシフトミニチュア、クロスプロセスフィルムシミュレーション、HDRランドスケープ、三分割法クロップ
  • 目的：被写体の種類に関係なく、写真の精度でどのドメインも補完する

コアハイライト

インテリジェント4ステップドメインルーティング — 内蔵のデシジョンツリーがユーザーの意図を検査し、主要なドメインを分類し、競合を検出し、手動設定なしで最も適切な専門スキルを呼び出します。ユーザーはどのスキルを呼び出す必要があるかを知る必要はありません。

1,246以上の要素を持つSQLiteデータベース — すべてのプロンプト語彙は、ドメイン、カテゴリ、再利用性スコア、使用カウンターメタデータを持つ正規化されたリレーショナルデータベース（elements.db）に格納されています。これにより、ソースコードに触れることなく、ライブラリのクエリ、バージョン管理、拡張が可能になります。

3つの生成モード（v2.0） — ポートレートモードはv1.0の完全な後方互換性を維持します。クロスドメインモードは、複雑なシーンのために2〜4のドメイン語彙をブレンドします。デザインモードは、YAML変数サンプラーを200,000以上の色・境界線・レイアウトの組み合わせに接続し、グラフィック出力を生成します。

自己学習ユニバーサルラーナー — 内蔵の抽出パイプラインは、新しいプロンプトをスキャンして未定義の機能を検出し、カテゴリの重要度で優先順位を付け、データベースにコミットする前に人間の承認のためのレビューレポートを生成します。これにより、ライブラリは時間の経過とともに自律的に成長できます。

セマンティック整合性エンジン — プロンプトを最終決定する前に、IntelligentGeneratorはcheck_consistency()とresolve_conflicts()を実行して、互換性のない要素のペア（例：ネオンサイバーパンク照明とビクトリア朝時代の背景）を検出し、自動的に修正します。これにより、不 coherent な画像出力を防ぎます。

完全なPython API + スキルインターフェース — 開発者はPythonスクリプトから直接intelligent_generator.pyを呼び出すか、Claude Code Skillsインターフェースを介して統合できます。これにより、プログラムパイプラインとインタラクティブなクリエイティブセッションの両方をサポートします。

ロール別のユースケース

一般開発者
Python APIを画像生成パイプラインに統合します。1行の被写体説明を渡すと、拡散モデルAPIに直接転送できる本番準備完了のプロンプト文字列を受け取ります。自己学習システムは、新しいプロンプトをフィードするにつれてライブラリが改善されることを意味します。

DevOps / オートメーションエンジニア
CrossDomainGeneratorをバッチジョブに埋め込み、マーケティングアセット、製品カタログ画像、またはソーシャルメディアコンテンツを大規模に生成します。200,000以上の組み合わせ空間は、大規模な実行全体で手動のプロンプトバリエーションなしで視覚的な多様性を保証します。

データ＆リサーチチーム
SQLite要素データベースをプロンプトエンジニアリングリサーチのための構造化データセットとして使用します。バージョン管理された分析のためにexport_to_json()を介してエクスポートし、要素の共起パターンをクエリし、source_promptsに格納されているプロンプト品質スコアをベンチマークします。

製品＆クリエイティブチーム
Claude Code Skillsをインタラクティブに使用します。プレーンな言語でクリエイティブコンセプトを説明し、ルーティングシステムに適切なスキル（art-master、design-master、video-masterなど）を選択させ、プロンプト構文を学習することなく生成されたプロンプトを反復処理します。デザインモードは、チームが制御するYAML設定ファイルにカラーパレットとタイポグラフィルールをエンコードすることで、ブランドに合った結果を生成します。

クイックスタート

🔍 リソースの見つけ方

プロジェクトの1,246以上の要素は、SQLiteデータベース内でドメイン別に整理されています。利用可能な要素を探索するには：

from element_db import ElementDB

db = ElementDB("extracted_results/elements.db")
print(db.get_stats())                        # ライブラリ全体のメトリクス
results = db.search_by_domain("portrait", min_reusability=0.7)

.claude/SKILL_ROUTING_GUIDE.mdには、完全な4ステップのデシジョンツリーとすべての12のスキル定義が記載されています。knowledge_base/ディレクトリには、人間が読めるガイド（例：カラーコントロール理論）が含まれています。

🛠 インストール/統合方法

前提条件: Python 3.9+、anthropic>=0.7.0、pyyaml>=6.0

# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/huangserva/skill-prompt-generator.git
cd skill-prompt-generator

# 2. 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# 3. Python API経由でプロンプトを生成
python - <<'EOF'
from intelligent_generator import assemble_prompt_from_elements, query_candidates_by_intent

intent = "a confident young woman in a sunlit café, editorial fashion style"
elements = query_candidates_by_intent(intent)
prompt = assemble_prompt_from_elements(elements, subject_desc=intent)
print(prompt)
EOF

Claude Code Skills統合

.claude/ディレクトリをプロジェクトルートに配置し、Claude Codeでプロジェクトを開きます。すべての12のスキルが追加設定なしで即座に利用可能になります：

# Claude Codeで、画像を説明するだけです：
> Generate a product shot for a matte black water bottle on a marble surface
# → product-master スキルに自動的にルーティングされます

v2.0 クロスドメインモード

from core.cross_domain_generator import CrossDomainGenerator

gen = CrossDomainGenerator()
result = gen.generate(
    intent="cyberpunk city street at night with neon reflections",
    mode="cross_domain"   # 省略した場合は自動検出されます
)
print(result["prompt"])

🤝 貢献方法

# フォークしてクローン
git clone https://github.com/<your-username>/skill-prompt-generator.git
cd skill-prompt-generator

# 機能ブランチを作成
git checkout -b feature/add-architecture-domain

# ElementDB APIを使用して新しい要素を追加（直接SQLよりも推奨）
python - <<'EOF'
from element_db import ElementDB
db = ElementDB("extracted_results/elements.db")
db.add_element(
    domain="architecture",
    category="style",
    template="brutalist concrete façade with exposed aggregate",
    keywords=["brutalism", "concrete", "architecture"],
    reusability_score=0.85
)
EOF

# ユニバーサルラーナーを実行して未定義の機能を検出
python -c "from intelligent_generator import IntelligentGenerator; IntelligentGenerator().run_learner()"

# コミットしてプルリクエストを開く
git add -A && git commit -m "feat: add architecture domain elements"
git push origin feature/add-architecture-domain

プロジェクト構造

skill-prompt-generator/
├── intelligent_generator.py    # メイン生成エンジン & IntelligentGeneratorクラス
├── element_db.py               # ElementDB CRUD、検索、インポート/エクスポート
├── framework_loader.py         # YAMLフレームワークロードユーティリティ
├── prompt_framework.yaml       # 7カテゴリフレームワーク設定 (v1.0)
├── requirements.txt            # Python依存関係
│
├── core/                       # v2.0 アーキテクチャモジュール
│   ├── cross_domain_generator.py   # 統合された3モード生成インターフェース
│   ├── cross_domain_query.py       # クロスドメイン要素取得エンジン
│   ├── design_bridge.py            # YAMLデザインシステム ↔ プロンプトブリッジ
│   ├── variable_sampler.py         # 200K+組み合わせサンプラー
│   ├── yaml_sampler.py             # YAML変数ロード & ランダムサンプリング
│   └── schema_migration_v1.sql     # データベースマイグレーションスクリプト
│
├── .claude/                    # Claude Code統合
│   ├── claude.md               # アーキテクチャルール & デザイン原則
│   ├── SKILL_ROUTING_GUIDE.md  # 4ステップルーティングデシジョンツリー
│   └── skills/                 # 12 スキルディレクトリ
│       ├── intelligent-prompt-generator/   # ポートレート写真
│       ├── art-master/                     # ファインアートスタイル
│       ├── design-master/                  # グラフィックデザイン & ポスター
│       ├── product-master/                 # 製品写真
│       ├── video-master/                   # 動画生成
│       ├── prompt-master/                  # オーケストレータースキル
│       ├── domain-classifier/              # 意図分類
│       ├── prompt-analyzer/                # プロンプト品質分析
│       ├── prompt-extractor/               # 機能抽出
│       ├── prompt-xray/                    # プロンプト構造検査
│       ├── universal-learner/              # 自己学習パイプライン
│       └── prompt-crafter/                 # デザインシステムプロンプトビルダー
│
├── variables/                  # デザインシステムYAML設定
│   ├── colors.yaml             # 37 カラーテーマ（ウォームキュート + モダンミニマル）
│   ├── borders.yaml            # 境界線スタイル定義
│   └── decorations.yaml        # 装飾要素ライブラリ
│
├── design-logic/               # デザインテンプレートディレクトリ
│   ├── modern-minimal/         # ディープブルー / ニュートラルプロフェッショナルスタイル
│   └── warm-cute/              # コーラルピンク / スカイブルー アクセシブルスタイル
│
├── knowledge_base/             # 人間が読めるドメインガイド
│   └── how_to_control_color.md
│
└── extracted_results/          # 生成されたプロンプト出力（gitignored DB）
    └── .gitignore              # elements.db をローカルで保持

関連エコシステム

アップストリームプラットフォーム

  • Claude Code (Anthropic) — すべての12のドメインスキルを実行するスキルランタイム。.claude/ディレクトリはプラグインなしで直接統合されます。
  • Anthropic Python SDK (anthropic>=0.7.0) — ユニバーサルラーナーのAI支援機能抽出パイプラインを強化します。

画像生成ターゲット

  • Midjourney — 主要なプロンプトの宛先。要素語彙はMidjourneyのパラメータ規則に準拠しています。
  • DALL-E 3 / GPT-Image — 互換性のあるプロンプト構造。デザインモードの出力はOpenAIのスタイル記述子に適しています。
  • Stable Diffusion / ComfyUI — プロンプト文字列は、任意のSDフロントエンドと互換性のあるプレーンテキストです。
  • Sora / Kling / RunwayML — Video Master スキルの出力は、ビデオ生成APIに適した映画言語です。

補完ツール

  • SQLite Browser — 大量要素管理のためにelements.dbを検査および手動編集します。
  • PyYAML — 変数サンプラーとデザインシステム設定レイヤーを強化します。
  • Pandas (オプション) — source_prompts品質スコアの大規模分析に役立ちます。

ライセンス

MITライセンス
✅ 商用利用 許可 — 製品、SaaS、クライアントワークでの使用
✅ 変更 許可 — フォーク、拡張、再ブランド化
✅ 配布 許可 — 帰属表示を付けて再配布
✅ プライベート利用 許可 — 内部ツール、リサーチ
❌ 責任 保証なし。自己責任で使用してください。
❌ 商標 MITはプロジェクト名に対する商標権を付与しません。
ℹ️ 帰属表示 配布物には元のMITライセンステキストを含めてください。

FAQ

Q: プロンプトジェネレーターを使用するためにClaude APIキーは必要ですか？
A: コアPython生成エンジン（intelligent_generator.py、element_db.py）は、API呼び出しなしでローカルで実行されます。Claude APIは、ユニバーサルラーナーのAI支援機能抽出ステップでのみ使用されます。他のすべての生成は決定論的なPythonです。

Q: 新しいクリエイティブドメイン（例：建築やファッションイラスト）を追加するにはどうすればよいですか？
A: ElementDB.add_element()を使用して新しいdomain値を持つ語彙を挿入し、既存のスキルテンプレートに従って.claude/skills/の下に対応するスキルディレクトリを作成します。ルーティングシステムは、SKILL_ROUTING_GUIDE.mdにキーワードが登録されると、新しいドメインを自動的に認識します。

Q: v1.0とv2.0の違いは何ですか？
A: v1.0はポートレートモードのみをサポートします（502要素、7カテゴリフレームワーク）。v2.0は1,246以上の要素に拡張され、クロスドメインモードとデザインモードが追加され、SQLiteの使用率が40％から80％に引き上げられ、200,000以上のデザイン組み合わせが導入されました。v2.0は100％後方互換性があり、既存のv1.0呼び出しは変更不要です。

Q: 生成されたプロンプトを保存して再利用できますか？
A: はい。save_generated_prompt()は、生成されたすべてのプロンプトを品質スコア、ユーザーの意図、および使用された要素IDとともにsource_promptsテーブルに永続化します。ユニバーサルラーナーは、後でこれらの保存されたプロンプトをスキャンして、ライブラリの新しい語彙を発見できます。

Q: 整合性チェッカーは、悪い要素の組み合わせをどのように防ぎますか？
A: check_consistency()は、ハードコードされた非互換性ルール（時代の衝突、照明の矛盾、スタイルの衝突）に対して要素ペアを評価します。resolve_conflicts()は、優先順位の階層（被写体 > 照明 > スタイル > 背景）を適用し、低優先度の競合要素を互換性のある代替品に自動的に置き換えます。

クイックリンク

まとめ

skill-prompt-generator は、AI画像プロンプト生成のための最も包括的なオープンソースClaude Code Skills実装であり、1,246以上の要素を持つドメインデータベース、12の専門スキルにわたるインテリジェントルーティング、およびライブラリを時間とともに拡張する自己学習パイプラインを組み合わせています。これは、あらゆるビジュアルドメインの語彙を個別に習得することなく、プロフェッショナルグレードのAI画像プロンプトを求めるあらゆる開発者、クリエイティブチーム、またはオートメーションエンジニアにとって適切なツールです。