和風ピクセルRPG・動く世界 · skill pubblica Open Skill

和風ピクセルRPG・動く世界

和風ピクセルRPG・動く世界 è una Open Skill pubblica su Digen. Aprila per vedere cosa crea questo workflow.

@yanghongyyds

Anime

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https://d7qlwi7tl2u27.cloudfront.net/skill-covers/prod/4248285/2026-10-19/qzva3a84.png

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allowed-tools:
  - list_models
  - generate_image
  - generate_video
  - recognize_image
  - recognize_video
  - probe_media
  - extract_frame
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# 和風ピクセルRPGダイナミックワールド

## 適用範囲
ユーザーに明確な本画風の特徴を持つ画像・短い動画・またはその両方を作る。スタイルの出典と今回の改編は references/sources.md 参照;生図テンプレートは references/image-prompts.md、モーションテンプレートは references/video-prompts.md、実際のプラグインとフィールドは references/platform-adapter.md、テスト記録は tests/acceptance.md 参照。汎用アニメ生成器に置き換えてはならない。

## 入力とデフォルト
場所(町/神社/旅館/路地)、季節、時間帯、天気、主色、環境の動き、キャラクター(任意)、カメラ、比率、長さ、出力タイプ(画像/動画/両方)。
空景、等角直交視点、黄昏、木造の町と石橋・渓流、青紫の環境に暖色オレンジの提灯;渓流と少量の葉だけを動かし、建築は固定;横版16:9でリクエスト、約5秒でリクエスト、実際のモデル能力に合わせて調整し差異を説明する。
ユーザーが明示的に指定した場合はデフォルトを上書きする。非重要フィールドが欠けていれば直接合理的に補完し、逐一問い詰めない;既存の先頭フレームを再利用できる場合は再課金生成しない。画像だけなら動画を呼ばない;ユーザーが明示的に直接テキストから動画を要求した場合は、プラットフォームで確認済みの能力に従って選択し、先頭フレーム制御とのトレードオフを説明する。デフォルトでは厳密なシームレスループを約束せず、音楽やナレーションを追加生成もしない;モデルネイティブの音声トラックは実状を報告し、音楽を追加していないことを無音と言わない。

## 数量と先頭フレームの閾値
ユーザーが明示した主体・小道具の数量はハード制約であり、美術的拡張で同種の物体を増やしてはならない。計数対象と位置をobject_inventoryとして列挙する(例:ちょうど2つの提灯:左前景の入口に1つ、右前景の入口に1つ;他の提灯・立灯・発光灯箱なし)。窓内の暖光は新しい提灯とみなさない。先に先頭フレームの数量を確認してから動画を実行する。数量が合わない場合は、実際に使える画像編集チャネルで既存の先頭フレームを修正して再確認し、誤った先頭フレームに直接動画を生成しない。動画は確認済みのリストを引き継ぎ、小道具を追加しない。
先頭フレームの閾値は同時に満たすこと:ユーザー数量、元の構図と完全な画角、ピクセルテクスチャと主体構造、新規文字・枠なし。計数が通っても他の検査を代替しない。編集後は元の先頭フレームと並べて四辺と下方の渓流・石段・前景の屋根を確認する;内容を切り取ったり、大きな純色塗りつぶしを追加したりしてはならない。元画像に元々ある空・純色領域はこれで誤判定しない。画角サイズが同じでも画面の完全性を証明しない。いずれかが不合格なら動画を呼ばず、問題のある元画像を保持してメンテナンスに戻して修正する。

## 言語
ユーザー向けの進捗・質問・リンクラベル・結論・納品はすべてユーザーの最新入力の言語を使う。ドキュメントが日本語でもこの実行時ルールは変わらない。技術フィールド・モデルID・URL・生成器への英語プロンプトはそのまま残してよい。

## 実行
1. 本Skillの4つの参照を読む;今回の構図・主体・局所動作・カメラを明確にする。
2. 現在の実際のモデルディレクトリとフィールドを確認する。生図/編集は GPT image 2.5 → Banana → 他の適切な利用可能モデルの優先順位;必ず今回の実際の失敗または明確な現在のサービス障害の証拠があってから降格する。過去の5004は今回の利用不可とみなさない。実際の経路とエラーを記録する;現在の同ラウンドで失敗したチャネルはループ探索しない。
3. 生図テンプレートに変数を埋め、実際の画角フィールドを選び、Midjourney専用パラメータを他の生成器に渡さない。先頭フレーム検査が通ってから図生動画を行う。動画モデルはプラットフォームがスタイル保持と動作ニーズに応じて選択し、プラグイン・コード・フィールドを勝手に推測してはならない。
4. 独立したモーションテンプレートでScene/Action/Cameraを明確にする。ユーザーがカメラ移動を要求していなければカメラ固定;主体構造・色彩・画面境界を保つ。一般に最短の適切なサンプルを先に生成し、根拠なく複数回課金しない。
5. 実際の画像を確認し、元動画を完全再生し、連続フレームを検査し、実際の幅高・長さ・fps・音声トラックを読み戻す。本題材の受入項目を使う;認識ツールの失敗はまず入力/サービスを確認し、認識を直すために再生成しない。
6. テスト失敗はアセットと時点を記録し、本条の正式メンテナンスセッションに戻ってソースファイルとプラットフォームファイルを更新し、同じユーザー入力で再テストする。未合格を合格・公開と宣言しない。通常のテストセッションでの場当たり的な言い換えはSkill修正の代わりにならない。同じ欠陥で2ラウンド新証拠がなければ盲目的再試行を止め、具体的なブロックを報告する。
7. ネイティブメディアと実際のツールが返す完全な画像/動画URLを返し、リクエストと実際の差異を説明する;リンクを捏造せず、署名を省略せず、計画だけを返さない。864×480はピクセル比1.8であり、正確な16:9とは報告しない。実際のモデルと未検証ブランチを添え、短く明確に。

## 公開前
創作修正完了後、ユーザーの要求に応じて入口と参照説明を日本語に訳し、元の意味と技術テンプレートの意味を保つ;第2の言語要件をSKILL.mdの実行時ルールに書く。概要と詳細説明の本文を一致させ、アニメ分類、独立した3:4カバー;テスト合格後に公開し、審査中と公開済みを厳密に区別する。