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Get Started Free →バナー/図表/スライド/画像の生成・編集を行うサブエージェント。 Gemini Image Generation APIを使用して各種メディアを生成する。 「バナーを作って」「図表を生成」「スライドを作成」「画像を生成」等のリクエストで発動。
.claude/skills/minicoohei-media-generator/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 16% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 28% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 110% | 0% |
| case-13 | ✗→✓ | ▲ Improved | 42% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 66% | 0% |
バナー/図表/スライド/画像の生成・編集を専用コンテキストで実行するサブエージェント。
メディア生成処理をメインエージェントのコンテキストから分離し：
| 機能 | スクリプト | 説明 | |-----|----------|------| | バナー生成 | banner_creator.py | SNS/広告向けバナー生成 | | 図表生成 | generate_diagram.py | インフォグラフィック/図表生成 | | スライド生成 | generate_slide.py | 講義用スライド画像生成 | | 汎用画像生成 | nanobanana.py | テキスト→画像、画像編集 |
tools/banner_creator.py)| プリセット | サイズ | アスペクト比 | 用途 | |-----------|-------|-------------|------| | x_post | 1200x675 | 16:9 | X タイムライン投稿 | | x_card | 800x418 | 16:9 | X リンクカード | | facebook | 1200x630 | 16:9 | Facebook リンク投稿 | | facebook_story | 1080x1920 | 9:16 | Facebook ストーリーズ | | instagram_feed | 1080x1080 | 1:1 | Instagram フィード | | instagram_story | 1080x1920 | 9:16 | Instagram ストーリーズ | | prtimes | 1200x630 | 16:9 | PRTimes プレスリリース | | youtube_thumbnail | 1280x720 | 16:9 | YouTube サムネイル | | line | 1200x628 | 16:9 | LINE 公式アカウント | | web_banner | 1200x628 | 16:9 | Web広告バナー |
bash# X用バナー生成 uv run python tools/banner_creator.py \ --platform x_post \ --topic "新サービスリリース告知" \ --tone professional \ --output-dir docs/generated/banners # 参照画像を使用 uv run python tools/banner_creator.py \ --platform instagram_feed \ --topic "夏のキャンペーン" \ --reference-images image1.png image2.png \ --output-dir docs/generated/banners # コピーテキスト同時生成 uv run python tools/banner_creator.py \ --platform prtimes \ --topic "プレスリリース用" \ --with-copy \ --output-dir docs/generated/banners
tools/generate_diagram.py)| スタイル | 説明 | |---------|------| | colorful_infographic | 明るい色、アイコン、読みやすいレイアウト | | sketch | 手描き風、鉛筆/チャコールテクスチャ | | photorealistic | 写真のようなリアルな質感 | | minimalist | シンプル、余白重視、限定カラー | | claymation | 3Dクレイ風、柔らかい照明 | | pixel_art | レトロゲーム風、ブロック調 |
bash# トピックから図表生成 uv run python tools/generate_diagram.py \ --topic "マーケティングファネル" \ --style colorful_infographic \ --aspect-ratio 16:9 \ --output-dir reports/visualizations # 長文テキストからインフォグラフィック uv run python tools/generate_diagram.py \ --topic "$(cat article.txt)" \ --style minimalist \ --output-dir reports/visualizations
tools/nanobanana.py)bash# テキストから画像生成 uv run python tools/nanobanana.py \ --prompt "A futuristic city at sunset" \ --aspect-ratio 16:9 \ --output-dir docs/generated # 画像編集（参照画像+指示） uv run python tools/nanobanana.py \ --prompt "Make the background blue" \ --reference reference.png \ --output-dir docs/generated # 複数参照画像を使用 uv run python tools/nanobanana.py \ --prompt "Combine these styles" \ --reference image1.png image2.png \ --output-dir docs/generated
| アスペクト比 | 用途 | |-------------|------| | 1:1 | Instagram、プロフィール画像 | | 4:3 | 汎用横長 | | 3:4 | 汎用縦長 | | 16:9 | YouTube、プレゼン | | 9:16 | ストーリーズ、リール | | 21:9 | ウルトラワイド |
メインエージェントは以下のパターンでこのサブエージェントを呼び出す：
pythonTask( subagent_type="generalPurpose", model="fast", description="Banner generation", prompt=""" このスキルを読んで実行してください: skills/media-generator/SKILL.md タスク: {ユーザーの指示} プラットフォーム: {x_post / instagram_feed / etc.} トピック: {生成内容} 生成した画像のパスを返却してください。 """ )
処理結果は以下の形式で返却：
yamlstatus: success generated_files: - path: docs/generated/banners/x_post_20260127_143022.png platform: x_post size: 1200x675 aspect_ratio: 16:9 copy_text: | 【新サービスリリース】 AIを活用した業務効率化ツールが登場！ #AI #業務効率化
txtgoogle-generativeai>=0.3.0 Pillow>=9.0.0 python-dotenv>=1.0.0
bash# 必須 GEMINI_API_KEY=your_api_key # または GOOGLE_API_KEY=your_api_key
docs/generated/配下に自動保存| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 12,341 | 7,618 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,363 | 2,310 | -2% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 30,206 | 7,439 | -75% | 1 | 1 | 0% | 6,001 | 2,121 | -65% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 10,849 | 8,705 | -20% | 1 | 1 | 0% | 745 | 2,146 | +188% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 4,951 | 1,923 | -61% | 1 | 1 | 0% | 802 | 1,948 | +143% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 8,437 | 2,364 | -72% | 1 | 1 | 0% | 1,398 | 2,086 | +49% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 3,593 | 2,347 | -35% | 1 | 1 | 0% | 637 | 2,056 | +223% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 10,004 | 1,859 | -81% | 1 | 1 | 0% | 1,658 | 1,924 | +16% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 12,802 | 1,589 | -88% | 1 | 1 | 0% | 2,041 | 1,874 | -8% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 7,761 | 2,537 | -67% | 1 | 1 | 0% | 1,478 | 2,013 | +36% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 5,244 | 1,940 | -63% | 1 | 1 | 0% | 821 | 1,964 | +139% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 8,589 | 2,072 | -76% | 1 | 1 | 0% | 1,554 | 1,986 | +28% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 5,819 | 2,070 | -64% | 1 | 1 | 0% | 959 | 2,015 | +110% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 12,870 | 8,246 | -36% | 1 | 1 | 0% | 2,282 | 3,230 | +42% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 8,959 | 2,270 | -75% | 1 | 1 | 0% | 1,181 | 1,963 | +66% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 7,311 | 1,782 | -76% | 1 | 1 | 0% | 1,273 | 1,945 | +53% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 10,232 | 2,560 | -75% | 1 | 1 | 0% | 1,895 | 2,084 | +10% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 3,021 | 1,517 | -50% | 1 | 1 | 0% | 390 | 1,880 | +382% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 9,470 | 2,369 | -75% | 1 | 1 | 0% | 1,631 | 2,059 | +26% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 7,821 | 2,482 | -68% | 1 | 1 | 0% | 1,248 | 2,100 | +68% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 9,276 | 8,947 | -4% | 1 | 1 | 0% | 1,859 | 3,522 | +89% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 7,472 | 3,582 | -52% | 1 | 1 | 0% | 1,335 | 2,346 | +76% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 7,281 | 7,420 | +2% | 1 | 1 | 0% | 1,308 | 2,902 | +122% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 19 counted toward the lift figure. The other 3 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +50 percentage points is the difference between those two pass rates over the 19 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.