female-portrait-director：AI ポートレートプロンプトを再利用できる Skill にする

ChatGPT や Claude を開くたびに、長い英語のポートレートプロンプトを貼り付け、数語だけ直して生成する。シーンを変えると、急にスタイルが混ざる。年齢感や露出度のような敏感なパラメータを調整しても、結果が思った方向からずれる。毎回ゼロから書き直すのは、かなり疲れます。

female-portrait-director は、この問題を再利用できる Skill に収束させます。これはプロンプト集ではありません。構造化されたプロンプト生成とビジュアルディレクションのシステムです。バラバラに手書きしていたプロンプトを、読み込めるシステムに変える支点は 4 つあります。パラメータロック、オンデマンドルーティング、モジュール化されたディレクター式拡張、安全と出力形式です。この設計を理解すると、このプロジェクトを使いやすくなるだけでなく、自分が何度も書き直しているプロンプトも Skill に整理できます。

プロジェクトの正体：プロンプト集ではなく、拡張できるフレームワーク

female-portrait-director は、AI 画像生成向けの構造化プロンプト生成とビジュアルディレクションのシステムです。対象は明確に成人女性ポートレートに限定されています。2026 年 6 月時点のプロジェクトバージョンは V1.4.1 で、正確な情報はリポジトリ README を基準にします。

これは、コピーして使うためのプロンプトテンプレートの束ではありません。拡張できる Skill フレームワークです。Claude Code や Codex の文脈でいう Skill とは、指示、リソース、必要に応じたスクリプトを 1 つのディレクトリにまとめ、SKILL.md で「何ができるか」を説明する仕組みです。agent は必要なときだけそれを読み込みます。Skill の仕組みにまだ慣れていない場合は、先に Claude Skill 機能解説 を読むと前提がつかみやすくなります。

V1.4.1 時点では、清楚な日常写真、都会的ファッション、古風仙侠、EC モデル、香港風、フレンチ、新中式、スポーツ、旅行、スタジオレタッチ、東洋的な豊満スタイル、清冷系や明るい古風の強化など、14 種類のスタイルルートが用意されています。ルートは必要に応じて読み込むスタイル定義ファイルです。毎回 1 つだけ選ぶため、異なるスタイルの規則が混ざりにくくなります。

4 つの設計支点

female-portrait-director がポートレートプロンプトを再利用できるシステムにしている理由は、次の 4 つです。

1. パラメータロック：ユーザーが明示したフィールドは、書き換えられず、統合されず、省略されません。システムは足りない項目だけを補います
2. オンデマンドルーティング：毎回 1 つのスタイルファイルだけを読み込み、関係ない規則をコンテキストに入れません
3. モジュール化されたディレクター式拡張：人物と雰囲気から、姿勢、服装、シーン、カメラ、光、フィルターまで、5 段構成で完全なプロンプトを作ります
4. 安全と出力形式：成人女性に限定し、未成年、露骨な裸表現、非同意の内容を避け、コピーしやすいコードブロックで出力します

これらは別々の小技ではありません。パラメータロックはユーザーの制御権を守ります。オンデマンドルーティングはスタイルの混線を防ぎます。ディレクター式拡張は、実際に使えるだけの完成度を出します。安全境界はコンプライアンスリスクを下げます。以降で 1 つずつ見ます。

パラメータロック：指定した方向を勝手に書き換えない

パラメータロックという言葉は硬く聞こえますが、考え方は単純です。ユーザーが明示したフィールドを、システムが勝手に置き換えたり、まとめたり、省略したりしないということです。

ポートレートプロンプトを書くとき、多くの人はまずスタイル、服装、雰囲気を指定します。たとえば「都会的ファッション、黒いスーツ、きりっとした雰囲気」のように書きます。ところが生成結果は「都会の街角、カジュアルな服、ゆるい雰囲気」になってしまう。大枠は近いのに、細部がずれています。原因は、手書きプロンプトに明示的なロック機構がないことです。agent やモデルが補完するとき、自分の傾向で入力を上書きしやすくなります。

female-portrait-director は、写真スタイル、シーン、服装、配色、雰囲気、年齢感、顔立ち、体型、カメラ、光、フィルターなど、22 個のパラメータフィールドを定義しています。ユーザーが入力したフィールドは、その値のまま出力に固定されます。システムは欠けているフィールドだけを自然に補完し、入力された方向を置き換えません。

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公式 FAQ は境界を「ロックするのは方向であり、画面の細部ではない」と説明しています。たとえば「古風仙侠、白い衣装、清冷な雰囲気」と入力した場合、この 3 つの方向は変わりません。一方で、「竹林のそばで振り返る」のか「灯りを持って石橋を渡る」のかといった自然な瞬間、動作の連なり、視線の落とし先はシステムが補えます。大きな方向をロックし、小さな細部は開いておく設計です。

これは、長いプロンプトを 1 本書く方法とは違います。手書きでは「白い衣装、清冷」が長い英語文の中に埋もれ、agent が優先度を読み違えることがあります。Skill 化すると、パラメータにはスキーマ上のフィールド名があり、ロックのロジックがあり、出力検証もできます。プロンプトテンプレートを使ったことがあるなら、プロンプトテンプレートライブラリ はテンプレート再利用の考え方を扱っています。本記事は、そこから読み込み可能でロックできる Skill フレームワークへ進む話です。

オンデマンドルーティング：毎回 1 つのスタイルだけを読む

なぜ毎回 1 つのスタイルルートだけを読み込むのでしょうか。

清楚な日常写真、都会的ファッション、古風仙侠の規則を全部 1 つの Skill に詰め込むと、agent は最初から大量の相反する指示を読むことになります。清楚系の「自然光、日常メイク」と、都会的ファッションの「レタッチ感のあるメイク、強いコントラスト光」が同じコンテキストに入ります。すると、清楚を選んだはずなのに、都会的ファッション寄りのメイクが混ざることがあります。

female-portrait-director は style-registry を唯一の分流入口にしています。登録表には V1.4.1 時点で 14 種類の実装済みスタイルがあり、それぞれが独立した route ファイルを指します。リクエストごとに、agent はまず style-registry を読み、主ルートを 1 つ選びます。その後、その route ファイルと、顔、体型、光などの必要な core モジュールだけを読み込みます。

読み込み順は次の通りです。

1. SKILL.md のメインフロー
2. style-registry で主ルートを 1 つ選ぶ
3. 選ばれた route ファイル
4. 顔、体型、光など、必要な core モジュール
5. 必要に応じた overlay

この設計は、Codex Skills の「progressive disclosure」という考え方にも対応しています。agent は最初から全文を読むのではなく、まず name、description、パスだけを見て、使うと判断したときに SKILL.md を読みます。female-portrait-director は Skill の内部でもさらにオンデマンドルーティングを行い、コンテキスト使用量を下げ、テンプレート化やスタイル混線を減らしています。

ルート数はプロジェクト更新で変わる可能性があります。本文では V1.4.1 時点の 14 ルートと明記し、最新情報はリポジトリ README を基準にします。

5 段のディレクター式拡張：プロンプトがどう生成されるか

パラメータロックで方向を守り、ルーティングでスタイル混線を防いでも、最後に使えるプロンプトにするにはモジュール化された拡張が必要です。

female-portrait-director の標準詳細出力では、最終的な統合プロンプトが正確に 5 段になります。

1. 人物、年齢、顔立ち、メイク、雰囲気：主体の定義です。たとえば「25 歳の女性、丸顔、透明感のあるメイク、清冷な雰囲気」
2. 時間の切り取り、小さな出来事、姿勢、動作の連なり、視線：何が起きているかです。たとえば「朝、窓辺に立ち、横向きに振り返り、視線は窓の外」
3. 体型、ライン、服装構造、配色、素材、アクセサリー、見える華やかさ：外見の詳細です。たとえば「細身、白いシルクのロングドレス、シンプルなシルバーアクセサリー、控えめな華やかさ」
4. シーン、環境の細部、奥行き、カメラ、構図、被写界深度：空間とレンズの情報です。たとえば「室内の朝光、透けるカーテン、中景、目線の高さの構図」
5. 光の方向、ライティング、ハイライトと影、フィルター、色、質感：視覚的な空気です。たとえば「斜め後ろからの柔らかい光、穏やかな影、低コントラストのフィルター、寒色寄り」

この 5 段は、逐語的にコピーするためのものではありません。ディレクター式拡張の骨格です。ユーザーがスタイル、服装、雰囲気などの主要フィールドを入れると、選択されたルートを土台に、姿勢、動作の連なり、シーンの細部、光の方向を補っていきます。

公式 FAQ では、例はそのままコピーするものではないと説明しています。例は完成度を見せるためのもので、固定テンプレートではありません。次に生成する画像では、シーンも服装も雰囲気も変わります。完成済みの 1 本を硬くコピーするより、この構造を使い、自分のパラメータと選んだルートから毎回拡張する方が適応しやすくなります。

Stable Diffusion プロンプトテンプレートガイド を読んだことがあるなら、そちらは画像プロンプトを手で書く技術を扱っています。本記事は、その技術を自動実行できる Skill 構造に封装する話です。

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4 段の出力形式：そのままコピーできるコードブロック

出力形式は最後の設計上の安全柵です。female-portrait-director の標準詳細出力は、次の 4 段で固定されています。

1. ロックされたパラメータ：ユーザーが明示した内容をフィールドごとに列挙し、どれがロックされ、どれがシステムのデフォルト補完かを示します
2. モジュール分析：5 段構造に沿って、なぜその姿勢や光を選んだのかといったディレクター式拡張の判断を説明します
3. 最終プロンプト：text タグ付きの Markdown コードブロックで囲み、画像生成プラットフォームへそのままコピーできます
4. ネガティブ制約：同じく text コードブロックで、未成年に見える特徴、露骨な表現、非同意の表情など、出してはいけない内容を列挙します

最終プロンプトだけ返せばよいのでは、と思うかもしれません。

しかし、それだけでは足りません。ロックされたパラメータを見ると、どの方向が守られたかが分かります。モジュール分析があれば、入力を調整すべきか判断できます。ネガティブ制約は、安全でない結果や望まない結果を減らします。この 4 段を分けることで、手書きプロンプトにありがちな「長い 1 段落で、どこが重要で、どの文が効いているのか分からない」状態を避けられます。

コードブロックに plaintext ではなく text を使うのは、一部の画像生成プラットフォームが書式に敏感で、text の方がより一般的に扱いやすいからです。Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E、その他の画像生成サービスに貼り付けるとき、余分な整形を手で消す必要が減ります。

安全境界：成人女性、未成年・露骨表現・非同意を扱わない

安全境界は飾りではありません。このプロジェクトを実際に使えるものにする前提です。

female-portrait-director は、成人女性ポートレートだけを対象にしています。未成年に見える特徴、露骨な裸表現、非同意の表情、欺瞞的な身元偽造は禁止されています。参照画像による本人性の保持も、本人または許可を得た成人の肖像に限定されます。

これらの規則は README と SKILL.md に書かれており、任意のアドバイスではありません。この Skill を呼び出すとき、システムは入力パラメータが境界内にあるかを確認します。「未成年」またはそれに近いフィールドが入っていれば、出力は拒否されるか、強制的に修正されます。

なぜここまで設計するのでしょうか。ポートレート生成では、技術的な失敗よりもコンプライアンスリスクの方が深刻です。未成年の肖像、非同意の姿勢、身分証風の偽造画像を生成すると、多くのプラットフォームや地域で直接の違反になります。Skill は境界をシステムロジックに入れ、ユーザーが毎回思い出すことに依存しません。

使うときは、自分が利用するプラットフォームの規約と適用される法律に従ってください。この Skill は、合規な範囲でポートレートプロンプトを効率よく作るためのものです。法律やプラットフォーム制限を回避するものではありません。

インストールと呼び出し：3 ステップで試す

インストールコマンドは、プロジェクト更新で変わる可能性があります。ここでは 2026 年 6 月時点の情報として示し、利用前にはリポジトリ README を確認してください。

基本手順は次の通りです。

1. ターミナルでインストールコマンドを実行します。README の例は npx skills@latest add liyue-aigc/female-portrait-director -g -a codex -y です。ただし、バージョンによって形式が変わる可能性があるため、先にリポジトリで確認してください。
2. インストール後、Skill は Codex の skill 一覧に表示されます。$skills でインストール済み項目を確認できます。
3. 呼び出すときは $female-portrait-director と入力し、スタイル、シーン、服装、雰囲気などのパラメータを添えます。

Codex ではなく Claude Code を普段使っている場合は、README が Codex Skill 形式で配布している点に注意してください。SKILL.md は一般的な agent Skill の標準に沿っています。互換性のある agent なら再利用できる可能性がありますが、具体的な対応状況はリポジトリの説明を基準にしてください。「Claude Code も公式対応」とは、プロジェクト側が明記していない限り断言しない方が安全です。

インストール自体は難しくありません。重要なのは、自分の agent が Skill 読み込みをサポートしているか、そしてコマンド形式が現行バージョンと合っているかを確認することです。

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自分の Skill を作る：5 ステップの移行方法

female-portrait-director の設計を見ると、自分が何度も書き直しているプロンプトも同じ方法で Skill にできるのではないか、と思うはずです。

できます。中心となる手順は 5 つです。

1. 再利用できる部分を抽出する：手書きプロンプトの中で安定して出てくるフィールドを探します。ポートレートなら、スタイル種別、服装、雰囲気、光の方向が毎回指定する項目かもしれません。一方で、具体的な姿勢やシーンの細部は毎回変わります。安定フィールドを再利用部分にし、変化する部分はシステム補完に任せます。

2. SKILL.md を作る：これは Skill の入口ファイルです。name と description を含め、この Skill が何をし、いつ使うべきかを agent に伝えます。description はトリガー判定に効きます。「X 種類のプロンプトを生成する」と書く方が、「創作を手伝う」より正しく呼び出されやすくなります。

3. パラメータスキーマを定義する：スキーマまたはそれに近い構造で、再利用するフィールドを定義します。各パラメータには説明、デフォルト値、境界を持たせます。たとえば年齢範囲やコンプライアンス制限です。female-portrait-director は 22 個のフィールドを使っていますが、最初は 5〜10 個の中心パラメータから始めても構いません。

4. オンデマンドルーティングを実装する：複数のスタイルやシーン種別がある場合、すべての規則を 1 つのファイルに入れないでください。レジストリでリクエストを分岐し、毎回一致したルートだけを読み込みます。これにより、スタイル混線とコンテキスト使用量を抑えられます。

5. テストして調整する：いくつかのパラメータセットを実行し、出力が期待に合うか確認します。ロックしたパラメータは保たれているか。補完された部分は自然か。出力形式はそのまま使えるか。結果を見て、スキーマフィールド、ルート内容、補完ロジックを調整します。

この 5 ステップは、最初から完璧である必要はありません。female-portrait-director も V1.2 から V1.4.1 まで何度か分割と再構成を重ね、軽量コア、オンデマンドルーティング、ディレクター式拡張、ビジュアル補完ライブラリの構造を安定させています。

別の Skill 化事例を見たい場合は、guizang-social-card-skill が参考になります。小紅書画像投稿と WeChat カバー制作をワークフロー化した例で、繰り返しの創作作業を読み込み可能な構造化システムにするという点では、female-portrait-director と同じ考え方です。

関連リソースと次のステップ

さらに読むなら、次のリソースが役に立ちます。

• Claude Skill 機能解説：Skill の仕組みを理解するための前提知識
• プロンプトテンプレートライブラリ：テンプレート再利用から Skill フレームワークへ進む考え方
• Stable Diffusion プロンプトテンプレートガイド：手書き画像プロンプトの技術と Skill 化の違い
• guizang-social-card-skill：別の場面で Skill 化を使ったケース
• female-portrait-director リポジトリ：https://github.com/liyue-aigc/female-portrait-director

変わりやすい事実について

2026 年 6 月時点では、プロジェクトバージョンは V1.4.1、ルート数は 14、インストールコマンドはリポジトリ README を基準に確認する必要があります。これらの値は今後変わる可能性があるため、利用前にリポジトリで最新情報を確認してください。

結論

female-portrait-director は、AI ポートレートプロンプトを再利用できるシステムにするために、4 つの設計支点を使っています。パラメータロックで指定した方向を保ち、オンデマンドルーティングでスタイル混線を防ぎ、5 段のディレクター式拡張で使えるプロンプトを作り、安全境界でコンプライアンスリスクを下げます。

この事例を見れば、自分が何度も書き直しているプロンプトも Skill にできます。安定フィールドを抽出し、SKILL.md を作り、パラメータスキーマを定義し、オンデマンドルーティングを実装し、テストして調整する。最初から完璧である必要はありません。female-portrait-director も V1.2 から V1.4.1 へ進む中で、構造を安定させてきました。

プロンプトを Skill 化した経験や、実際に詰まったポイントがあれば、コメントで共有してください。