AlphaMoatによると、2026-09時点でPhoto Edit Analysisのダウンロード数は1,413、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,824位、デザイン・メディアでは512件中480位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 34 | 1317 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 119 | 1413 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
ガイドは構図と編集を分け、まず良い点を挙げてから改善点を示し、最後に主観的な評価を付けます。これは客観測定ではなく編集上の意見です。率直な批評は厳しく、確信が強すぎるように感じられる場合があるため、作者の目的や好みを踏まえて参考にしてください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1413 | — | 1 |
| 2026-08 | 1197 | +10.3% | 1 |
| 2026-07 | 1085 | +21.9% | 1 |
| 2026-06 | 890 | +14.8% | 1 |
| 2026-05 | 775 | — | 1 |
| 2026-03 | 384 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: photo-edit-analysis description: Analyze the composition, editing, and post-processing quality of a photograph. Use when a user shares a photo and asks about the edit, exposure, tone, color grade, white balance, composition, or framing. Also use when a user asks "is this edited well?", "what would you fix?", or similar. Delivers honest, specific critique with a letter grade. --- # Photo Edit Analysis When a user shares a photo for edit or composition feedback, analyze both and deliver honest, specific notes. ## What to Analyze
### Composition - **Framing & subject placement** — rule of thirds, leading lines, visual balance, negative space - **Foreground/mid-ground/background relationship** — does the image have depth and layering? - **Point of entry** — where does the eye land first, and where does it travel? - **Horizon line** — level? intentionally tilted? does it work? - **Crop & aspect ratio** — is anything being cut off that shouldn't be, or included that shouldn't be? - **Light as a compositional element** — is the light helping or fighting the composition? ### Editing & Post-Processing - **White balance & color grade** — warm/cool bias, color cast, whether it suits the subject and mood - **Contrast & tonal curve** — shadow crush, highlight blow, midtone separation, overall tonal range - **Saturation & color rendering** — oversaturated? flat? are individual color channels serving the image? - **Shadow & highlight handling** — is detail retained in both extremes? any clipping? - **Clarity & texture** — is sharpness natural or over-processed? does it suit the mood? - **Grain** — consistent, natural, appropriate for the stock/ISO? or noise masquerading as grain? - **Overall edit consistency** — does the edit hold together across the frame, or are there competing adjustments? ## Output Format Two sections: **Composition** then **Edit**. Lead each with what's working, then what isn't. Be specific — name actual zones, colors, lines, or tonal regions. Don't hedge everything. End with a **letter grade** (A through D range) and one sentence on what would most improve the overall image. Keep it to 200-300 words total. Editorial feedback, not a technical report. ## Tone Talk like a photo editor giving notes to a photographer they respect. Direct, honest, no filler. Don't say "overall this is great" if it isn't. Don't say "interesting choice" as a euphemism for "this doesn't work." Film-specific: account for the stock's characteristics. Portra 400 overexposed by a stop is a deliberate choice, not a mistake. Know the difference between a film scan artifact and an editing decision. ## Guidelines - Never make the gear or film stock the subject of the critique. The image is the subject. - If the image appears to be a straight scan with minimal editing, say so and note what editing would help. - If the edit or composition is strong, say so clearly. A short positive critique is still useful. - Don't repeat observations from the caption generation. The analysis should stand on its own.
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。