--- name: select-photos description: "MUST USE when the user provides a photo ZIP, photo folder, or still-image event material and asks for photo selection, album selection, highlights, digest photos, curation, or quality filtering. Use this instead of analyze-footage when the source is primarily still photos and the requested work is selecting images rather than editing or video planning." metadata: filePattern: - '**/04_plan/photo_selection_manifest.json' - '**/04_plan/photo_selection_report.md' - '**/03_analysis/eye_review/**' - '**/03_analysis/swap_candidates/**' - '**/05_delivery/album_select/**' - '**/05_delivery/digest_highlights/**' bashPattern: [] --- # select-photos — 写真選定 ## いつ使うか（必ず発火する条件） - ユーザーが写真 ZIP、写真フォルダ、イベントスナップ、静止画素材を渡して「写真選定」「セレクト」「フォトアルバム」「ハイライト」「ダイジェスト」を依頼したとき - 動画編集ではなく、JPG/PNG/HEIC などの静止画から使う写真を選ぶとき - 「編集しない」「加工しない」「選定だけ」と言われたとき - `album_select`、`digest_highlights`、`photo_selection_report.md` を作るとき静止画中心の依頼では `analyze-footage` を流用しない。動画の `segments.json` / STT / peak analysis ではなく、写真向けの品質・重複・場面 coverage を優先する。 ## 原則 - 元ファイルは変更しない。展開・コピー・サムネイル生成は作業用プロジェクト配下で行う。 - 写真の編集、トリミング、色補正、リネームによる元ファイル破壊はしない。 - 納品用フォルダに置く画像は、元画像の無加工コピーまたは symlink にする。ユーザーが特に指定しなければコピーを優先する。 - 連写や近似構図は、表情、視線、手の動き、会話感、場面説明力が一番強いものを残す。 - ピント/ブレ/露出の最低限チェックを必ず行う。目視だけでなく、簡易スコアリングで怪しい候補を拾って再確認する。 - 目つぶり/半目の確認を後回しにしない。顔クロップ確認シートを作り、疑わしいカットは前後連番から代替を探す。 ## 前提ツール - `python` + Pillow が使えること。環境によっては repo の `python3` ではなく miniforge など Pillow 入り Python を使う。 - 顔検出は OpenCV があれば使う。無い場合は中央クロップで eye review を作り、目視確認で補う。 - ZIP 展開には `unzip`、納品ZIP作成には Python `zipfile` または `zip` を使う。 ## 同梱スクリプトの解決方法このスキルが repo-local skill または `~/.codex/skills/select-photos` としてインストールされている場合、`scripts/` はこの `SKILL.md` と同じディレクトリにある。実行時はスキルディレクトリを特定してから、絶対パスまたは `SKILL_DIR` 変数で呼び出す。 ```bash SKILL_DIR="/path/to/select-photos" python "$SKILL_DIR/scripts/photo_quality_scan.py" --help ``` ## 推奨出力構成 ```text projects// ├── 02_media/ │ └── originals/ # 展開した作業コピー。元ZIP/元フォルダは触らない ├── 03_analysis/ │ ├── contact_sheets/ # 全体確認用 │ ├── photo_metrics.json # sharpness / exposure などの簡易指標 │ ├── album_select_contact_sheet.jpg │ ├── digest_highlights_contact_sheet.jpg │ ├── low_sharpness_review.jpg # ブレ/甘ピン疑いの再確認用 │ ├── eye_review/ # 顔クロップ/目つぶり確認用 │ └── swap_candidates/ # 差し替え候補の前後連番シート ├── 04_plan/ │ ├── photo_selection_manifest.json │ └── photo_selection_report.md └── 05_delivery/ ├── album_select/ # 広めのアルバム用セレクト ├── digest_highlights/ # さらに絞った代表カット ├── album_select_.zip └── digest_highlights_.zip ``` ## やること（ステップ） ### Step 1: 入力と作業範囲を確定する - ZIP なら一覧と枚数を確認する。 - フォルダなら対象拡張子と総枚数を確認する。 - 作業プロジェクト名を決め、`projects//02_media/originals` に作業コピーを作る。 - 展開後ファイルに読み取り権限が無い場合は、作業コピー側だけ権限を直す。元ZIP/元フォルダは触らない。 ### Step 2: 全体確認用コンタクトシートを作る - 連番順または撮影時刻順でサムネイル付き contact sheet を作る。 - 各サムネイルには index と元ファイル名を表示する。 - 40 枚前後ごとに 1 シートにすると、場面の流れと重複を見やすい。 - 写真そのものは加工せず、contact sheet は確認用派生物として `03_analysis/contact_sheets/` に置く。 ### Step 3: 品質指標を作って低品質候補を拾う最低限、以下を `photo_metrics.json` に記録する。 - file - width / height - mean_luma または露出の簡易指標 - edge_score / sharpness proxy - bytes 指標は NG 判定の自動決定ではなく、怪しい写真を拾うために使う。白い壁、引き絵、余白の多い登壇写真は低 edge になりやすいので、必ず目視で確認する。 `scripts/photo_quality_scan.py` が使える場合は優先して使う。 ```bash SKILL_DIR="/path/to/select-photos" python "$SKILL_DIR/scripts/photo_quality_scan.py" \ --input projects//02_media/originals \ --output projects//03_analysis/photo_metrics.json \ --eye-review-dir projects//03_analysis/eye_review ``` ### Step 4: 選定基準を固定するイベントダイジェスト/フォトアルバムでは、優先順位は以下。 1. 場面 coverage: 受付/会場/導入/登壇/ワーク/交流/集合写真などの流れが残る 2. 表情: 笑顔、集中、反応、会話の温度がある 3. 構図: 主役が分かる、手前の遮蔽が少ない、背景が説明になる 4. 技術品質: ピント、ブレ、露出、目つぶり、極端な白飛び/黒つぶれ 5. 重複排除: 同じ人物・同じ構図・同じ瞬間を取りすぎない「記録として必要な写真」は軽微な甘さがあっても残してよい。ただし `photo_selection_report.md` に方針を書く。目つぶり判定の注意: - 背景人物や前景人物の目つぶりは原則 NG にしない。主役の顔・表情・目線を優先する。 - 集合写真だけは全員の目つぶりを厳しめに見る。 - 笑って目が細くなっている自然な表情は、他に強い代替がない限り許容してよい。 - 顔検出されない写真を自動 NG にしない。引き絵、横顔、後ろ姿、会場カットはイベント記録として必要なことがある。 ### Step 5: セレクトを分ける - `album_select`: フォトアルバム用の広めの選定。イベント全体の流れと参加者の多様性を優先する。 - `digest_highlights`: 冒頭、告知、SNS、レポートの先頭に使える強い代表カット。`album_select` からさらに絞る。 - 必要なら `review_candidates` または `quality_review` を作り、ブレ/甘ピン/表情迷いをユーザー確認用に分ける。枚数指定が無い場合の目安: - 100 枚未満の素材: `album_select` 30-50%、`digest_highlights` 10-20 枚 - 100-500 枚の素材: `album_select` 25-40%、`digest_highlights` 30-60 枚 - 500 枚超の素材: `album_select` 20-35%、`digest_highlights` 40-80 枚 ### Step 6: 選定結果を成果物化する - `05_delivery/album_select/` と `05_delivery/digest_highlights/` に元画像の無加工コピーを置く。 - ファイル名は並び順が分かるように `001_` 形式を推奨する。ただし manifest には元ファイル名を必ず残す。 - 各セレクトの contact sheet を作り、選定漏れや重複過多を目視確認する。 - ZIP があると受け渡ししやすいので、指定がなくても delivery に作ってよい。 manifest から delivery を作る場合は `scripts/materialize_selection.py` を使える。 ```bash SKILL_DIR="/path/to/select-photos" python "$SKILL_DIR/scripts/materialize_selection.py" \ --project projects/ \ --manifest projects//04_plan/photo_selection_manifest.json ``` ### Step 6.5: 目つぶり/表情の差し替え確認を標準で行う `album_select` と `digest_highlights` を作ったあと、主要人物の顔が見える写真は `eye_review` で確認する。 - 目つぶり、半目、主役の表情が弱いカットを `review_candidates` に記録する。 - 疑わしい写真ごとに、元素材の前後 5-8 枚を `swap_candidates` として並べる。 - 差し替える場合は、単体のピント/表情だけでなく、イベントの流れと人物の重複も確認する。 - 差し替えたら `photo_selection_manifest.json` に `eye_recheck_replacements` を残す。 - 差し替え前後の確認シートを作る。 ### Step 7: 品質チェックして報告する最低限やること: - 元素材枚数、`album_select` 枚数、`digest_highlights` 枚数を確認する。 - manifest の全ファイルが `02_media/originals` に存在することを確認する。 - 低 sharpness 候補の contact sheet を作り、致命的なブレが混ざっていないか確認する。 - eye review / swap candidates を確認し、目つぶり候補を差し替え済みか、意図的に残したかを明示する。 - 「最低限のピント/ブレ選定済み」か「二次選定推奨」かを明示する。 ## 出力 artifact - `03_analysis/contact_sheets/*.jpg` - `03_analysis/photo_metrics.json` - `03_analysis/album_select_contact_sheet.jpg` - `03_analysis/digest_highlights_contact_sheet.jpg` - `03_analysis/low_sharpness_review.jpg` - `03_analysis/eye_review/*.jpg` - `03_analysis/swap_candidates/*.jpg` - `04_plan/photo_selection_manifest.json` - `04_plan/photo_selection_report.md` - `05_delivery/album_select/` - `05_delivery/digest_highlights/` - `05_delivery/*.zip` ## `photo_selection_manifest.json` の最低項目 ```json { "source": "/path/to/source.zip", "source_count": 524, "selection_policy": [ "無加工の元JPGを使用", "重複連写は表情・構図が強いものを優先", "ピント/ブレ/露出の最低限チェックを実施" ], "album_select_count": 169, "digest_highlights_count": 45, "album_select": ["DSC0001.JPG"], "digest_highlights": ["DSC0001.JPG"], "review_candidates": [ { "file": "DSC0002.JPG", "reason": "main subject half closed eyes", "recommended_action": "check neighboring frames" } ], "eye_recheck_replacements": [ { "old": "DSC0002.JPG", "new": "DSC0003.JPG", "reason": "main subject eyes open in neighboring frame" } ] } ``` ## 注意事項 - 写真の内容に個人情報、機密資料、顔出し配慮がありそうな場合は、選定後に privacy review を提案する。 - 機械的な sharpness score だけで落とさない。集合写真、会場引き絵、登壇スライド前の写真は低スコアでも必要なことがある。 - ブレ判定では「全体手ブレ」と「被写界深度による自然な背景/前景ボケ」を分ける。主役にピントがあっていれば背景ボケは NG にしない。 - ユーザーが「編集しない」と言った場合、色補正・トリミング・リサイズ済み納品物を勝手に作らない。 - 元ZIPから展開した作業コピーの権限修正はよいが、元ZIPや元フォルダの属性は変えない。 ## 同梱スクリプト - `scripts/make_contact_sheets.py`: フォルダ内画像からコンタクトシートを作る。 - `scripts/photo_quality_scan.py`: sharpness / brightness / contrast と顔/主要部クロップ確認シートを作る。 - `scripts/make_swap_candidates.py`: 目つぶり/半目候補の前後連番シートを作る。 - `scripts/materialize_selection.py`: manifest から `album_select` / `digest_highlights` / ZIP を作る。スクリプトは補助であり、最終判断は目視と前後比較で行う。