create-2d-composition
О программе
Этот навык программно создает 2D-графику с использованием генерации SVG, алгоритмов компоновки диаграмм и композиции изображений. Он идеально подходит разработчикам, которым необходимо автоматизировать создание диаграмм, научных иллюстраций, бейджей или пользовательских типов графиков, отсутствующих в стандартных библиотеках. Ключевые возможности включают пакетную обработку рабочих процессов и возможность создания воспроизводимых визуальных активов на основе параметров.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/create-2d-compositionСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
2Dコンポジションの作成
SVG構築、ダイアグラムレイアウトアルゴリズム、画像合成、バッチ処理ワークフローを使用してプログラム的に2Dグラフィックスを生成する。ベクターグラフィックス生成、ラスター画像操作、タイポグラフィ、チャート・ダイアグラム・インフォグラフィックスの自動生成をカバーする。
使用タイミング
- ダイアグラム、フローチャート、インフォグラフィックスをプログラム的に生成する時
- 再現可能な科学的図版や出版用グラフィックスを作成する時
- バッジ、アイコン、ビジュアルアセットの生成を自動化する時
- 複数の画像やデータビジュアライゼーションを合成する時
- 標準ライブラリにないカスタムチャートタイプを構築する時
- パラメータバリエーションによりグラフィックスをバッチ生成する時
- Web用またはプリント用のSVGテンプレートを作成する時
入力
| 入力 | 型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
| レイアウト仕様 | 設定 | 寸法、マージン、グリッドレイアウト | キャンバス800x600px、20pxマージン |
| ビジュアル要素 | データ/アセット | 図形、テキスト、画像、データポイント | 矩形座標、ラベル、アイコン |
| スタイルパラメータ | CSS/属性 | 色、フォント、線幅、不透明度 | fill="#3366cc", stroke-width="2" |
| データソース | ファイル/配列 | 可視化またはアノテーション用の値 | CSVデータ、JSON設定 |
| 出力フォーマット | 文字列 | SVG、PNG、PDF、合成フォーマット | output.svg、300 DPI PNG |
手順
1. Python環境のセットアップ
2Dコンポジションに必要なライブラリをインストールする:
# Core libraries
pip install svgwrite pillow cairosvg
# Optional: advanced features
pip install drawsvg reportlab pycairo
# For data-driven graphics
pip install matplotlib numpy pandas
期待結果: ライブラリが正常にインストールされる 失敗時: Pythonバージョン(3.7以上)を確認し、競合を避けるため仮想環境を使用する
2. 基本的なSVGグラフィックスの作成
svgwriteを使用してSVGを生成する:
import svgwrite
from svgwrite import cm, mm
def create_basic_svg(output_path):
"""Create a simple SVG graphic."""
# Initialize drawing (use mm for precise dimensions)
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('180mm', '120mm'), profile='full')
# Add background rectangle
dwg.add(dwg.rect(
insert=(0, 0),
size=('100%', '100%'),
fill='white'
))
# Add shapes
dwg.add(dwg.circle(
center=(90*mm, 60*mm),
r=30*mm,
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2
))
dwg.add(dwg.rect(
insert=(30*mm, 30*mm),
size=(60*mm, 40*mm),
fill='lightgreen',
stroke='darkgreen',
stroke_width=2,
rx=5, # Rounded corners
ry=5
))
# Add text
dwg.add(dwg.text(
'Example Graphic',
insert=(90*mm, 20*mm),
text_anchor='middle',
font_size='18pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
dwg.save()
print(f"Saved: {output_path}")
期待結果: 図形とテキストを含むSVGファイルが生成される 失敗時: svgwriteのバージョンを確認し、出力ディレクトリが書き込み可能か確認する
3. レイアウトロジックによるダイアグラムの構築
計算された配置で構造化ダイアグラムを作成する:
def create_flowchart(steps, output_path):
"""Generate a flowchart from list of steps."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('800px', '600px'))
# Layout parameters
box_width = 120
box_height = 60
spacing_y = 100
start_x = 340
start_y = 50
for i, step in enumerate(steps):
y_pos = start_y + i * spacing_y
# Draw box
box = dwg.add(dwg.g(id=f'step_{i}'))
box.add(dwg.rect(
insert=(start_x, y_pos),
size=(box_width, box_height),
fill='lightblue',
stroke='navy',
stroke_width=2,
rx=5,
ry=5
))
# Add text (wrapped if needed)
text_lines = wrap_text(step, max_width=16)
text_y = y_pos + box_height/2 - (len(text_lines)-1) * 7
for j, line in enumerate(text_lines):
box.add(dwg.text(
line,
insert=(start_x + box_width/2, text_y + j*14),
text_anchor='middle',
font_size='12pt',
font_family='Arial',
fill='black'
))
# Draw arrow to next step
if i < len(steps) - 1:
arrow_start_y = y_pos + box_height
arrow_end_y = y_pos + spacing_y
dwg.add(dwg.line(
start=(start_x + box_width/2, arrow_start_y),
end=(start_x + box_width/2, arrow_end_y),
stroke='black',
stroke_width=2,
marker_end=dwg.marker(
id='arrow',
viewBox='0 0 10 10',
refX=5,
refY=5,
markerWidth=6,
markerHeight=6,
orient='auto'
)
))
dwg.save()
def wrap_text(text, max_width=20):
"""Simple text wrapping."""
words = text.split()
lines = []
current_line = []
for word in words:
test_line = ' '.join(current_line + [word])
if len(test_line) <= max_width:
current_line.append(word)
else:
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
current_line = [word]
if current_line:
lines.append(' '.join(current_line))
return lines
期待結果: 接続されたボックスと矢印を持つフローチャート 失敗時: レイアウト計算を調整し、矢印マーカー定義を確認する
4. ラスター画像の合成
Pillowを使用して複数の画像を結合する:
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
import os
def composite_images(image_paths, output_path, layout='grid'):
"""Composite multiple images into single output."""
# Load images
images = [Image.open(path) for path in image_paths]
if layout == 'grid':
n = len(images)
cols = int(n ** 0.5)
rows = (n + cols - 1) // cols
max_width = max(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
canvas_width = cols * max_width
canvas_height = rows * max_height
composite = Image.new('RGB', (canvas_width, canvas_height), 'white')
for i, img in enumerate(images):
row = i // cols
col = i % cols
x = col * max_width
y = row * max_height
composite.paste(img, (x, y))
elif layout == 'horizontal':
total_width = sum(img.width for img in images)
max_height = max(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (total_width, max_height), 'white')
x_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (x_offset, 0))
x_offset += img.width
elif layout == 'vertical':
max_width = max(img.width for img in images)
total_height = sum(img.height for img in images)
composite = Image.new('RGB', (max_width, total_height), 'white')
y_offset = 0
for img in images:
composite.paste(img, (0, y_offset))
y_offset += img.height
composite.save(output_path)
print(f"Saved composite: {output_path}")
def add_annotations(image_path, annotations, output_path):
"""Add text annotations to image."""
img = Image.open(image_path)
draw = ImageDraw.Draw(img)
try:
font = ImageFont.truetype("Arial.ttf", 24)
except:
font = ImageFont.load_default()
for annotation in annotations:
text = annotation['text']
position = annotation['position']
color = annotation.get('color', 'black')
shadow_offset = 2
draw.text(
(position[0] + shadow_offset, position[1] + shadow_offset),
text, font=font, fill='white'
)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
img.save(output_path)
期待結果: 適切なレイアウトで合成画像が作成される 失敗時: すべての入力画像が存在するか確認し、画像モードに互換性があるか検証する
5. データ駆動グラフィックスの生成
データからビジュアライゼーションを作成する:
import numpy as np
def create_bar_chart_svg(data, labels, output_path):
"""Generate SVG bar chart from data."""
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('600px', '400px'))
margin = 50
chart_width = 500
chart_height = 300
bar_spacing = 10
n_bars = len(data)
bar_width = (chart_width - (n_bars - 1) * bar_spacing) / n_bars
max_value = max(data)
scale = chart_height / max_value
# Draw axes
dwg.add(dwg.line(start=(margin, margin), end=(margin, margin + chart_height),
stroke='black', stroke_width=2))
dwg.add(dwg.line(start=(margin, margin + chart_height),
end=(margin + chart_width, margin + chart_height),
stroke='black', stroke_width=2))
for i, (value, label) in enumerate(zip(data, labels)):
x = margin + i * (bar_width + bar_spacing)
bar_height = value * scale
y = margin + chart_height - bar_height
dwg.add(dwg.rect(insert=(x, y), size=(bar_width, bar_height),
fill='steelblue', stroke='navy', stroke_width=1))
dwg.add(dwg.text(f'{value:.1f}', insert=(x + bar_width/2, y - 5),
text_anchor='middle', font_size='10pt', fill='black'))
dwg.add(dwg.text(label, insert=(x + bar_width/2, margin + chart_height + 20),
text_anchor='middle', font_size='10pt', fill='black'))
dwg.save()
期待結果: スケーリングされたデータを持つSVG棒グラフ 失敗時: エッジケース(空データ、負の値)を処理し、バリデーションを追加する
6. グラフィックスのバッチ生成
複数グラフィックスの作成を自動化する:
def batch_generate_badges(users, template_path, output_dir):
"""Generate badge for each user."""
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for user in users:
output_path = os.path.join(output_dir, f"{user['id']}_badge.svg")
dwg = svgwrite.Drawing(output_path, size=('300px', '100px'))
dwg.add(dwg.rect(insert=(0, 0), size=('100%', '100%'),
fill='#3366cc', rx=10, ry=10))
dwg.add(dwg.text(user['name'], insert=(150, 40),
text_anchor='middle', font_size='20pt',
font_weight='bold', fill='white'))
dwg.add(dwg.text(user['role'], insert=(150, 70),
text_anchor='middle', font_size='14pt', fill='lightblue'))
dwg.save()
print(f"Generated badge: {output_path}")
期待結果: 各データ項目に対して個別のグラフィックが生成される 失敗時: データ構造を確認し、欠損フィールドにデフォルト値を設定する
7. SVGからラスターへの変換
SVGをPNG/PDFに書き出して様々な用途に使用する:
import cairosvg
def svg_to_png(svg_path, png_path, dpi=300):
"""Convert SVG to PNG with specified DPI."""
width_inches = 8.27
height_inches = 11.69
width_px = int(width_inches * dpi)
height_px = int(height_inches * dpi)
cairosvg.svg2png(url=svg_path, write_to=png_path,
output_width=width_px, output_height=height_px)
print(f"Converted to PNG: {png_path}")
def svg_to_pdf(svg_path, pdf_path):
"""Convert SVG to PDF."""
cairosvg.svg2pdf(url=svg_path, write_to=pdf_path)
print(f"Converted to PDF: {pdf_path}")
期待結果: 指定された解像度でラスター出力が生成される 失敗時: cairoシステムライブラリが不足している場合はインストールし、SVGの妥当性を確認する
バリデーション
- ターゲットアプリケーションでグラフィックスが正しくレンダリングされる
- テキストが読みやすく適切に配置されている
- 色が仕様に一致している(16進コードを確認)
- 用途に適した寸法である
- SVGが標準に対して妥当である(必要な場合)
- ラスター書き出しが正しいDPIである
- レイアウトがデータのバリエーションに対応している
- バッチ処理がエラーなく完了する
- 出力ファイルが論理的に整理されている
- コードにエラーハンドリングが含まれている
よくある落とし穴
- 単位の混同: SVG単位(px、mm、cm)とスクリーンピクセル、プリントDPIの違い
- テキストのオーバーフロー: テキストが図形の境界を超える場合、折り返しを実装する
- フォントの可用性: システムフォントは環境により異なる。埋め込みフォントまたはWebセーフフォントを使用する
- 座標計算: グリッドレイアウトでのオフバイワンエラー
- 色フォーマット: SVGは16進文字列(
#rrggbb)を使用し、タプルではない - SVGの妥当性: XML構造を確認し、すべてのタグを閉じる
- ファイルパス: 特殊文字やファイル名のスペースを処理する
- メモリ使用量: 大規模なバッチ操作にはチャンキングが必要な場合がある
- アスペクト比: 画像のリサイズ時に比率を維持する
- 透過性: PNGはアルファをサポートするが、JPEGはサポートしない
関連スキル
- render-publication-graphic: 出版物固有の出力要件
- create-3d-scene: 3D向けの同様のプログラマティックアプローチ
- generate-quarto-report: レポートへのグラフィックス統合
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
