jpskill.com
🎨 デザイン コミュニティ

image-analysis

画像から色や構成、雰囲気などの視覚的な要素をAIで解析し、デザインの参考画像分析やカラーパレット抽出などに活用できるSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Analyze images to extract colors, composition, mood, and visual elements using Vision AI. Use when: extracting color palettes from images, analyzing design screenshots, understanding visual style of reference images.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

画像から色や構成、雰囲気などの視覚的な要素をAIで解析し、デザインの参考画像分析やカラーパレット抽出などに活用できるSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o image-analysis.zip https://jpskill.com/download/14999.zip && unzip -o image-analysis.zip && rm image-analysis.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/14999.zip -OutFile "$d\image-analysis.zip"; Expand-Archive "$d\image-analysis.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\image-analysis.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して image-analysis.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → image-analysis フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
3

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Image Analysis — Color Extraction

概要

あらゆる画像ファイル(PNG、JPG、WebP、BMP、GIF)から主要な色を抽出し、構造化されたパレットを返します。スクリーンショット、Figma エクスポート、またはデザインモックアップに一致する UI を実装するのに役立ちます。

  • ユーザーがスクリーンショットまたはデザイン画像を提供し、それを実装したいと考えています。
  • ユーザーが画像から色を抽出または識別したいと考えています。
  • ユーザーが写真またはモックアップからカラーパレットを求めています。
  • ユーザーがコードの色を参照画像に一致させたいと考えています。

手順

  1. get-pixels を使用して画像ファイルを読み込み、生のピクセルデータを取得します。
  2. ピクセルデータを extract-colors に渡し、主要な色を計算します。
  3. ヘックス値、RGB値、HSL値、および面積カバレッジを含む、ソートされたパレット(面積/重要度順)を返します。

抽出スクリプトを実行し、画像パスを最初の引数として渡します。

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh /path/to/image.png

引数:

  • $1 — 画像ファイルへのパス(必須)。PNG、JPG、WebP、BMP、GIF をサポートします。

スクリプトは、重要度順にソートされた色の JSON 配列を出力します。

[
  {
    "hex": "#1a1a2e",
    "red": 26, "green": 26, "blue": 46,
    "hue": 0.6667, "saturation": 0.2778, "lightness": 0.1412,
    "area": 0.3241
  }
]

色を抽出したら、それらを構造化されたパレットとして提示し、それらの使用方法(CSS カスタムプロパティ、Tailwind config theme colors、デザイントークンの定義、またはコンポーネントスタイルでの直接使用)を提案します。

例 1: ランディングページのスクリーンショットから色を抽出する

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh ./screenshot.png

出力:

Color Palette (sorted by prominence):

1. #1a1a2e — 32.4% (dark navy) — Primary background
2. #e94560 — 18.6% (coral red) — Accent color
3. #f5f5f5 — 15.2% (light gray) — Secondary background

例 2: Tailwind config 用に Figma エクスポートから色を抽出する

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh ~/Downloads/figma-design.jpg

抽出されたヘックス値を使用して、Tailwind の theme.extend.colors 設定を構成します。

colors: {
  primary: '#1a1a2e',
  accent: '#e94560',
  surface: '#f5f5f5',
}

ガイドライン

  • スクリプトは、初回実行時に依存関係 (extract-colorsget-pixels) を自動的にインストールします。これが失敗した場合は、cd <skill-path>/scripts && npm install で手動でインストールしてください。
  • サポートされている形式:PNG、JPG、GIF、BMP。他の形式の場合は、最初に画像を変換してください。
  • extract-colors ライブラリは、デフォルトで自動的に 64,000 ピクセルにダウンサンプリングするため、大きな画像はすでに効率的に処理されています。
  • 抽出された色の組み合わせが WCAG アクセシビリティ標準を満たしていることを確認するには、contrast-check スキルと組み合わせて使用してください。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Image Analysis — Color Extraction

Overview

Extract dominant colors from any image file (PNG, JPG, WebP, BMP, GIF) and return a structured palette. Useful for implementing UIs that match a screenshot, Figma export, or design mockup.

  • The user provides a screenshot or design image and wants to implement it
  • The user asks to extract or identify colors from an image
  • The user wants a color palette from a photo or mockup
  • The user wants to match their code's colors to a reference image

Instructions

  1. Reads the image file using get-pixels to obtain raw pixel data
  2. Passes pixel data to extract-colors to compute dominant colors
  3. Returns a sorted palette (by area/prominence) with hex, RGB, HSL values, and area coverage

Run the extraction script, passing the image path as the first argument:

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh /path/to/image.png

Arguments:

  • $1 — Path to the image file (required). Supports PNG, JPG, WebP, BMP, GIF.

The script outputs a JSON array of colors sorted by prominence:

[
  {
    "hex": "#1a1a2e",
    "red": 26, "green": 26, "blue": 46,
    "hue": 0.6667, "saturation": 0.2778, "lightness": 0.1412,
    "area": 0.3241
  }
]

After extracting colors, present them as a structured palette and suggest how to use them (CSS custom properties, Tailwind config theme colors, design token definitions, or direct usage in component styles).

Examples

Example 1: Extract colors from a landing page screenshot

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh ./screenshot.png

Output:

Color Palette (sorted by prominence):

1. #1a1a2e — 32.4% (dark navy) — Primary background
2. #e94560 — 18.6% (coral red) — Accent color
3. #f5f5f5 — 15.2% (light gray) — Secondary background

Example 2: Extract colors from a Figma export for Tailwind config

bash <skill-path>/scripts/extract-colors.sh ~/Downloads/figma-design.jpg

Use the extracted hex values to populate a Tailwind theme.extend.colors config:

colors: {
  primary: '#1a1a2e',
  accent: '#e94560',
  surface: '#f5f5f5',
}

Guidelines

  • The script auto-installs dependencies (extract-colors, get-pixels) on first run. If this fails, install them manually with cd <skill-path>/scripts && npm install.
  • Supported formats: PNG, JPG, GIF, BMP. For other formats, convert the image first.
  • The extract-colors library automatically downsamples to 64,000 pixels by default, so large images are already handled efficiently.
  • Pair with the contrast-check skill to verify that extracted color combinations meet WCAG accessibility standards.

同梱ファイル

※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。