centering-judge

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画像（PNG）からUI要素の整列（縦中央揃い / 左端揃い / 間隔均等 等）を画素単位で静的判定するスクリプトを、命題ごとに新規実装してから走らせる skill。LLM の主観で「揃ってる」と誤判定するのを防ぐためのメタ手法。固定スクリプトを呼ぶのではなく、検証したい命題ごとに ROI / 判定式 / debug overlay を設計し直す。scripts/ にケース別の参考実装（中央揃い / 左端揃い）を同梱。トリガー：「中央寄せ判定」「縦揃え確認」「左端揃え判定」「centering check」「alignment check」「画像で揃ってるか確認して」

TeXmeijin By TeXmeijin schedule Updated 5/28/2026
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name: centering-judge description: 画像（PNG）からUI要素の整列（縦中央揃い / 左端揃い / 間隔均等 等）を画素単位で静的判定するスクリプトを、命題ごとに新規実装してから走らせる skill。LLM の主観で「揃ってる」と誤判定するのを防ぐためのメタ手法。固定スクリプトを呼ぶのではなく、検証したい命題ごとに ROI / 判定式 / debug overlay を設計し直す。scripts/ にケース別の参考実装（中央揃い / 左端揃い）を同梱。トリガー：「中央寄せ判定」「縦揃え確認」「左端揃え判定」「centering check」「alignment check」「画像で揃ってるか確認して」

Centering Judge

このスキルの本質

LLMは画像の「微妙なズレ」を主観で判断しがちで、自分に都合よく「揃っている」と誤判定してしまう。 このskillの本質は 「画素単位で客観的に判定するスクリプトを毎回新規実装する」 というメタ手法。

汎用判定スクリプトは存在しない。整列の命題はレイアウトによって変わるため、 毎回以下を回す:

  1. 命題を言語化: 何と何の、何 (中心 y / 左端 x / 間隔 / etc) を比べるか
  2. ROI を設計: 画像内のどの範囲を見るか、 自動検出か人手指定か
  3. 判定アルゴリズムを選ぶ: content profile / 連結成分 / 行ごと profile / etc
  4. 実装する: 共通道具箱 (後述) を組み合わせて短いスクリプトを書く
  5. 数値で結論を出す: 「ほぼ揃ってる」「微妙だが許容範囲」を禁じ、 px 単位で言い切る

絶対ルール

「✅ 揃ってる」と返答する前に、 必ず命題に応じた判定スクリプトを書いて実行する。 検出されたずれを曖昧表現で濁さず、 px 数値で言い切る。 LLM の目視判定のみで「揃った」と答えてはいけない。

標準フロー

1. 命題を言語化する

例:

  • 「画像左の円形アイコンと、 その右に並ぶ要素群の縦中心 y が揃っているか」
  • 「縦に並ぶ 3 行で、 各行のアイコン直後のテキスト左端 x が揃っているか」
  • 「カード内のボタン群の縦中心 y が同一直線上か」
  • 「サイドバー項目の縦間隔 (gap) が等間隔か」

「揃ってるか確認して」だけで実装に入らない。 何と何の何かを必ず明示してから着手する。

2. ROI と比較対象を設計する

  • 自動検出 vs 人手指定: 全自動は誤検出しやすい。 --row label y_top y_bot 形式で ROI を人手指定する方が堅実。 自動検出を入れるのは「同じレイアウトを大量に検証する」ときだけ
  • 要素境界の閾値: 隣接 content の gap が N px 未満なら同要素として統合 / N px 以上で別要素として分離。 N は引数化して命題ごとに調整
  • 基準点の決め方: 中央揃いなら「基準要素 1 つ vs その他」、 左端揃いなら「全行で同じ x が取れるか」、 間隔均等なら「連続要素間の gap」

3. 判定アルゴリズムを選ぶ

整列判定の共通パターン:

命題 主要アルゴリズム
縦中央揃い (行内) 各要素の bbox 中心 y を計測、 基準要素との差を比較
左端揃い (複数行) 各行で content 最左 x を計測、 max - min を delta_max とする
右端揃い (複数行) 同上で最右 x
間隔均等 (縦/横) 連続要素の bbox 間 gap を計測、 max - min を delta_max とする
中央寄せ (コンテナ内) コンテナ bbox 中心と中身 bbox 中心の差を計測

4. 実装の共通道具箱

毎回ゼロから書くのではなく、 以下のパーツを再利用する。

4.1 画像読み込み + 背景マスク

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open(image_path).convert("RGB")
arr = np.array(img)
is_content = arr.min(axis=2) < 230  # 白背景: RGB 最小値 < 230 を content とみなす

dark mode の画像なら閾値を逆転 (arr.max(axis=2) > 30 等)。

4.2 content profile

  • 各行の content 数: is_content.sum(axis=1) → 行に何かが描かれているか
  • 各列の content 数: is_content.sum(axis=0) → 列に何かが描かれているか
  • 必ず ROI に絞ってから profile を取る

4.3 連続 run 抽出 + gap 統合

profile を bool 化 (> 閾値) してから、 連続する True 区間を抽出。 隣接 run の gap が merge_gap_threshold 未満なら統合する後処理を入れる。 この閾値が要素境界の感度を決める。

4.4 debug overlay PNG

検出結果を必ず画像に重ねて保存する。 数値だけだと読者は信用しないので、 視覚的証拠を添える:

  • 検出 bbox を色付き矩形で
  • 基準線 (中心 y / 左端 x) を色付き直線で
  • 判定 NG の要素は赤、 OK は青/緑等で色分け
from PIL import ImageDraw

overlay = img.copy()
draw = ImageDraw.Draw(overlay)
draw.rectangle([l, t, r, b], outline=(255, 0, 0), width=2)
draw.line([(0, center_y), (w, center_y)], fill=(255, 0, 0), width=1)
overlay.save(debug_out)

4.5 出力 + 終了コード

print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))  # 再現性のため JSON も
print(f"\n=== VERDICT: {verdict} ===")
for d in details:
    print(d)
sys.exit(0 if verdict == "PASS" else 1 if verdict.startswith("SOME") else 2)

終了コード規約: 0 = ALL OK / 1 = SOME FAIL / 2 = ERROR (検出不能等)。

5. 実行と報告のルール

  1. delta は実換算する: retina @2x なら 実換算 = delta / device_pixel_ratio. 両方の数値を提示
  2. debug overlay を必ず生成: ユーザーに視覚的裏付けを提示できるように
  3. threshold ぎりぎりに注目: 「PASS (threshold内)」と出ても 2-3px ずれているなら「テクニカルには PASS だが N px ずれている」と報告
  4. 「ほぼ揃ってる」と濁さない: FAIL が出たら原因の CSS / SVG を特定して修正案まで出す
  5. 検出失敗時はパラメータを調整: --vertical-margin, --cluster-merge-x-gap, --max-avatar-height 等を変えてリトライ

参考実装 (scripts/)

scripts/ 配下のスクリプトは 参考実装。 そのまま呼んで「揃ってる/揃ってない」を返すための固定ツールではない。 「こういう命題にはこう書いた」例として読み、 別命題なら別スクリプトを書く。

scripts/left_circle_vs_right_row_center_y.py — 中央揃い判定の例

命題: 「画像左の円形アイコンと、 その右に並ぶ要素群の縦中心 y が揃っているか」

主要仮定:

  • 画像幅の左 8-20% に 1 つだけ円形要素 (aspect 0.7-1.4, circularity ≥ 1.2) がある
  • その右側 20-95% に揃えるべき要素群が縦 1 行で並ぶ

アルゴリズム: avatar 自動検出 → 縦範囲を基準に右側を縦方向 profile で分割 → 各要素の bbox 中心 y を avatar 中心 y と比較 → |delta| > threshold で FAIL

踏襲できる部分:

  • 背景マスク / content profile / 連続 run / cluster_merge_x_gap での要素分割 / debug overlay / 終了コード規約

踏襲できない部分:

  • 「左に円形 + 右に要素群」前提のレイアウト依存。 他レイアウト (ボタン内アイコン+テキスト、 ヘッダーロゴ+ナビ等) では破綻する。 そのときは avatar 自動検出を捨てて ROI 人手指定方式に書き換える

scripts/multi_row_text_left_x_after_icon.py — 左端揃い判定の例

命題: 「縦に並ぶ複数行 (各行が左にアイコン + 右にテキスト) で、 テキスト左端 x が揃っているか」

主要仮定:

  • 行ごとの ROI (y_top, y_bot) を人手指定する
  • 各行が「アイコン + 1 つ以上のテキスト塊」の 2 ブロック以上を含む
  • 1 番目のブロック = アイコン、 2 番目以降 = テキスト塊として扱う

アルゴリズム: 行 ROI ごとに各列の content profile → 連続 True ブロック抽出 (gap < gap_threshold で統合) → 各行で 2 番目のブロックの左端 x を比較 → delta_max > threshold で FAIL

踏襲できる部分:

  • ROI 人手指定方式 / 行内 content profile / ブロック抽出 / gap 統合 / debug overlay

踏襲できない部分:

  • 「アイコン + テキスト」の 2 ブロック前提。 3 ブロック以上が当然のレイアウト (例: アイコン + ラベル + 値) では「テキスト左端」の定義から見直す

ケーススタディ (命題と判定スクリプトの記録)

Case 1: 外側 flex に items-center 抜け

命題: 「左アイコンと右側要素群の縦中心 y が揃っているか」 → left_circle_vs_right_row_center_y.py 型

検出結果: 左アイコンと右側要素群の中心が 9px (@2x) = 4.5px (@1x) ずれていた

原因:

<div className={'flex'}>  {/* items-center 抜け! */}
  <div className={'mr-2'}>...左アイコン 40px固定...</div>
  <div className={'flex items-center ...'}>...内側はOK だが...</div>
</div>
  • 外側 flex のデフォルト align-items: stretch で、 隣接する縦長要素 (バッジ等) の高さに引っ張られて内側 div が 50px に拡張
  • 左アイコン div も 50px に拡張されるが、 アイコン自体は 40px 固定で top-align → アイコン中心 = 20px
  • 内側 div は items-center で 50px の中央 = 25px → 5px ずれ

修正: 外側 div に items-center 追加

Case 2: SVG バッジの幾何中心 ≠ 視覚的中心

命題: 「行内に並ぶバッジ群の縦中心 y が、 基準要素の中心 y と揃っているか」 → left_circle_vs_right_row_center_y.py 型

検出結果:

  • バッジA: 2.0px (@2x) = 1px (@1x) 上にずれ
  • バッジB: 6.5px (@2x) = 3.25px (@1x) 上にずれ → FAIL

原因: SVG 内部に「アイコン本体 + 下方向に伸びるラベル/リボン」があり、 SVG 画像の幾何中心は視覚的な「アイコン本体の中心」より下に位置. flex items-center で SVG 幾何中心を揃えると、 視覚的にはアイコン本体が上に見える

修正: SVG 自体は触らず (影響範囲が広い)、 呼び出し側で wrap して下にオフセット:

{showBadgeA && (
  <span className={'relative top-px'}>           {/* +1px 下に */}
    <BadgeA />
  </span>
)}
{showBadgeB && (
  <span className={'ml-1 relative top-[3px]'}>   {/* +3px 下に */}
    <BadgeB />
  </span>
)}

オフセット値は (@1x換算ずれ量) を四捨五入 して top-[Npx] で指定。 呼び出し側の特定ページだけ補正できる。

Case 3: 縦に並ぶ複数行の文字左端揃い

命題: 「3 行 (各行が左にアイコン + 右にテキスト) で、 テキスト左端 x が揃っているか」 → multi_row_text_left_x_after_icon.py 型

検出結果:

  • row1: text_left=97px (アイコン直後、 ml なし)
  • row2: text_left=92px (アイコンの後 ml-1 で隙間あり)
  • row3: text_left=95px (アイコン直後、 ml なし)
  • delta_max = 5px → FAIL

修正: 全行のテキストwrapper に ml-1 を統一して隙間を揃える:

<IconA size={24} className={'text-gray'} />
<div className={'ml-1'}><ContentA ... /></div>
<IconB size={24} className={'text-gray'} />
<Text className={'ml-1 inline-block ...'}>...</Text>

修正後: text_left=224px で 3 行完全一致 (delta_max=0px → PASS)

アンチパターン

  • 目視で「揃ってる」と即答: 必ずスクリプトを書いて数値で確認。 これは絶対ルール
  • 既存スクリプトをそのまま呼んで命題に合わせない: 「left_circle_vs_right_row_center_y.py がエラーで動かない」「結果が直感と合わない」となったら、 命題とスクリプトの仮定が合っていない。 新規スクリプトを書く
  • threshold を緩めて PASS にする: 「3px だと FAIL なので 6px にしたら PASS でした」は不正。 threshold は命題ごとに事前に決め、 結果に合わせて変えない
  • debug overlay を省略: 数値だけ提示しても説得力がない。 必ず PNG 出力する
  • 「ほぼ揃ってる」と濁す: FAIL は FAIL。 修正案まで出す

依存

  • Python 3.10+ (型ヒント list | None を使う)
  • numpy
  • Pillow (PIL)
  • scipy (連結成分が必要なときのみ)
Install via CLI
npx skills add https://github.com/TeXmeijin/agent-skills --skill centering-judge
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