Nanobanana Prompt Engineering Workflow

A user describes their workflow for creating high-quality Nanobanana prompts using a custom tool. The process involves defining the subject (e.g., polar bear and panda on skates), generating the initial image, performing detailed annotation (labeling parts like pose, background, face, clothing) based on file names, and finally adding compositional and color information for the final generation. This highlights the importance of detailed language specification for effective prompting.

①スケート靴を履いた「{argument name="キャラクター1" default="白熊"}」と「{argument name="キャラクター2" default="パンダ"}」、そして背景となる場所を作る。普通のチャットベースでもOK。一気に生成しても、分けて作ってもやること自体は同じ。

②画像にアノテーションを行う。
ここが一番面倒なので tool 化しました。
ファイル名を基準に
「どの画像の、どの部分を参照するか」を整理したプロンプトを作ります。
（ポーズ／BG／顔／服装 など）

③構図や色味などの付加情報を足して、最終生成。

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