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Claude Fable 5が凄すぎる。Image2で生成したLP画像をNext.jsで再現させたら一致度が圧倒的だった。
GPT5.5よりも全然一致度が高いし、
マーケ戦略脳&文章力も強いので、
LP制作はClaude Codeを基盤にしつつ、
画像生成だけClaude CodeからCodexを呼び出すのが良さそう。
試したい人は以下のプロンプトがお勧めです↓
/goal 添付画像のLPをNext.jsで実装。再現度95%以上になるまで。
画像以外の手段だと再現が難しそうな箇所は適切に素材をimage_genで画像生成しながら作成して。
- アイコンや画像はなるべく元の画像と一致させること。
元画像から該当部分をクロップして参考画像としてimage_genに渡しつつ生成する
(codex exec は -i で参照画像を渡し、プロンプトは標準入力で渡す)
- レスポンシブ対応すること。375〜1440pxの各幅で検証し、
横スクロールがないだけでなく、要素の重なり・見切れもないこと
(固定幅カードは w-full max-w-[Npx]、絶対配置レイアウトは広い幅のみで発動)
- Playwrightでスクショ→元画像と比較→修正のループを回し、
npm run build が通ったら完了
claude-workflowmarketingai-design
Claude Fable5でLP画像をNext.jsに高精度再現
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Claude Fable 5が凄すぎる。Image2で生成したLP画像をNext.jsで再現させたら一致度が圧倒的だった。
GPT5.5よりも全然一致度が高いし、
マーケ戦略脳&文章力も強いので、
LP制作はClaude Codeを基盤にしつつ、
画像生成だけClaude CodeからCodexを呼び出すのが良さそう。
試したい人は以下のプロンプトがお勧めです↓
/goal 添付画像のLPをNext.jsで実装。再現度95%以上になるまで。
画像以外の手段だと再現が難しそうな箇所は適切に素材をimage_genで画像生成しながら作成して。
- アイコンや画像はなるべく元の画像と一致させること。
元画像から該当部分をクロップして参考画像としてimage_genに渡しつつ生成する
(codex exec は -i で参照画像を渡し、プロンプトは標準入力で渡す)
- レスポンシブ対応すること。375〜1440pxの各幅で検証し、
横スクロールがないだけでなく、要素の重なり・見切れもないこと
(固定幅カードは w-full max-w-[Npx]、絶対配置レイアウトは広い幅のみで発動)
- Playwrightでスクショ→元画像と比較→修正のループを回し、
npm run build が通ったら完了