Image Prompt Builder

Skill para construir prompts JSON estruturados para geração de imagens de produtos com estética cinematográfica e luxuosa — otimizada para Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) via Google Antigravity, com suporte a todos os parâmetros nativos do modelo.

Fluxo obrigatório

Ao ser ativada, esta skill deve SEMPRE seguir estas etapas em ordem:

Entrevista guiada — Coletar informações do usuário por blocos
Confirmação — Mostrar resumo e pedir aprovação
Geração do JSON — Montar o prompt estruturado final

ETAPA 1 — Entrevista guiada por blocos

Colete as informações em 3 rodadas de perguntas, nunca tudo de uma vez.

Rodada 1 — Produto e Cena

Pergunte ao usuário:

"Vamos montar seu prompt de imagem! Preciso entender o produto primeiro. Me conta:"

Tipo de produto: O que é o produto? (ex: bolo de chocolate, frasco de perfume, tênis, shake, joia...)
Nome da marca: Tem marca visível? Se sim, qual é o nome?
Aparência do produto: Descreva a cor, textura, acabamento, forma. Quanto mais detalhe, melhor.
Elementos extras: Tem acompanhamentos? (frutas, gelo, flores, folhas, reflexos...)
Tipo de cena: Qual é o clima geral da imagem?
- Opções sugeridas: luxuoso e cinematográfico / clean e minimalista / dramático e contrastado / quente e aconchegante / futurista e tecnológico

Rodada 2 — Composição e Ação

"Ótimo! Agora me conta sobre o visual dinâmico da imagem:"

Ação principal: O produto está estático ou tem movimento? (ex: líquido explodindo, partículas suspensas, fumaça, splash, corte revelando interior...)
Elementos suspensos no ar: Quais elementos voam ao redor do produto? (ex: gotas, pó, fragmentos, folhas, cristais, bolhas...)
Superfície de apoio: Onde o produto está? (ex: mármore branco polido, pedra preta fosca, madeira rústica, vidro transparente, superfície abstrata...)
Ângulo da câmera: Como a câmera filma o produto?
- Opções: ângulo baixo (dominância) / nível dos olhos / levemente acima / macro extremo / ângulo 3/4

Rodada 3 — Iluminação, Cores e Especificações Técnicas

"Quase lá! Agora a parte visual e técnica:"

Estilo de iluminação: Como você quer a luz?
- Opções: estúdio clean e brilhante / dramático com sombras / luz natural suave / luz de produto de luxo com rim light / luz néon colorida
Paleta de cores do fundo: Qual cor/gradiente domina o fundo? (ex: preto carvão com bokeh âmbar, gradiente rosa para champanhe, azul escuro para branco...)
Cores de destaque (accents): Quais cores surgem nos elementos ao redor? (ex: dourado, prata, vermelho vivo, tons pastéis...)
Resolução: Qual nível de qualidade você precisa?
- 512px — iteração rápida / testes
- 1K — redes sociais e uso digital
- 2K — conteúdo profissional
- 4K — produção máxima / impressão
Aspect Ratio: Qual proporção da imagem? (padrão: 16:9)
- 16:9 — widescreen (padrão) ✅
- 1:1 — quadrado (Instagram feed)
- 9:16 — vertical (Stories, Reels, TikTok)
- 4:3 — clássico
- 3:4 — retrato
- 4:1 / 1:4 — banner horizontal / vertical
- 8:1 / 1:8 — super banner
Estilo de renderização: Fotorrealista ultra-detalhado / ilustração / 3D render / foto analógica / outro?
Algo mais?: Algum detalhe especial que você quer garantir na imagem?

ETAPA 2 — Confirmação

Após coletar todas as respostas, mostre um resumo em tópicos para o usuário confirmar:

📋 RESUMO DO PROMPT:
- Produto: [tipo] — [marca]
- Aparência: [descrição]
- Cena: [tipo]
- Ação: [descrição]
- Elementos suspensos: [lista]
- Superfície: [descrição]
- Ângulo: [ângulo]
- Iluminação: [estilo]
- Fundo: [cores]
- Accents: [cores]
- Resolução: [ex: 2K]
- Aspect Ratio: [ex: 1:1]
- Renderização: [ex: ultra-photorealistic]

Está correto? Posso montar o prompt JSON agora?

Só avance para a Etapa 3 após confirmação do usuário.

ETAPA 3 — Geração do JSON

Com as respostas confirmadas, monte o prompt seguindo exatamente este schema:

{
  "master_prompt": {
    "scene_type": "[velocidade/estilo] [nicho] photography",
    "product": {
      "type": "[descrição rica e adjetivada do produto]",
      "brand_name": "[nome da marca ou 'no visible branding']",
      "appearance": "[cor, textura, forma, acabamento detalhados]",
      "accompaniments": [
        "[elemento 1 com descrição sensorial]",
        "[elemento 2 com descrição sensorial]"
      ]
    },
    "composition": {
      "action": "[ação dramática central capturada em movimento]",
      "surrounding_elements": [
        "[elemento suspenso 1 com detalhe de movimento]",
        "[elemento suspenso 2 com detalhe de movimento]",
        "[elemento suspenso 3 com detalhe de movimento]"
      ],
      "placement": "[posicionamento hero centralizado na superfície especificada]"
    },
    "lighting": {
      "style": "[estilo de iluminação completo]",
      "effects": [
        "[efeito de rim light]",
        "[efeito de key light]",
        "[efeito de backlight ou top light]",
        "[efeito extra se necessário]"
      ]
    },
    "color_palette": {
      "background": "[gradiente/bokeh do fundo com descrição de transição]",
      "accents": "[lista de cores de destaque separadas por vírgula]"
    },
    "technical_specs": {
      "camera": "[tipo de lente], [ângulo escolhido]",
      "shutter": "[tipo de captura — freeze-motion, long exposure, etc.]",
      "depth_of_field": "[foco principal], [descrição do blur]",
      "rendering_style": "[fotorrealista / ilustração / 3D render / foto analógica / etc.]"
    },
    "output_specs": {
      "resolution": "[512px | 1K | 2K | 4K]",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "model": "nano-banana-2",
      "synthid_watermark": true
    }
  }
}

Regras de qualidade do JSON

Adjetivos de luxo e premium são obrigatórios em todo campo descritivo
Movimento congelado deve sempre estar presente em action e surrounding_elements
Superfícies reflexivas devem ser mencionadas em placement
O produto é sempre o herói centralizado da cena
surrounding_elements deve ter mínimo 3, máximo 6 itens
lighting.effects deve ter sempre 3 ou 4 efeitos (rim, key, back/top + extra opcional)
scene_type deve seguir o padrão: "[adjetivo de velocidade/estilo] [nicho] photography"
output_specs.resolution deve usar os valores nativos do Nano Banana 2: 512px, 1K, 2K ou 4K
output_specs.aspect_ratio deve usar os valores nativos suportados pelo modelo
output_specs.model deve sempre ser "nano-banana-2"
output_specs.synthid_watermark deve sempre ser true (padrão obrigatório do Google)

Após gerar o JSON

Apresente o JSON formatado em bloco de código e adicione:

💡 Dica de uso no Antigravity: Cole este JSON diretamente no campo de prompt do Nano Banana 2 no Google Antigravity. Os campos output_specs são interpretados nativamente pelo modelo — não é necessário nenhum prefixo adicional.

Pergunte se o usuário quer ajustar algum campo, trocar o aspect ratio ou gerar variações.

Exemplos de referência

Para inspiração dos padrões de linguagem, consulte /mnt/skills/user/image-prompt-builder/references/examples.md se disponível.

reversa-image-prompt-json

Files2

SKILL.md.claude/skills/reversa-image-prompt-json/SKILL.md