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image-compare

二つの画像を見比べて、AIが違いや似ている点を検出し、デザイン案と実装、バージョン間の変更点などを確認し、視覚的な変化を比較検証するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Compare two images visually using Vision AI to identify differences, similarities, and changes. Use when: comparing design mockups vs implementation, visual regression testing, identifying what changed between two versions.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

二つの画像を見比べて、AIが違いや似ている点を検出し、デザイン案と実装、バージョン間の変更点などを確認し、視覚的な変化を比較検証する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-compare.zip https://jpskill.com/download/15000.zip && unzip -o image-compare.zip && rm image-compare.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/15000.zip -OutFile "$d\image-compare.zip"; Expand-Archive "$d\image-compare.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\image-compare.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-compare.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-compare 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 Compare

概要

2つの画像をピクセル単位で比較します。差分カウント、ミスマッチ率を返し、差分を赤色で強調表示した差分画像を生成します。

  • 実装されたスクリーンショットと元のデザインの比較
  • ページの2つのバージョン間の視覚的なリグレッションの特定
  • UIがFigmaのエクスポートと一致することの検証

手順

  1. 両方の画像がロードされ、寸法が一致するようにリサイズされます(2つのうち小さい方を使用)。
  2. pixelmatchはすべてのピクセルを比較し、設定可能な閾値を超える差にフラグを立てます。
  3. ミスマッチの統計を返し、変更点を赤色で示す差分画像を書き出します。

比較スクリプトを実行します。

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh <image1> <image2> [diff-output.png] [threshold]

引数:

  • image1 — 最初の画像のパス (必須)
  • image2 — 2番目の画像のパス (必須)
  • diff-output.png — 差分画像を書き出すパス (オプション、デフォルトは./diff.png)
  • threshold — ピクセルマッチングの閾値 0-1、小さいほど厳密 (オプション、デフォルトは0.1)

スクリプトは、比較結果を含むJSONを出力します。

{
  "totalPixels": 921600,
  "differentPixels": 4523,
  "mismatchPercentage": 0.49,
  "dimensions": { "width": 1280, "height": 720 },
  "diffImage": "./diff.png",
  "threshold": 0.1
}

ミスマッチ率の解釈:

  • < 0.1% — 実質的に同一
  • 0.1% - 1% — わずかな違い、おそらくアンチエイリアスまたはサブピクセルレンダリング
  • 1% - 5% — 目に見える違い、レビューする価値あり
  • > 5% — 大きな視覚的変化

例 1: Figmaのデザインと実装されたページを比較する

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh design.png screenshot.png

出力:

Comparison: design.png vs screenshot.png

Mismatch: 0.49% (4,523 pixels out of 921,600)
Diff image saved to: ./diff.png

The images are nearly identical. Differences are highlighted in red in the diff image.

例 2: 厳密な閾値を使用した視覚的リグレッションテスト

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh before.png after.png ./changes.png 0.05

より厳密な閾値0.05を使用すると、デプロイメント間のわずかなレンダリングの違いも検出できます。./changes.pngの差分画像は、検出されたすべての変更を赤色で強調表示します。

ガイドライン

  • スクリプトは、両方の画像を自動的に小さい方の寸法にリサイズします。最良の結果を得るには、同じサイズの画像を使用してください。
  • 偽陽性が多すぎる場合は、閾値を大きくしてください(例:0.2)。アンチエイリアスの違いは、ブラウザ間でよく見られます。
  • CI/CDの視覚的リグレッションの場合は、ミスマッチの閾値を設定し(例:> 1%の場合に失敗)、同じビューポートサイズで撮影したスクリーンショットを比較します。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Image Compare

Overview

Compare two images pixel-by-pixel. Returns a diff count, mismatch percentage, and generates a diff image highlighting the differences in red.

  • Comparing an implementation screenshot against the original design
  • Spotting visual regressions between two versions of a page
  • Verifying that a UI matches a Figma export

Instructions

  1. Both images are loaded and resized to match dimensions (uses the smaller of the two)
  2. pixelmatch compares every pixel and flags differences above a configurable threshold
  3. Returns mismatch stats and writes a diff image showing changes in red

Run the comparison script:

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh <image1> <image2> [diff-output.png] [threshold]

Arguments:

  • image1 — First image path (required)
  • image2 — Second image path (required)
  • diff-output.png — Path to write the diff image (optional, defaults to ./diff.png)
  • threshold — Pixel matching threshold 0-1, lower is stricter (optional, defaults to 0.1)

The script outputs JSON with comparison results:

{
  "totalPixels": 921600,
  "differentPixels": 4523,
  "mismatchPercentage": 0.49,
  "dimensions": { "width": 1280, "height": 720 },
  "diffImage": "./diff.png",
  "threshold": 0.1
}

Interpret the mismatch percentage:

  • < 0.1% — Essentially identical
  • 0.1% - 1% — Minor differences, likely anti-aliasing or sub-pixel rendering
  • 1% - 5% — Noticeable differences, worth reviewing
  • > 5% — Significant visual changes

Examples

Example 1: Compare a Figma design against the implemented page

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh design.png screenshot.png

Output:

Comparison: design.png vs screenshot.png

Mismatch: 0.49% (4,523 pixels out of 921,600)
Diff image saved to: ./diff.png

The images are nearly identical. Differences are highlighted in red in the diff image.

Example 2: Visual regression test with strict threshold

bash <skill-path>/scripts/image-compare.sh before.png after.png ./changes.png 0.05

Using a stricter threshold of 0.05 catches even subtle rendering differences between deployments. The diff image at ./changes.png highlights all detected changes in red.

Guidelines

  • The script automatically resizes both images to the smaller dimensions. For best results, use images of the same size.
  • If you see too many false positives, increase the threshold (e.g., 0.2). Anti-aliasing differences are common between browsers.
  • For CI/CD visual regression, set a mismatch threshold (e.g., fail if > 1%) and compare screenshots taken with the same viewport size.

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。