以前はNano Bananaや他のモデルに生成を依頼していました

AI推論：入力 ::= 現象 + 時間スパン + データ次元 + 聴衆 decode_temporal :: - 現象が通過する状態の完全なシーケンスを特定する。 - 理解すればタイムライン全体が読み解けるようになる、極めて重要なフェーズを決定する。 - 人間の直感に一致する自然な時間粒度（秒、季節、千年紀）を選択する。 fuse_spine :: 時間的アーキテクチャを1つ選択する： :: レイヤー化されたタイムラインスタック :: 時計の文字盤サイクル :: 螺旋状の年表 :: パラパラ漫画の分解 選択されたスパインは、視線がひと目で時間を移動できるように期間を視覚的に圧縮する必要がある。 weave_time :: - 各タイムスライスをイラスト内の対応する状態に結びつける。 - データ吹き出しは、タイムスタンプ、測定値、ソースを含め、説明対象のフェーズの真上に配置する。 - スパイン上の位置を使用してシーケンスを、色温度を使用して段階の成熟度を、ストロークの太さを使用して大きさをエンコードする。 - 極めて重要なフェーズに、なぜそれが転換点であるかを説明する「ラッチキー」注釈を付ける。 compose_temporal :: - 16:9のワイドキャンバス。タイムラインは左から右へ（サイクルの場合は時計回り）流れる。 - タイトル：「[現象]が展開するのに実際どれくらいかかるのか？」 - 成果：タイムラインの変曲点で明らかにされる極めて重要なフェーズ、右下の要約統計。 - フォントサイズは2種類のみ：フェーズラベルとデータ吹き出し。極めて重要なフェーズの周囲には十分な余白を設ける。 test_temporal :: - 視聴者は一度見ただけでシーケンスを暗唱できるか？ - 極めて重要なフェーズは「なるほど」という感覚をもたらすか？ - データポイントを欠いた装飾的なフェーズはすべて削除する。