怪人メーター ／ FaceReader

あなたの顔の災害レベルは？

ワンパンマン世界観の怪人協会風アーキビストAIが、あなたの顔を測って怪人の指名手配ポスターを発行する iOS アプリ。

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✨ 概要

「怪人メーター」は iPhone のカメラとオンデバイス AI だけを使って動く、半分ジョーク・半分マジな顔測定アプリです。

1. 顔を一枚撮ると、Vision フレームワークが顔のパーツ比率を解析
2. 比率から 5段階の災害レベル（狼 / 虎 / 鬼 / 竜 / 神）を判定
3. Apple Intelligence（Foundation Models） がワンパンマン世界観風の 怪人コードネーム + ２行紹介文 を生成
4. レトロ VHS テイストの 指名手配ポスター（1080×1920px） にまとめて、SNS にそのままシェア可能

データはすべて端末内で完結。LLM もオンデバイス。サーバー送信ゼロ。

🎬 画面の流れ

上のバナーは実機スクリーンショットを左から並べた１ループです。

#	画面	内容
①	怪人図鑑	起動直後に開ける、災害レベル ５段階のリファレンス。狼級から神級までのイラスト＋短い解説で、自分の判定結果を読み解く下地に。
②	顔の測定	フロントカメラに顔をかざすと、Vision がランドマークを検出し、目／鼻／口／顔長の比率を即時オーバーレイ。比率からスコアが計算され、シャッターで確定。
③	怪人協会 分析中	シャッター後の小休止。Apple Intelligence が裏でコードネームと図鑑文を生成し、フォールバック分岐も同時に評価。
④	WANTED ポスター	コミック効果＋ハーフトーン化された顔写真の上に、生成コードネーム・図鑑文・等級スタンプ・賞金額を組み版。タップひとつでシェア可能。

🎴 主な機能

🎯 顔の比率測定	Vision のランドマーク検出で目／鼻／口／顔長の比率を取得
🤖 AI 怪人ネーミング	Apple Intelligence で ko / ja / en のいずれかでコードネームと紹介文を即時生成
🛟 オフラインフォールバック	LLM 未対応端末や失敗時のために、言語ごとに 100 件の手書き怪人カタログを内蔵
🎨 VHS ポスターレンダリング	デバイス非依存の固定キャンバスで、どの端末でも同じ仕上がり
🌐 3言語対応	韓国語 / 日本語 / 英語 — UI もポスターも完全多言語化
🔒 プライバシー最優先	カメラ画像も AI 生成結果もすべてオンデバイス処理。アカウント不要

📱 ダウンロード

iPhone で QR をスキャン、もしくは App Store リンク から。

🛠 開発環境

iOS 26.0+ / Xcode 26 / Swift 6 / Tuist 4.155

Xcode プロジェクトは Tuist で生成します。

brew install tuist mise
mise install
tuist install
tuist generate
open FaceReader.xcworkspace

Project.swift または Tuist.swift を変更したら、再度 tuist generate を実行してください。

🧩 アーキテクチャ

FaceReader
├── App/                  @main エントリポイント
├── Core/                 ロジック層
│   ├── FaceMeasureSession        Vision ラッパー & 比率計算
│   ├── MonsterDescriber          Apple Intelligence（@Generable）
│   └── FallbackMonsterLibrary    JSON ロード式オフラインカタログ
├── Features/             TCA features（Root, FaceMeter, Settings…）
├── UI/                   共有 SwiftUI スタイル（テーマ／フォント／ポスター）
└── Global/Resource/      Assets / Fonts / FallbackMonsters JSON

• 状態管理: The Composable Architecture (TCA)
• AI 層: FoundationModels（オンデバイス）
• 画像処理: AVFoundation + Vision + CoreImage（CIComicEffect）
• モジュール構成: FaceReaderCore / FaceReaderUI / FaceReaderFeatures の3つの静的フレームワーク

🤖 Apple Intelligence プロンプト設計

オンデバイス LLM の出力ブレを抑えるため、以下を採用：

• 英語メタ指示 + ターゲット言語出力 — 非英語（特に韓国語）でも構造化出力が安定
• @Generable 構造体 — コードネームと説明を別フィールドで受け取り
• 5秒タイムアウト + フォールバック — 失敗・空応答・未対応端末はすべて JSON カタログ抽選
• 身体描写の抑制 — 顔比率は Vibe ヒント1個だけ・直接記述禁止指示

詳細は FaceReader/Core/MonsterDescriber.swift を参照。

🚀 TestFlight 自動デプロイ

main ブランチへの push または v* タグ push で、GitHub Actions が macOS ランナーで archive → IPA → TestFlight アップロードを自動実行します。

git push origin main          # 即デプロイ
# あるいは
git tag v3.0.1 && git push origin v3.0.1

ワークフロー: .github/workflows/deploy.yml / Fastfile: fastlane/Fastfile

ヘッドレス CI で安定動作させるための調整:

• -skipPackagePluginValidation / -skipMacroValidation — Swift マクロの "Trust" GUI プロンプト回避
• 静的フレームワークに CODE_SIGNING_ALLOWED=NO — 自動プロビジョニングが全 78 ターゲットへ伝播するのを防止
• App アイコンは RGB（α なし） — actool の検証エラー回避

📦 依存パッケージ

名前	経路
swift-composable-architecture	SPM
swift-dependencies	SPM
swift-case-paths	SPM
FaceReaderLocalization	ローカル Packages/

バンドル同梱フォント:

• Jua-Regular (韓国語ポップ体)
• Yusei Magic (日本語マンガ体)
• Kosugi Maru (日本語フォールバック)
• SangSangAnt (韓国語フォールバック)

🔒 プライバシー

• カメラ画像は 端末内 で処理し、サーバーに送信しません
• AI 生成（Apple Intelligence）もすべて オンデバイス で完結
• アカウント登録・トラッキング・サードパーティ SDK は使用していません

完全版 → プライバシーポリシー

📄 ライセンス

MIT License

🧑‍💻 作者

Coby (김도영)

問い合わせ: coby5502@gmail.com