LLumaGauge
AIコーディングワークスペース

相対輝度のコントラスト

3チャンネル8ビットRGB色二つの相対輝度コントラストを計算します。

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def contrast_ratio(left, right):
    def luminance(rgb):
        if type(rgb) not in (list, tuple) or len(rgb) != 3:
            raise ValueError("rgb.container")
        rgb = tuple(rgb)
        if len(rgb) != 3 or any(type(c) is not int or not 0 <= c <= 255 for c in rgb):
            raise ValueError("rgb.channel")
        channels = [c / 255 for c in rgb]
        linear = [c / 12.92 if c <= 0.04045 else ((c + 0.055) / 1.055)**2.4
                  for c in channels]
        return sum(c * w for c, w in zip(linear, (0.2126, 0.7152, 0.0722)))
    a, b = sorted((luminance(left), luminance(right)))
    return (b + 0.05) / (a + 0.05)
✳3チャンネル8ビットRGB色二つの相対輝度コントラストを計算します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
ワークスペースのイメージ
  1. プロジェクト

    白黒、同色、引数交換を確認し、比率を完全なアクセシビリティ評価とは扱わず非整数や範囲外のチャンネルを拒否します。

  2. 適用前に確認

    実際の動作を期待する結果と比較します。検証に失敗した場合は、次の変更を加える前に原因を調べてください。

  3. モデル

    OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。

ワークフロー

相対輝度のコントラスト

ワークフロー ↗
ワークフロー
def contrast_ratio(left, right):
    def luminance(rgb):
        if type(rgb) not in (list, tuple) or len(rgb) != 3:
            raise ValueError("rgb.container")
        rgb = tuple(rgb)
        if len(rgb) != 3 or any(type(c) is not int or not 0 <= c <= 255 for c in rgb):
            raise ValueError("rgb.channel")
        channels = [c / 255 for c in rgb]
        linear = [c / 12.92 if c <= 0.04045 else ((c + 0.055) / 1.055)**2.4
                  for c in channels]
        return sum(c * w for c, w in zip(linear, (0.2126, 0.7152, 0.0722)))
    a, b = sorted((luminance(left), luminance(right)))
    return (b + 0.05) / (a + 0.05)
AIコーディングワークスペース

色の計算を対象の画面と結び付ける

LumaGaugeは、色計算に依存する画面の変更をレビューするWindows向けAIコーディングソフトウェアです。プロジェクトを開き、調べる要素、背景、状態を説明してください。接続アシスタントは関連コードの調査や編集の検討を支援し、描画された画面と実際の入力を作業の中心に据えられます。

luminance.pyは、コントラスト計算について限定的に依頼する題材です。色の値がどこから来て、最終的な表示色と一致するか尋ねてください。描画前に値が変換される場合があるため、ヘルパーだけでは視覚上の問題は判断できません。例をプロジェクトの文脈に置き、結果を使う部品と、その結果が影響する動作まで追跡します。

対応するOpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントが提供していれば制限なしAIモデルを選べます。モデル機能、ツール対応、制限は設定したサービスが決めます。変更案をレビューしたら数値検証を実行し、関連する画面状態を調べてください。デザイントークンだけに頼らず最終的な前景と背景を考慮します。この手順で、計算の欠陥と、誤った入力や別の修正が必要な表示問題を区別できます。

色に関わるソフトウェア動作をレビューする

ヘルパーの比率が画面の適合性を認証しますか?

いいえ。その値は計算の前提の下で与えられた色を表します。実際の描画状態と要素に適用される基準をレビューしてください。一つの数値では画面全体やアプリ全体のアクセシビリティは立証できません。

CSSの不透明度が見える色を変える場合は?

ソースのトークンを最終入力として扱う前に、実効的な前景と背景を追跡します。描画要素と重なりを調べてください。計算に入る色が前段階のデザイン値ではなく、利用者に見える色なのか確認します。

計算のテストにはどの入力が役立ちますか?

既知の参照色の組、同一色、受理するチャンネル境界値を使います。不正なコンテナーやチャンネル値で拒否動作も確認します。新しい関数の出力を記録するだけでなく、独立した期待値と比較してください。

ヘルパーとテーマのパレットのどちらを調整しますか?

まず不一致が式、入力、意図する視覚デザインのどこから来るか特定します。それぞれ必要な変更が違います。共有パレット値を変えるなら、隣接部品のコントラスト関係も変わる可能性があるためレビューしてください。

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LumaGauge · 更新日 2026-10-25