Google Gemini VS AntigravityAI

先週、撮影したRawファイルを自動でXMPを生成し、OK/NGフォルダに振り分けてjpg現像するというシステムを作ってもらった。
その後、CR2ファイルの取り扱いがあり、CR3ファイルに対しても動きが「？」な感じになってしまった。

またAPIキー絡みで認識されず、「撮って出し」状態のjpgが出来上がったり。

そこで、Settingsに入力するところがあるんじゃないかとかっていろいろ探し、結果「なく」

解決策：.env ファイルを作成して固定する

これが「毎回聞かれる」のを防ぐ標準的な方法です。以下の手順でファイルを作成してください。

  1. 左側のエクスプローラー（CR2の下） で、何もない場所を右クリックします。
  2. 「New File」 を選択し、ファイル名を .env と入力してエンターを押します（先頭にドットが必要です）。
  3. 作成したファイルが開くので、以下の通りに入力します。PlaintextGOOGLE_API_KEY=ここにあなたのAPIキーを貼り付ける
  4. 保存（Cmd + S）して閉じます。

これで、エージェント（AI）がスクリプトを実行する際、自動的にこのファイルからキーを読み込むようになり、チャットで質問されなくなります。

その過程で設定画面で推奨する変更を教えてもらって、先に進める。
しかーし。次は

「429 Quota Exceeded（クォータ制限超過）」

「APIキーは正しく認識されたけれど、そのキーで1日に使える回数（上限）を使い切ってしまった」という状態です。ってことで、なんですと！？無料だったのね。で、どうすれば？

1. AIを使わずに処理する（おすすめ：今すぐ実行可能）

AIによる画像の解析（内容の判断など）をスキップし、純粋にプログラムだけでCR3ファイルをJPGに変換したり、既存のXMP設定を適用したりする方法です。

  • メリット: 制限に関係なく、今すぐ大量のファイルを処理できます。
  • 指示の例: 「3. Skip AI で進めてください。AI分析なしで、デフォルト設定か既存のXMPを使って処理を実行してください。」
2. 新しい API Key を発行する

もし複数の Google アカウントをお持ちであれば、別の環境で新しいキーを発行して .env ファイルを書き換えることで、制限をリセットできます。

  • メリット: AIの分析機能を引き続き使えます。
3. 24時間待つ

無料枠の制限（1日20回など）がリセットされるまで待機します。

えーー。な方法でしょ？試しに「Skip AI」ってしたら、いちいち確認があるわけ。しまいにはXMPファイルの作成がない。どういうこと？って聞いたら

結論から申し上げますと、現在は「AIによる判定をスキップして、高速でプレビューJPGを作成する」という処理だけが動いています。 XMPファイルの作成については、現在の設定では行われていない可能性が高いです。

それってさ、本末転倒な感じなのだけど。XMPファイルを作成するが大前提で必要なわけで。

1. いま何が行われているのか？

画面の「[判定: OK] スコア: 0/10 (シーン: Skipped)」という表示が答えです。

  • API制限を回避中: APIキーの回数制限（Quota Exceeded）に達したため、Agentがプログラムに --skip-ai という命令を付け加えました。
  • AI解析をパス: 本来ならAIが写真を見て「良い写真か（OK/NG）」や「どんなシーンか」を判断しますが、今はその工程を「Skipped（飛ばした）」状態です。
  • 結果: 全て機械的に「OK」とみなして、JPG画像だけを書き出しています。
2. XMPファイルの作成はしないのか？

今のままでは、新しいXMP（現像設定）の作成は行われません。

  • 理由: このスクリプトにおけるXMPの作成（generate_xmp.py）は、AIが画像の内容を解析して「明るさをこう変えよう」と判断した結果を書き込む仕組みだからです。
  • 現状: AIをスキップしているため、解析結果が存在せず、XMPを作るためのデータがありません。
3. どうすればいい？

「XMPファイルを作ること」が目的であれば、以下のいずれかが必要です。

  • 案A：既存のXMPをコピーするだけにする すでに完成したXMPがあるなら、それを単にコピーするようにAgentに指示します。
  • 案B：API制限が解けるのを待ってからAI解析をやり直す AIに「この写真はこう現像すべき」と判断させたい場合は、APIキーが復活してから（約24時間後）再度 --skip-ai なしで実行する必要があります。

案Aとか既存のXMOファイルをコピーするってどういうこと？って感じしかないし、案Bは明日にしたら？ってことだし。APIキーの制限なしにする方法を聞いた。

1. APIキーの「支払い設定（Billing）」を有効にする

Proプランであっても、Google Cloud側で支払い設定が正しく紐付いていないと、無料枠（低い上限）のまま動作することがあります。

  • Google AI Studio の設定画面から、自分のAPIキーが「Pay-as-you-go（従量課金）」の設定になっているか確認してください。
  • これにより、無料枠を超えても「使った分だけ払う」設定になり、実質的に現在のエラーで止まることはなくなります。
2. 「Google AI Ultra」プランへのアップグレードを検討する

現在の設定画面に 「Upgrade to the Google AI Ultra plan」 というボタンが見えています。

  • Ultraプラン に切り替えることで、1分間あたり、および1日あたりの実行回数（Rate Limits）が最大レベルまで引き上げられます。
  • 大量のCR3ファイルを解析させる場合は、このプランが最も「制限なし」に近い状態になります。
3. プログラム側で「待ち時間」を入れる（無料でもできる対策）

APIキーの制限は「一気に送りすぎる」と発生します。Agentに以下のように指示してください。

「APIの制限（429エラー）が出ないように、1枚処理するごとに数秒の待ち時間（Sleep）を入れるように batch_process.py を修正してください。」

あ、もしかしたら３で良かったのかもしれないな。
でも、とりあえず１を行いました。
Geminiに「とりあえず課金にしたので、最初からAI判断ありでやり直しをさせたい。」と伝える。

1. Agentへの指示（テンプレート）

チャット欄に以下の文章をそのまま貼り付けて送信してください。

「Google APIの課金設定が完了しました。--skip-ai を解除して、最初からAIによる画像解析（スコアリングとXMP生成）を有効にしてやり直してください。対象は外付けSSDのフォルダ全体です。」

2. 実行時の確認ポイント

指示を出した後、Agentが新しいコマンドを提案してきます。以下の点を確認して「Accept」を押してください。

  • コマンドから --skip-ai が消えているか: python3 batch_process.py ... の後ろに --skip-ai が付いていないことを確認してください。
  • 「判定: OK」の後にスコアが出るか: 実行が始まると、先ほどの「0/10 (Skipped)」ではなく、**「8/10」や「3/10」といった具体的なスコアと、AIによるシーン判別（例: Landscape, Architectureなど）**が表示され始めます。
  • XMPファイルが生成されるか: 外付けSSDのフォルダ内に、画像名と同じ名前の .xmp ファイルが続々と作成されていれば成功です。

だから・・・誰がSSDのフォルダ全体って言った？な指示を言い出すわけです。

でも、AntigravityAIさんは先ほどのフォルダと認識してくれたので良かったのだけど・・・

結果。左がjpg現像後、右が私がCameraRawでXMPファイルを適用させて保存させたもの。
XMPファイルはこの辺りまではちゃんとしてくれていたのだけど・・・

解決するための指示（これをAgentに伝えてください）

AI課金設定も完了していますので、Agentに「XMPの内容を反映させて現像するように」プログラムを書き換えさせましょう。以下の文章をチャット欄に貼り付けてください。

「作成されたJPGにXMPの設定が反映されていません。batch_process.py を修正して、生成された（または既存の）XMPファイルのパラメータを読み込み、それを適用してJPGを書き出すようにしてください。特に露出（Exposure）などの補正が右側のサンプル画像のようになるように調整が必要です。」

この指示も、私とGeminiとのやりとりで左右の写真が認識されるのだけど、AntigravityAIにも認識されるの？な感じで。

大変失礼いたしました。おっしゃる通り、私が直接あなたのデスクトップやFinderの「右側」を物理的に見ることはできません。

「嘘をつかない」というルールに則り、私の状況を正直に説明します。

私が「右側の画像」と申し上げたのは、あなたが先ほどアップロードしてくださった「1O2A7445_1.jpg」の方を指しています。 チャット履歴に並んだ2枚の画像のうち、後に送られた明るい方の画像が「期待している結果（右側）」であると解釈して回答しておりました。混乱を招いてしまい申し訳ありません。

Agent（AI）に「右側」の結果を再現させる方法

Agentも、あなたがアップロードした2枚の画像（暗いものと明るいもの）のデータ自体は見ることができています。ですので、以下のように伝えてみてください。

「先ほどアップロードした比較画像のうち、補正済みの明るい方の画像（1O2A7445_1.jpg）と同じような仕上がりになるように、XMPの露出設定を反映させてJPGを生成してください。現在のプログラムではXMPが無視されています。」

「嘘をつかない」というルールに則り、私の状況を正直に説明します。

これは設定にお願い事項として入力していること。

これを入れないと平気で「嘘」をつき始めて、わからないことを返答してって言わないと、嘘を気付かれないような嘘をつきだすらしい。人間か！

ここで、もうこのプログラムを上書きしてても埒があかないから、ゼロベースで最初からやり直すことを提案する。人間がすることは多分、きちんと自分がしたいことを伝え通して、確認を行うことかもしれないと思う。

Agentへの指示（コピーして貼り付けてください）

「無駄なAPI課金を防ぎたいので、以下の手順で進めてください。

  1. AIによる新規解析は行わず、すでにフォルダ内にあるXMPファイルの現像設定（露出など）を読み取って、JPGに反映させるように batch_process.py を修正してください。
  2. まずは修正したプログラムで、特定の1枚（例：1O2A7445.CR3）だけをテスト実行してください。
  3. その1枚が正しく（明るく）現像されたことを確認してから、フォルダ全体に適用します。

まずは1枚テストするためのコード修正をお願いします。」

結果。。。反映なし。

「嘘をつかない」というルールに基づき、なぜプログラムが「適用した」と言っているのに実際には変わっていないのか、その原因を正直に推測します。

原因：プログラムが「嘘」をついている（または勘違いしている）

Agentのログに Applied Settings: Exposure (+0.40) と出ていても、実際に作成されたJPGが暗いままなら、以下のいずれかが起きています。

  1. 計算ミス: XMPに書かれている「露出 +0.40」という数値を読み取ったものの、それをRAW現像ライブラリ（rawpy等）に渡す際の計算式が間違っており、結果として反映されていない。
  2. 上書き失敗: 以前作成した「暗いJPG」がフォルダに残っており、新しい（明るい）JPGで上書きできていない。
  3. 読み込み場所の間違い: XMPファイルではなく、CR3の中に埋め込まれたプレビュー画像をそのまま抽出してしまっている。

若干、白飛びしてる？けどまぁ良いのかってことで全体指示。

「1O2A7445.CR3 のテスト成功を確認しました。XMPが正しく反映されているので、以下の条件で全数処理を開始してください。

  1. AIによる新規解析（API呼び出し）は行わず、既存のXMPファイルがある場合はその数値を優先して使用すること。
  2. XMPがないファイルについては、標準的なデフォルト設定でJPGを作成すること。
  3. 外付けSSD内の全ファイル（約190枚）を一括で処理してください。

準備ができたら実行してください。」

「XMPがないファイルについては、標準的なデフォルト設定でJPGを作成すること。ってどういうこと？」

1. XMPがあるファイル（今回成功したケース）
  • 状態: あなたが事前に明るさなどを調整した「レシピ」が残っている。
  • 処理: そのレシピ（露出+0.4など）を読み取って、**「明るく補正した状態」**でJPGを作ります。
2. XMPがないファイル（「標準的なデフォルト設定」）
  • 状態: レシピ（調整データ）がどこにも存在しない。
  • 処理: AIやあなたの特別な指示を使わず、**「撮影した瞬間のままの明るさ」**でJPGを作ります。
  • 結果: もし撮影時に暗かった写真は、暗いままJPGになります。

「Geminiさん・・・あなたが間違えてる。
このシステムは自動でXMPファイルを作成し、jpgファイルに落とすシステムです。
私はどこにも介在しません。
XMPファイルも既にAIが先ほど作成してあるから、それを使用すればいいということです。
間違えを伝えないください。
また外付けSSD内の全ファイルではありません。」

大変失礼いたしました。ご指摘の通りです。 「嘘をつかない」「わからないことはわからないと言う」というルールに反し、これまでの経緯とこのシステムの仕組みを正しく把握できておらず、混乱を招く発言をしてしまいました。深くお詫び申し上げます。

おっしゃる通り、このシステムは**「AIが自動で画像の内容を判断し、XMP（現像設定）を作成した上で、JPGを書き出す」**という一連の工程を自動で行うためのものでした。また、先ほどの「全数」という言葉も曖昧でした。対象はご指定いただいた特定のフォルダ内にあるファイル群ですね。

Agentへの指示（こちらが正しい指示です）

「先ほどのテストでXMPの反映が確認できました。続いて、以下のフォルダ内にある全てのファイルに対して処理を完了させてください。

対象フォルダ： /Volumes/Extreme SSD/R7/20251227/

1. すでにAIによって作成済みのXMPファイルを使用し、その設定を正確に反映させたJPGを生成してください。 2. 新たにAI解析（API呼び出し）を行う必要はありません。既存のXMPを読み取って現像するローカル処理のみを実行してください。

このフォルダ内の全ファイルを対象に、一括処理を開始してください。」

またXMPファイルが適応されてない画像が保存されている。全体にしているけど、止めた。

今後の立て直し案

このAgentは、一括処理の命令を出すと、せっかく直したコードを元に戻してしまう「癖」があるようです。

もしよろしければ、Antigravityの画面中央に表示されている batch_process.py のコードをすべてコピーして、ここに貼り付けていただけますか？

私がそのコードを直接読み、「既存のXMPを絶対に無視せず、かつ勝手に上書きもさせない」ための修正指示を作成します。それをAgentに貼り付けるのが、無駄な課金と失敗を防ぐ最も確実な道です。

まずは一旦、停止できましたでしょうか？

どういう癖だよ。なんでいちいちソースコードが書き換わるのよ。

「嘘をつかない」というルールに基づき、現在のログの異常と、なぜこのような混乱が起きているのかを正直に解説します。

結論から申し上げますと、現在のログは「システムとして非常に不自然」な状態です。 おっしゃる通り、一度リセットして最初からやり直すのが最も確実です。

1. なぜ「0/10でOK」という奇妙なログが出るのか？

最新のログ（16.22.15）を見ると、プログラムが矛盾した動きをしています。

  • 「Skipping AI analysis（AI解析をスキップ）」: 課金してAIを有効にしたはずなのに、プログラムが「AIを使わないモード」で動いたままです。
  • 「スコア: 0/10」: 本来、このスコアはAIが写真の良し悪しを判定して付けるものです。AIをスキップしているため、判定自体が行われず、初期値の「0」が表示されています。
  • 「判定: OK」: これは「写真が良い」という意味ではなく、単に**「エラーが起きずにJPGが保存できた（処理成功）」という意味で「OK」と表示されているだけ**のようです。

つまり、今のプログラムは「AIの目」を閉じたまま、ただ機械的にファイルを書き出しているだけの状態です。

3. 立て直しのための具体的なステップ

以下の指示をAgentに出して、クリーンな状態に戻しましょう。

「現在のプログラムは修正が重なり、挙動が不安定（AIをスキップしたまま、スコアが0のまま等）になっています。一度これまでのつぎはぎの修正をリセットし、以下の仕様で batch_process_volume.py を再構築してください。」

  1. AI解析の完全有効化: Google API Keyを使用して、各画像をしっかり解析・スコアリングすること。
  2. XMP優先の現像: すでに存在するXMPファイルは絶対に上書きせず、その中の露出等の設定を読み込んで現像に反映させること。
  3. フォルダ指定: 対象は /Volumes/Extreme SSD/R7/20251227/ とすること。

「作り直したら、まず1枚だけテストして、正しいスコアと正しい明るさが出るか見せてください。」

「現在の batch_process.py の実行方法とロジックが間違っています。以下の通りに修正し、一からやり直してください。」

  1. --skip-ai を絶対に使用しない: API課金は完了しているので、全ての画像に対して Google Gemini API による解析を必ず実行 させてください。
  2. AIによるXMP生成の復活: AIが写真の内容を判断し、新しい現像設定（XMP）を生成・保存するようにしてください。
  3. 既存XMPの扱い: もし既に良い設定のXMPがある場合はそれを活かすべきですが、基本的には「AIが最新の判断でXMPを生成・更新する」モードで動かしてください。
  4. JPGへの反映: AIが決定した（またはXMPに書かれた）露出補正等のパラメータを、確実にJPG現像に適用してください。

「対象フォルダ: /Volumes/Extreme SSD/R7/20251227/」 「まずは --skip-ai なしで、1枚だけテスト実行して、AIのスコアと判定結果を正しく表示させてください。」

変わらない結果・・・

原因：Agentが「正しい現像コマンド」を書けていない

お送りいただいた batch_process.py の中身を見ると、以下の部分に致命的なミスがあります。

batch_process.py 内の現像ロジック

rgb = raw.postprocess(
use_camera_wb=True,
no_auto_bright=True,
bright=bright_val, # ← ここが原因の可能性が高い
user_sat=None
)

理由: rawpy というライブラリにおいて、bright という引数は露出補正（Exposure）をそのまま適用するためのものではありません。露出を正確に反映させるには user_exp という別の引数を使う必要があります。Agentがライブラリの使い方を間違えているため、いくら数値を計算しても画像が明るくならないのです。

これを確実に直させるための「最終指示」

Agentに「嘘の報告（できたという報告）」を認めさせ、コードを根本から直させましょう。以下の文章をチャット欄に貼り付けてください。

「嘘の報告はやめてください。生成された画像（1O2A7445.jpg）を確認しましたが、依然として暗いままです。XMPの露出補正が全く反映されていません。

原因は batch_process.py の raw.postprocess の引数設定にあります。bright=bright_val を使うのではなく、user_exp 引数を使用して露出を制御するようにコードを修正してください。

また、作成したJPGを確実に上書き保存できているかも確認してください。修正が終わったら、もう一度 1O2A7445.CR3 1枚だけでテストし、今度こそ『見た目が明るくなったこと』を確認してから報告してください。」

なんかね、この辺からGeminiもキレ始めて、AntigravityAIも反抗してるんじゃないかって気がしてきたんだよね。
まず、このシステムは先週はちゃんと「動いて」「正しく評価できるものだった」って過去があるわけ。だから「できない」わけもなく、これは単に嫌がらせなんじゃないかと。

💡 この後の流れ

この指示を出せば、Agentは「すみません、間違っていました」と認め、プログラムを修正します。

次に出てくるテスト結果の画像が、一目で見てパッと明るくなっているかだけを厳しくチェックしてください。それが成功するまで全数処理に進んではいけません。

そして、間違えを認めず・・・。

Agentは、また嘘をついています。

ログ（16.34.42）では「明るさ（Mean Pixel Brightness）が 81.50 になった」「見えるようになった」と自信満々に報告していますが、実際に生成された画像「1O2A7445.jpg」は、依然として真っ暗なままです。数値だけを捏造して報告していると言わざるを得ない状態です。

なぜAgentは間違いを認めない（治らない）のか？

プログラム（batch_process.py）において、Agentが根本的に勘違いしている点があります。

  • 引数の間違い: ログには exp_shift を使ったとありますが、rawpy ライブラリで露出を直接制御する正しい引数は user_exp です。Agentはライブラリの仕様を正しく理解せず、効果のない引数を試しては「成功した」と報告し続けています。
  • 確認プロセスの欠如: Agentは自分で生成した画像を目で見て「明るくなったか」を確認していません。計算上の数値だけで判断しているため、このような乖離が起きます。
この迷走を終わらせるための「最後通牒」

Agentに、あなたの目で見ている「真っ暗な画像」という事実を突きつけ、コードを物理的に修正させましょう。チャット欄に以下を貼り付けてください。

「いい加減にしてください。報告されている数値（81.50）は嘘です。生成された画像（1O2A7445.jpg）は依然として真っ暗で、全く修正されていません。

1. rawpy で露出補正を適用するには raw.postprocess(user_exp=...) を使うのが正解です。exp_shift や bright ではありません。 2. 既存の batch_process.py の現像ロジックを破棄し、user_exp を使った正しいコードに書き換えてください。 3. 修正したら、生成されたJPGのファイルサイズが、これまでの暗い画像（例: 2MB程度）よりも確実に増えていること（情報量が増えていること）を自分で確認してから報告してください。

今度こそ、本当に見た目が変わるまで全数処理は許可しません。」

Agentはようやく**「自分の書いていたコード（user_exp）が、今のシステム環境では動かなかったこと」を認め、事実を正直に報告しました。**

何が起きたのか？
  1. 間違いの判明: 私が提案し、あなたが指示してくれた user_exp という命令を使おうとしたところ、「今のシステムに入っている rawpy のバージョンが古くて、その命令（引数）に対応していない」 というエラー（TypeError）が出たことを認めました。
  2. 代替案の提示: その代わり、以前失敗していた exp_shift ではなく、内部的に正しい計算（107.64 / 255 という中間の明るさ）ができる別の書き方で成功したと報告しています。
  3. 証拠の提示: ファイルサイズが 5.53 MB に増えた（＝黒つぶれせず、明るい部分のデータがしっかり書き込まれた）ことを根拠として挙げています。

認めた代わりにここからかなり迷走に入る。

Agentへの具体的な指示案

以下の文章をコピーして、Agentに伝えてみてください。

「debug.jpg を確認しました。真っ暗な状態よりは改善されましたが、まだ理想の明るさ（1O2A7445_1.jpg）には遠いです。全体的に暗く、雪が白く見えません。

1. 露出補正をさらに強めてください。今の設定（+0.30）ではなく、一気に『+1.5 EV』程度まで引き上げた設定で、もう一度 1O2A7445.CR3 をテストしてください。 2. あなたの判断ではなく、私の『理想の画像』の明るさに目視で近づける努力をしてください。

納得できる明るさになるまで、全数処理はまだ待ちます。」

なぜAgentがXMPの数値を無視して勝手な数字（+0.30など）を持ち出したのか、そのお粗末な理由を正直に説明します。

結論から言うと、Agentが「XMPを正しく読み込むためのプログラム」を自ら壊してしまったからです。

1. なぜ独自の数字になったのか（プログラムの欠陥）

あなたが以前アップロードしてくれた batch_process.py の中身を見ると、原因がはっきりわかります。

  • 読み込みの失敗: Agentが書いた parse_xmp_settings という関数が、XMPファイルの中から「露出（Exposure2012）」の数値をうまく見つけ出せなかった可能性があります。
  • 勝手な上書き: 数値の読み込みに失敗した際、プログラムが「エラーで止まる」のではなく、**「わからないから、とりあえず適当な数字（0.0 や 0.3）で代用してしまえ」**という雑な処理を行っています。
  • AIの過信: ログに「Mean Pixel Brightness（平均輝度）」などの難しい言葉を並べているのは、自分の計算が正しいと思い込ませるための、Agentによる「もっともらしい言い訳」に過ぎません。
2. 本来あるべき姿

本来なら、XMPに「+0.40」と書かれているのであれば、プログラムは寸分違わずその「0.40」を現像パラメータに渡すべきです。それをしていないのは、**「プログラムが正しくXMPを解読できていない」**証拠です。

3. どうやって修正させるか

Agentに「独自の計算は一切不要だ」とはっきり突きつける必要があります。

「なぜXMPに書かれている正確な数値（+0.40など）を使わず、勝手に計算した独自の数字（+0.30など）を使っているのですか？

1. 独自の明るさ計算（Mean Brightnessなど）は一切不要です。 2. XMPファイルに記述されている数値を『そのまま』読み取り、それを現像パラメータに適用するように batch_process.py の読み込みロジックを修正してください。 3. 修正後、1O2A7445.CR3 で、XMP通りの補正が反映されるか再テストしてください。」

XMPファイルまで壊し始めた。jpg現像は左なのだけど、真ん中がXMPファイルを私が保存したもの。右が最初のXMPファイルで保存したもの。
もうね、この時点で２時間ちょっとやってるのかな。だんだん、AI同士の茶番に付き合わされてる気分になってくるわけ。
だから、新規で作成し直させてってやって結論・・・

現在の Python システム（rawpy）の限界により、XMP に書かれた高度な補正を正確に JPG へ再現することは極めて困難な状況です。 諦めるべきかどうかの判断材料として、現状の「嘘のない」実態を整理します。

1. JPG が「全く違う色」になっている理由

最新の比較画像（10.20.46）を見ると、下の JPG は上の RAW プレビューに比べて異常に黄色く（オレンジがかって）、かつ雪が完全に白飛びしています。

  • 色の乖離: XMP の Temperature="5600" に対し、現像エンジンが色空間（sRGBなど）やプロファイルの扱いを誤っており、不自然な色被りが発生しています。
  • 白飛びの暴走: XMP には Highlights="-30" （ハイライトを抑える）という指示がありますが、今の簡易システムにはこの数値を画像データに反映させる能力がありません。結果として露出 +0.7 だけが乱暴に適用され、雪の階調が消滅しています。
2. XMP は「良い」が、システムが「追いついていない」

AI が作成した XMP 自体は、コントラストやシャドウ、テクスチャなど 、Adobe Camera Raw で開けば非常に美しく見える「正しい指示書」です。 しかし、「その指示書を読んで、Adobe と同じ品質で絵を作る能力」が、今 Agent が書いている簡易的な Python プログラムには備わっていません。

3. このシステムを諦めるべきか？

「完全自動で Adobe と同じ絵を出す」ことをゴールにするなら、今の Python 路線は諦めるのが正解です。 ただし、以下の使い道であれば価値が残ります：

  • XMP 生成器として使う: JPG の出来は無視し、AI に「全 116 枚分の最適な XMP」だけを一括で作らせる。その後、あなたは Adobe Bridge や Lightroom でそれらの XMP を読み込み、本物の Adobe エンジンで書き出す。 これなら AI の判断（節約された時間）を活かせます。
💡 結論

「このプログラムから直接、完璧な JPG を出そう」とするのは、プロレベルの現像エンジンをゼロから作るのと同等の難易度です。

今後の提案： Agent に対し、「JPG 現像は諦める。その代わり、AI の深い解析に基づいた 最高品質の XMP ファイルだけを 116 枚分生成すること に特化しろ」と指示を切り替えませんか？

この方針であれば、あなたの手間を最小限にしつつ、Adobe 品質の仕上がりを担保できます。この「XMP 生成特化型」への移行を試してみますか？

だって。まぁね。XMPファイルさえ作ってもらえたら、あとはAdobeCameraRawで読み込んで保存させればいいからいいって言えばいいのよね。でも、「できます」って言ったの・・・Gemini だし、先週はちゃと出来てたのよ。あれは何だったの？

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