Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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既存キャラクター画像を、承認制でピクセルアートの正準画像へ変換し、3状態パイロット、クロマ前処理、状態間ジオメトリ検証、9状態生成、遷移QA、仮配置、アプリ内確認、ロールバック可能な正式配置まで行う。キャラクターからCodexペットを作る依頼に加え、ジャンプで小さくなる、状態ごとに身長が変わる、足元が跳ねる、クロマ縁が出る、アニメーションを修復したい依頼で使用する。
インストール方法を見るインストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
既存画像をいきなり全状態へ展開しない。承認済みの正準画像と192x208の正準セルを固定し、idle・running-right・jumpingの3状態パイロットで生成品質を証明してから残りを作る。アプリ内確認が終わるまで中間素材を保持する。
${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/.system/imagegen/SKILL.md を最後まで読み、通常は組み込みimage_genを使う。hatch-petのインストール済みパス、または ${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/vendor_imports/skills/skills/.curated/hatch-pet を探し、対象SKILL.mdを最後まで読む。imagegen、行準備・抽出・合成・基本検証はhatch-pet、このスキルのスクリプトは正準セル、クロマ前処理、状態間ジオメトリ、遷移QA、安全配置を担当する。SKILL_ROOTはこのSKILL.mdを含むディレクトリの絶対パスとして扱い、同梱スクリプトは$SKILL_ROOT/scripts/...で実行する。decoded/を上書きしない。--allow-large-correctionを明示できる。idle→jumping→idleとidle→failed→idleを必ず確認する。prompts/、decoded/、透明化済み行、抽出フレーム、manifestを削除しない。1536x1872だけとする。追加行や別バージョンを推測せず、Codex App側の契約を別途確認できた場合だけ拡張する。既存ペットを修復する場合は元runを直接変更せず、兄弟repair runを作る。正常行はそのまま保持し、不合格行全体だけを再生成する。詳細はproduction-contracts-ja.mdの修復契約に従う。
次のゲートを表示し、常に1つだけを進行中にする。
参照画像、ペット名、ID、説明、維持する顔・体型・配色・服装・模様・小物、削除可能な背景・文字・影、ピクセル密度を確定する。判断できる項目は推定し、短く報告する。
hatch-petのprepare_pet_run.pyをpixelスタイルで実行する。生成されたpet_request.json、imagegen-jobs.json、プロンプト、レイアウトガイドを正とする。
既存画像を編集対象とするstyle-transferとして、prompts-ja.mdの基準画像契約を使う。候補は別ファイルで保存し、192x208相当でも顔と輪郭が読めるか確認する。
承認された画像をreferences/canonical-base.pngへ固定する。次に次のスクリプトでセル寸法の正準画像を作る。
python "$SKILL_ROOT/scripts/prepare_canonical_cell.py" \
--input <run>/references/canonical-base.png \
--output <run>/references/canonical-cell.png \
--report-json <run>/qa/canonical-cell.json
canonical-cell.pngを全行の生成入力へ追加する。
最初にidle、running-right、jumpingだけを生成する。各行へ正準画像、正準セル、元画像、状態別レイアウトガイドを添付する。
生成後、production-contracts-ja.mdのパイロット工程を実行する。
preprocess_chroma_rows.pyで非破壊の透明化・デスピルを行う。hatch-petで3行だけをstable-slots抽出する。normalize_pet_geometry.pyを通常モードで実行する。1件でも不合格なら該当行を再生成する。パイロットが通るまで残りを作らない。
running-rightが左右反転に安全なら専用スクリプトでrunning-leftを派生する。文字、ロゴ、左右固有模様、小物方向、光源の意味が壊れる場合は個別生成する。
続けてwaving、jumping以外の未生成行、failed、waiting、running、reviewを生成する。各行は独立したimagegen呼び出しにする。
サブエージェントへ委任する場合、許可が曖昧なら開始前に確認する。同時生成は最大2行、各担当は1行だけを扱い、親がmanifest、正準画像、合成、修復を管理する。
全行へクロマ前処理を行い、stable-slotsで抽出する。抽出した損失なしPNGフレームを入力としてnormalize_pet_geometry.pyを実行する。完成WebPを再入力に使わない。
正規化後フレームからアトラス、検証JSON、コンタクトシート、状態別GIFを作る。さらにrender_transition_previews.pyで状態遷移GIFを作る。qa-ja.mdを全項目確認し、HighまたはMediumがあれば該当行だけ修復する。
package_pet_safely.py stageでrun内に候補パッケージを作る。この段階では${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<pet-id>を変更しない。
package_pet_safely.py previewで<pet-id>-candidateとして一時配置し、次を実機確認する。正式IDは変更しない。
確認結果をacceptance.jsonとrun summaryへ記録する。未確認の成果物は「暫定完成」と報告し、完成扱いにしない。
ユーザーがアプリ内で承認した後だけ、次を実行する。
python "$SKILL_ROOT/scripts/package_pet_safely.py" promote \
--candidate-dir <run>/candidate-package \
--confirm-in-app-accepted
既存ペットは${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/.backups/へ退避される。問題があればrollbackを実行する。
正式承認後に限り中間素材を整理する。正準画像、正準セル、最終WebP、検証、ジオメトリレポート、コンタクトシート、状態別GIF、遷移GIF、run summary、候補受付記録は残す。
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概要と使いどころ
Rebuild a degraded AI image to remove crunchy textures and repeated-edit artifacts while preserving identity, style, and composition. Use for clean remakes, not ordinary retouching or upscaling.
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セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML/Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
責務・依存方向・状態や副作用の境界を監査し、既存挙動を保って段階的にリファクタリングする。read-only監査にも対応する。
AGENTS.mdや既存スキルをGPT-6 Astra向けに監査・整理するときに使う。契約と意図的な他モデル委譲を保ち、重複、過剰な手順、曖昧な停止条件を修正する。
人物の参照写真から、同一性を保った複数アングルのキャラクターシートを生成・修正する。指定された身だしなみや撮影表現も整える。
GitHub接続のChatGPT Proへコードの相談・許可された改修と必要検証を依頼し、Codexが完成成果を照合してcommit・PR作成更新する。Issue化にも対応する。既存Issueの実装だけなら使わない。