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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openreel-storyboardのMiniMax H3 queueをCLIで検証・生成・監視・復旧する。既存runのstatus、resume、cancelにも使う。
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。
/Users/ryryo/dev/openreel-storyboardで、Web版API Labと同じCloudflare gateway APIを使うpnpm h3を操作する。RunPodへ直接送信する別経路やBrowser操作を通常導線にしない。
pnpm h3 doctorを実行する。gateway、Cloudflare認証、warm管理、output/、ffprobe、ffmpegの結果を確認する。続けてpnpm h3 warm status --runtime <runtime>でendpoint min/max、worker数、Job数、準備stage、無進展時間、再配置回数を確認する。これらは生成Jobを作らない。pnpm h3 validate --queue <absolute-or-repository-relative-path>を実行する。順序、runtime、mode、比率、尺、profile、seed、参照数、保存先をユーザー依頼と照合する。これは生成Jobを作らない。pnpm h3 run --queue <path> --yesを実行する。CLIを終了せず、warm準備、Job ID、進捗、保存、H.264/解像度/尺/全frame decode、warm終了まで監視する。offを確認する。validate、doctor、statusを課金承認なしで使ってよい。run --yesは承認後だけ使う。resumeは既に承認された同じrunのledgerとmanifest digestが一致する場合だけ使う。別queueや変更済みmanifestへ流用しない。pnpm h3 status --run <run-id>で状態を確認してから復旧する。submission_unknownでは自動再送しない。provider側でJob作成有無を確定できるまで止める。重複課金を避けることを優先する。cancelは進行中Jobを明示取消する依頼がある場合だけ使う。SIGINTで暗黙にcancelしない。offへ収束する。中断や不明状態ではwarmを残すため、Jobがないと確認後にpnpm h3 warm end --runtime <runtime>を使う。min=0/max=0、準備・生成中はmin=1/max=1を正常値とする。準備中に0/0なら割り当て開始失敗として診断し、新しいrunを作らない。allocating 既定15分、image_loading 20分、model_cache 30分、runtime_initializing 10分とする。割り当て診断で一時的に延長する場合はprivate runtimeのMINIMAX_H3_ALLOCATION_STALL_MINUTES(1〜120)だけを変更し、テストの時刻期待値を書き換えない。現在の準備開始より前から残る非ready workerは再利用せず、warmを最大1回だけ再配置する。代替準備も失敗したら停止し、無限retryしない。in_queueとin_progressはwarm準備タイマーへ混ぜない。同じJob IDを監視し、providerの20分実行上限または明示的なterminal stateを待つ。人が監視する通常実行では標準表示を使う。自動処理や証拠採取では、pnpmのscript bannerを混ぜないためpnpm --silent h3 <command> --jsonlを使う。JSONLの各行はschemaVersion: 1を持つ。
失敗または中断時はrecovery.mdを読み、run ledgerを正本に同じJob IDから復旧する。API pollingやqueue制御を独自scriptへ再実装しない。
Browserは、API Lab固有UIの回帰確認、手動入力のデバッグ、画面表示の依頼が明示された場合だけ使う。
CLIとWeb UIの責務を拡張するときはparity.mdを読み、生成の正本、復旧性、可観測性をCLIへ置く。UI専用のFixtureや画面回帰を無理にCLIへ複製しない。
pnpm h3とgatewayの観測が矛盾するときだけrunpod-mcp-diagnostics.mdを読み、記載された読み取り専用toolへ限定する。MCPサーバーの全tool仕様をスキルへ転載しない。
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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.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
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。
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。