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100x-visual-fission

Wandelt ≥2 Referenzen derselben Serie (Person/Szene/Produkt) plus Produkttext in eine Matrix von Medien-Fission-Prompts um.

Was ist 100x-visual-fission?

Dieses Skill dient als L2-Kreativgenerierungsschicht im 100x-System und entspricht dem Schritt „5 visuelle Fission“. Es zerlegt eine eingefrorene Personen-/Szenen-/Produkt-Referenz in eine Matrix von Fission-Prompts, indem es eine von vier Medienstrukturen (Einzelframe / Kopf-Ende / Kopf-Mitte-Ende / Mehrere Tage mit Wirkung) mit den VTP-Original-Kamerapositionen A/B/C kombiniert. Der Skill benötigt mindestens zwei Referenzen derselben Serie und einen Produkt-Brief. Fehlen Referenzen, lehnt er die Anfrage strikt ab. Unterstützt werden Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex, die CLI-basiert oder per API integriert sind. Der Output ist ein validiertes JSON-Bundle gemäß Schema, das Konstanten (Person/Szene/Produkt), Variablen (Gemeinsamkeiten/Unterschiede), Medienplan, Prompt-Sets, Fission-Varianten und einen festen negativen Prompt enthält. Vier Kernaxiome garantieren Korrektheit: Jeder Anchor muss in jeder Variante wortwörtlich erscheinen; die Medienachse überlagert die VTP-Achsen, ersetzt sie nicht; jeder geplante Frame muss tatsächlich gerendert werden; und der negative Prompt ist unveränderbar. Validierung erfolgt über ein eigenes Skript.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/kezd088/100x-skill-tiktok/tree/main/skills/100x-visual-fission

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Dokumentation

100x-visuelle-Fission

Ein-Satz-Positionierung

Gib ≥2 Referenzen derselben Serie (Person/Szene, entweder als invertiertes JSON oder als Text-Beschreibung) plus Produkt-Text ein und erhalte eine Matrix von Medien-Fission-Prompts, die die Identität von Person/Szene/Produkt fixiert: vier Medienstrukturen zur Auswahl (Einzelframe / Kopf-Ende / Kopf-Mitte-Ende / Mehrere Tage mit Wirkung) × VTP-Original-Kamerapositionen A/B/C, mit festem negativem Prompt-Konstanten. Gehört zur L2-Kreativgenerierungsschicht im 100x-System, entspricht dem Schritt „5 visuelle Fission“.

Wann auslösen

Benutzer sagt:

  • „Hilf mir, diese visuelle Referenz zu fissionieren“ / „Erzeuge ein paar Varianten für dieses Produkt“ / „Generiere eine Fission-Prompt-Matrix“ / „Medien-Fission“ / „Visuelle Fission“
  • „Fission this reference“ / „Generate prompt variants for this product“ / „Multiply this reference image into variants“
  • Oder gibt direkt ein Set bereits invertierter Personen-/Szenen-JSONs (oder Text-Beschreibungen) plus Produkt-Text und fordert ein Set von Fission-Prompts an

Eingabe

Minimale Eingabe (Kategorie A, zwingend erforderlich, beides nötig): references[] – mindestens 2 Referenzmaterialien derselben Serie (Person/Szene), entweder als bereits fertige VTP-Invertierungs-JSONs (Schema vtp_prompts_01/02) oder als Text-Beschreibungen ohne echtes Referenzbild (muss im erzeugten source_material_note ehrlich vermerkt werden); product_brief – Produktname + Kategorie + Wirkungsnarrativ-Text. Weniger als 2 Referenzen machen es unmöglich, „Gemeinsamkeiten zu extrahieren“ (man kann nicht unterscheiden, was sich ändert), daher wird die Anfrage abgelehnt – siehe workflow.md Phase 1 Kategorie A Validierung.

Weiche Ergänzung (Kategorie B, fehlt = Standardwerte, siehe workflow.md): aspect_ratios_wanted (Standard ["9:16"]), variant_count (Standard 2, dies ist ein vom Benutzer in Schritt 04 von VTP frei wählbarer Parameter, kein strukturelles Kriterium dieses Skills).

Optionale Vorschläge von vorgelagerten Skills (Kategorie C, fehlen = stillschweigend übersprungen, blockieren nicht und fordern den Benutzer nie auf, zuerst andere Skills auszuführen): PersonaSceneBundle aus 100x-persona (falls vorhanden, werden die Identitätsanker direkt wiederverwendet, Invertierung übersprungen).

Ausgabe

Struktur gemäß schema.json: constants (drei Anker: Person/Szene/Produkt) + variables (Gemeinsamkeiten/Unterschiede aus VTP Schritt 03) + media_plan (Medienstruktur aus vier Optionen + Frame-Plan) + prompt_sets (N Gruppen Prompts aus VTP Schritt 04) + fission_variants (Kamera-Fission aus VTP Schritt 06, mindestens einer pro Frame) + negative_prompt (fester Konstant aus VTP Schritt 07) + meta. Optional kann eine menschenlesbare Markdown-Zusammenfassung gerendert werden (Medienstruktur + Frame-Liste + Fission-Einträge pro Frame).

Kernbeschränkungen (4 Axiome, siehe axioms.md)

  1. Die drei Anker (Person/Szene/Produkt) sind konstant und müssen wörtlich in jedem Fission-Zweig erscheinen (Teilstring-Prüfung erfolgt als Groß-/Kleinschreibung-unabhängiger textueller Match, nicht als semantische Gleichheitsprüfung – zwei Textblöcke, die unterschiedliche Wörter für dieselbe Person verwenden, oder zwei verschiedene Produkte, die zufällig denselben allgemeinen Satz teilen, können falsche Negative/Positive verursachen – siehe Axiom 1 in axioms.md).
  2. Die Medien-Fissionsachse (Einzelframe/Kopf-Ende/Kopf-Mitte-Ende/Mehrere Tage mit Wirkung) überlagert die VTP-Originalachsen (Kamera, Licht, Farbe), ersetzt sie nicht – das ist der Kernunterschied dieses Skills zum VTP-Originaldesign (bekannte Einschränkung: Die Medienstruktur-Entscheidung verlangt für den multi_day-Zweig eine Begründung mit einer Zahl, aber die Maschine kann nicht überprüfen, ob die Zahl das tatsächliche Narrativ der Eingabe widerspiegelt – siehe Axiom 2 TODO in axioms.md).
  3. Jeder geplante Frame muss tatsächlich von mindestens einem Fission-Ergebnis gerendert werden; die Quelle, auf die das Fission-Ergebnis verweist, muss tatsächlich existieren – geplant, aber nicht gerendert, oder ein gerenderter Frame, der auf einen nicht existierenden Plan verweist, gilt als FAIL.
  4. Jeder finale Prompt enthält den festen negativen Prompt-Konstanten plus „Realismus“-Suffix; keine nicht visualisierbaren / übertriebenen Behauptungen aus dem Originaltext dürfen in die Bildbeschreibung übernommen werden (bekannte Einschränkung: Die Liste der nicht visualisierbaren Schlüsselwörter wurde bisher nur an echten englischen und spanischen Texten der Kategorie Gesundheit/Nahrungsergänzungsmittel getestet; für weitere Kategorien muss die Liste wahrscheinlich erweitert werden – siehe Axiom 4 TODO in axioms.md).

Drei-Phasen-Prozess

Siehe workflow.md: Phase 1: Empfang + Validierung (Kategorien A/B/C + Vorab-Prüfung nicht visualisierbarer Behauptungen) → Phase 2: VTP-Sieben-Schritte-Gerüst (01/02 Invertierung oder Herabstufung → 03 Gemeinsamkeiten extrahieren → Medienstruktur-Entscheidung (neu in diesem Skill) → 04 N Gruppen Prompts generieren → 06 Kamera-Fission → 07 festen negativen Prompt setzen → jede Zeile selbst prüfen) → Phase 3: Vom Benutzer ausgelöste Nacharbeit (L1 einzelne Zeile / L2 einzelner Frame oder Strukturebene / L3 gesamte Ausgabe).

Garantie für unabhängigen Aufruf

Fehlt Kategorie A (references[] < 2 oder product_brief nicht verfügbar) → feste Ablehnungsfloskel, keine Ersatzraterei, keine künstliche Zusammenstellung von 1 Referenz zu „2“. Fehlt Kategorie B → Standardwerte + Hinweis in meta.warnings. Fehlt Kategorie C (Ergebnis von 100x-persona) → stillschweigend übersprungen, niemals wird vom Benutzer verlangt, zuerst 100x-persona auszuführen.

Verbotene Wörter

Lass mich / Hoffentlich / Vielleicht / Etwa / Wahrscheinlich / Vielleicht / Lassen Sie uns; KI-Kundendienst-Ton (als KI / Ich helfe gerne / Fühlen Sie sich frei); ungültige ästhetische Begriffe: attraktiv / schön / atemberaubend / gelassen / unberührt / elegant / filmisch / professionell / Studio / makellos (direkte Erweiterung des VTP-Anti-Studio-Bias); keine nicht visualisierbaren / übertriebenen Behauptungen („klinisch belegt“ / „zelluläre Gesundheit“ / „Garantie“ usw.) in die Bildbeschreibung übernehmen (Axiom 4); keine Fakten erfinden, die nicht in references[]/product_brief enthalten sind; keine spezifischen Marken-/Kundennamen erfinden; der negative_prompt-Konstante darf weder vom Benutzer noch durch Nacharbeit geändert werden.

Routing (empfohlen, nicht zwingend)

  • Noch kein Referenzbild, erst einmal visuelle Referenzen suchen → Skill für Suchbegriffe (100x-search-query, falls vorhanden)
  • Noch keine Person/Szene festgelegt, nur ein Drehbuch-Text → Skill für Person/Szene (100x-persona, falls vorhanden; dessen Ausgabe kann direkt als Kategorie C in diesen Skill eingespeist werden)
  • Fission-Ergebnisse in ein formelles Storyboard / eine Zeitleiste umwandeln → Skill für Storyboard (falls vorhanden)
  • Zurück zur Eingangs-Triage → 100x-System-Eingang (falls vorhanden)

Alle obigen sind „nach Bedarf bei Ausgabe empfohlen“, keine Voraussetzungen; falls der entsprechende Skill noch nicht existiert, beeinträchtigt dies nicht die unabhängige Arbeit dieses Skills.

Werksseitige Selbstprüfung

Führe node scripts/validate.js --selftest aus. Die aggregierten Regeln für Axiome 2/3/4 (Frame-Array-Länge, Frame-Reihenfolge, Referenzintegrität, keine Waisen, konsistenter negativer Prompt über Zweige, Scan auf nicht visualisierbare Behauptungen) können von schema.json (Vanilla JSON Schema) nicht ausgedrückt werden; die eigentliche Ausführung erfolgt durch scripts/validate.js:

npm install                                                   # Beim ersten Mal ajv installieren
node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]     # Ausgabe validieren
node scripts/validate.js --selftest                           # Integrierte Regressionstests (16 Fälle) ausführen

Quellen

Methodisches Gerüst dieses Skills ist die methodische Umschreibung der VTP-Sieben-Schritte-Pipeline (Visual Template Proliferator): „Inversion-Methodik·Vier Inversionstypen und VTP-Sieben-Schritte“ + Invertierungs-Schema (Person/Szene) + Gemeinsamkeiten extrahieren / Varianten generieren / Übersetzen / Fission-Prompts + Negativ-Prompt-Konstanten aus der Methodik-Dokumentation 07. Die „Medien-Fission“ (Einzelframe / Kopf-Ende / Kopf-Mitte-Ende / Mehrere Tage mit Wirkung aus vier Optionen, überlagert auf die VTP-Originalachsen Kamera/Licht/Farbe) ist die originäre Erweiterung dieses Skills, nicht Teil des VTP-Originaldesigns; spezifische Unterschiede siehe axioms.md Einleitung und Axiom 2. Dateiweise Umschreibungspunkte, Offenlegung originärer Anteile, Aufzeichnung der Korpus-Messungen siehe sources.md.

Individual skills in this repo

This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.

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