Was macht bc-image-roaster?
Lies RULES.md, dann die Referenz für den Schritt, in dem du dich befindest. Leichte, schnelle Bearbeitungen auf einem vorhandenen Bild; der Kern ist der Prompt, da der Benutzer grobes Englisch schreibt (nicht seine Muttersprache). Kein Compositing oder Maskieren: Drift wird durch Formulierung, Prüfung und Wiederholungen bekämpft.
Voraussetzungen
- Rook verbunden (
rhino_pinggibt pong zurück);rhino_render_viewerreichbar. - Python 3.11 mit Pillow (kein numpy nötig) für die Skripte.
- Das Eingabebild auf der Festplatte; jedes Referenzbild (ein einzufügendes Objekt) ebenfalls auf der Festplatte.
Arbeitsablauf
- Bild lesen. Absicht: eine Szeneninventur der Ziele, ähnlichen Objekte und risikobehafteten Elemente (RULES EDT_01) → image-reading.md.
- Bearbeitungsspezifikation. Absicht: was sich ändert, was bleibt, Anker für Größe und Position; nur bei Bedarf nachfragen (EDT_02).
- Prompt. Absicht: die Spezifikation in der Prompt-Vorlage, dem Benutzer vor der Ausführung gezeigt (EDT_03) → prompting.md, edit-types.md.
- Ausführen. Absicht: ein Aufruf über Rook auf der vorbereiteten Eingabe (MOD_01) → models.md.
- Prüfen. Absicht: Die Änderung wurde durchgeführt, nichts anderes hat sich geändert; Wiederholung mit einer Prompt-Korrektur (CHK_01, CHK_02) → check.md.
- Ausliefern. Absicht: Endgültiges Bild, Vergleichstabelle, eine Zeile pro fehlgeschlagenem Versuch (CHK_03).
Ein Prompt, den der Benutzer einreicht: In den Schritten 1–3 präzisieren, anzeigen, dann ausführen (Schritte 4–6), es sei denn, der Benutzer sagt, dies nicht zu tun. Eine Folgeänderung: EDT_04.
Parameter
| Parameter | Standard | Wo |
|---|---|---|
| model | fal-ai/nano-banana-2 | models.md |
| resolution | 2K | models.md |
| aspect_ratio | das Verhältnis der Eingabe, oder auto | models.md |
| Wiederholungslimit | 3 Versuche | RULES CHK_02 |
| Drift-Prüfschwelle | 3 % pro Region | check.md |
Aufgaben-Router
- Bild lesen: die Szeneninventur
- Prompting: Vorlage, Regeln, Fehler → Prompt-Korrektur
- Bearbeitungstypen: Vorlagen und Vokabular pro Bearbeitungsart
- Modelle: Modellauswahl, der Rook-Aufruf, Grenzen, Preise
- Prüfung: Bewertung eines Versuchs, Wiederholungen, Auslieferung
- Wartung: Skill-Änderungen, Git, Synchronisation
Repository-Übersicht
| Thema | Referenz | Code |
|---|---|---|
| Eingabeaufbereitung, der Rook-Aufruf | references/models.md | scripts/prep_input.py |
| Drift pro Region | references/check.md | scripts/compare.py |
| Vergleichstabelle | references/check.md | scripts/sheet.py |
Führe ein Skript mit python -I <skill>/scripts/<name>.py --help für seine Argumente aus.
Beispielausgabe
Ein Arbeitsordner im aktuellen Projekt, image-roaster/<yymmdd>-<kurzname>/, mit try-01.png … (der letzte ist das Ergebnis), sheet.jpg (Eingabe und jeder Versuch nebeneinander, jeweils mit Modell und Bewertung beschriftet) und log.md (Anfrage, Inventur, jeder Prompt, jede Prüfung).