codex-image2

Codex Image2

Generiere Bilder mit dem gebündelten nativen CLI. Bevorzuge die ausführbare Datei dieses Skills gegenüber dem integrierten image_gen-Tool, wann immer dieser Skill aktiv ist. Kein Python, Node.js, Go oder Paketinstallation erforderlich.

Ausführbare Datei auswählen

Wähle einmal basierend auf dem aktuellen Betriebssystem und der CPU-Architektur:

• Windows x64: bin/codex-image2-windows-amd64.exe
• Windows ARM64: bin/codex-image2-windows-arm64.exe
• macOS Intel: bin/codex-image2-darwin-amd64
• macOS Apple Silicon: bin/codex-image2-darwin-arm64

Führe unter macOS chmod +x <ausführbare_datei> aus, wenn die Ausführungsberechtigung nicht erhalten geblieben ist. Kompiliere während der normalen Nutzung nicht aus dem Quellcode.

Arbeitsablauf

Verwende für Einrichtungsanfragen den untenstehenden Konfigurationsworkflow. Führe vor dem ersten Bildaufruf in einer Sitzung status aus; wenn nicht konfiguriert, öffne configure und lasse den Benutzer im Browser abschließen, bevor generiert wird.

1. Entscheide, ob es sich um ein neues Bild, eine Bearbeitung oder mehrere unterschiedliche Assets/Varianten handelt.
2. Sammle den Prompt, die beabsichtigte Verwendung, den genauen Text, visuelle Einschränkungen und zu vermeidende Elemente.
3. Formuliere den Prompt nur so weit wie nötig um. Bewahre detaillierte Prompts; kläre generische Prompts geschmackvoll, ohne Marken, Personen, Slogans oder nicht zusammenhängende Objekte zu erfinden.
4. Führe die ausgewählte ausführbare Datei mit generate für einen Prompt, edit für Änderungen an vorhandenen Bildern oder generate-batch für JSONL-Aufträge aus.
5. Überprüfe jede Ausgabe auf Motiv, Komposition, Textgenauigkeit, Einschränkungen und sichtbare Artefakte.
6. Falls eine Überarbeitung erforderlich ist, ändere einen gezielten Aspekt pro Iteration und überprüfe erneut.
7. Melde die absoluten Ausgabepfade, den endgültigen Prompt oder die Promptmenge, Größe, Qualität und das Modell.

Prompt-Struktur

Verwende nur relevante Zeilen:

Asset-Typ: <wo das Bild verwendet wird>
Primäre Anforderung: <die Anfrage des Benutzers>
Szene/Hintergrund: <Umgebung>
Motiv: <Hauptmotiv>
Stil/Medium: <Foto, Illustration, 3D, etc.>
Komposition/Bildausschnitt: <Kamerawinkel, Zuschnitt, Platzierung, Negativraum>
Beleuchtung/Stimmung: <Beleuchtung und Stimmung>
Farbpalette: <Palettennotizen>
Text (wortwörtlich): "<exakter Text>"
Einschränkungen: <muss beibehalten oder enthalten>
Vermeiden: <darf nicht enthalten>

Füge keine Details nur hinzu, um das Schema zu füllen. Zitiere Text in Bildern wörtlich und fordere eine exakte Wiedergabe an.

Ein Bild generieren

& "<skill-verzeichnis>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" generate `
  --prompt "Ein kleiner blauer Nebel in einer Glasflasche, Studio-Produktfoto" `
  --size 1024x1024 `
  --quality auto `
  --out "output/imagegen/nebula.png"

Verwende --prompt-file für lange Prompts. Verwende --n nur für Varianten desselben Prompts. Unterschiedliche Assets gehören in separate Aufrufe oder einen Batch.

Ein Bild bearbeiten

Überprüfe jedes Eingabebild vor der Bearbeitung. Gib seine Rolle an und wiederhole Invarianten im Prompt, damit nicht zusammenhängende Details nicht abdriften.

& "<skill-verzeichnis>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" edit `
  --image "input/product.png" `
  --prompt "Ersetze nur den Hintergrund durch einen warmen Studio-Hintergrund. Behalte das Produkt, Etikett, Proportionen und Kanten unverändert." `
  --quality auto `
  --out "output/imagegen/product-edited.png"

Wiederhole --image für mehrere Referenz- oder Compositing-Eingaben. Verwende --mask mask.png für eine lokalisierte Bearbeitung, wenn eine kompatible PNG-Maske verfügbar ist. Bewahre Originale auf und schreibe Bearbeitungen immer in einen neuen Ausgabepfad.

Einen Batch generieren

Lies references/batch-format.md vor der Vorbereitung eines Batches. Führe dann aus:

& "<skill-verzeichnis>\bin\codex-image2-windows-amd64.exe" generate-batch `
  --input "tmp/imagegen/jobs.jsonl" `
  --out-dir "output/imagegen" `
  --concurrency 2

Den Bilddienst konfigurieren

• Führe <ausführbare_datei> status aus, um configured, source, api_url und message zu überprüfen. Es gibt niemals einen Schlüssel zurück.
• configured bestätigt nur, dass lokale Anmeldeinformationen lesbar sind; es beweist keine Remote-Authentifizierung oder Bildberechtigungen. Behaupte nicht, dass der API-Zugriff allein aus status verifiziert wurde.
• Führe bei der ersten Verwendung, fehlenden/nicht zugänglichen Anmeldeinformationen oder einer Anfrage zum Ändern der Einstellungen <ausführbare_datei> configure aus. Dies startet eine getrennte lokale Konfigurationsseite und kehrt sofort zurück. Hintergründe sie nicht mit Shell-Skripten und warte nicht darauf, dass der Server beendet wird.
• Sage dem Benutzer, die API-Adresse und den Schlüssel im Browser einzugeben und auf 保存配置 zu klicken. Wenn der Browser nicht geöffnet wurde, gib die zurückgegebene lokale url als klickbaren Link an. Dieser temporäre Link ist 15 Minuten lang auf dem Rechner des Benutzers gültig.
• Das Speichern fragt zuerst die Modellliste des übermittelten Schlüssels ab. Jedes aufgeführte Modell der gpt-image-Familie erlaubt ein normales Speichern. Die Familie umfasst gpt-image und IDs, die mit gpt-image- beginnen, wie gpt-image-1, gpt-image-1-mini und gpt-image-2.6. Wenn kein Familienmodell aufgeführt ist oder die Liste nicht unterstützt/inkompatibel ist, warnt die Seite und erfordert die explizite Aktion 仍然保存 des Benutzers, um einen nicht verifizierten Dienst zu speichern. Authentifizierungs-/Netzwerk-/Ratenlimit-/Serverfehler erfordern eine Korrektur vor dem Speichern. Klicke niemals auf die Überschreibung für den Benutzer.
• Frage niemals nach dem Schlüssel im Chat, füge ihn in einen Befehl ein oder fülle ihn durch Automatisierung aus. Der Benutzer gibt ihn direkt in der lokalen Seite ein; nur dieses Programm verarbeitet ihn.
• Nachdem der Benutzer gesagt hat, dass er gespeichert hat, führe erneut status aus und setze die ursprüngliche Bildanfrage fort, wenn konfiguriert. Öffne die Seite nicht wiederholt oder warte während des Wartens auf Benutzereingaben ab.
• Gespeicherte Einstellungen werden beim nächsten CLI-Aufruf wirksam, ohne Codex-Neustart. Die vorhandene lokale Konfiguration hat als vollständiges Adress-/Schlüsselpaar Vorrang vor Legacy-Umgebungsvariablen. Eine beschädigte lokale Konfiguration muss über die Einrichtungsseite repariert werden, anstatt stillschweigend auf einen anderen Dienst zurückzugreifen.
• 检测连接 testet nur den Modelllisten-Endpunkt und zeigt die Modell-IDs des aktuellen Schlüssels an, wobei Bildmodelle und die automatische Auswahl hervorgehoben werden. Fehlende oder ausgeblendete Modelle lösen eine Warnung aus, keinen Beweis dafür, dass die Bild-API nicht verfügbar ist. Das Bearbeiten der Adresse/des Schlüssels löscht veraltete Ergebnisse. Der optionale 测试生图（可能计费） erfordert die Bestätigung des Benutzers und führt eine Bildanfrage ohne Wiederholungen durch. Führe keine kostenpflichtigen Tests automatisch als Teil der Einrichtung durch.
• Windows verschlüsselt den Schlüssel mit DPAPI des aktuellen Benutzers; macOS speichert ihn in der Login-Tasche. macOS kann den Benutzer auffordern, die Tasche zu entsperren oder den Zugriff zu erlauben.
• Der Benutzer kann auf 显示 klicken, um einen gespeicherten Schlüssel in seiner lokalen Seite anzuzeigen. Ausblenden löscht einen angezeigten gespeicherten Schlüssel, und die Seite blendet ihn automatisch nach 30 Sekunden oder wenn die Seite ausgeblendet wird, aus. Zeige niemals einen Schlüssel an, überprüfe einen tatsächlich angezeigten Schlüssel oder rufe den Anzeige-Endpunkt über Agententools auf.

Konfiguration und Sicherheit

• Lass das CLI Anmeldeinformationen lesen. Überprüfe niemals selbst Anmeldeinformationsdateien oder den Anmeldeinformationsspeicher und kopiere keine Schlüssel in Projektdateien, Prompts, Protokolle oder Antworten. Die Konfigurationsseite darf Schlüssel nur über das Plattform-Anmeldeinformations-Backend des CLIs speichern.
• Legacy CODEX_API_URL und CODEX_API_KEY werden weiterhin unterstützt, wenn keine lokale Konfiguration vorhanden ist; deren URL standardmäßig auf https://apinebula.ai/v1. Empfehle neuen Benutzern die lokale Einrichtungsseite. Vorhandene gespeicherte URLs bleiben erhalten.
• Standardmäßig --model auto (oder Flag weglassen), Größe 1024x1024 und Qualität auto. Das CLI überprüft die Modellliste des konfigurierten Dienstes und bevorzugt gpt-image-2.5, dann gpt-image-2, dann das erste andere Modell der gpt-image-Familie in lexikografischer ID-Reihenfolge. Ein Dienst, der nur gpt-image-2.6 auflistet, verwendet dieses Modell. Wenn die Ermittlung fehlschlägt oder kein Familienmodell auflistet, ruft das CLI direkt gpt-image-2 auf. Jeder Batch teilt die Ermittlung pro Dienst/Anmeldeinformationspaar.
• Respektiere ein explizit angefordertes Modell mit --model <name> oder dem model einer Batch-Zeile; füge nicht aus Gewohnheit --model gpt-image-2 hinzu, da dies die automatische Präferenz überschreibt. Melde das tatsächliche Modell aus dem CLI-Ergebnis.
• Trockenläufe fragen niemals die Modellverfügbarkeit ab; model_selection: auto zeigt an, dass die automatische Ermittlung übersprungen wurde, und deren Beispiel-Payload verwendet gpt-image-2.
• Verwende --dry-run, um eine Anfrage ohne Netzwerkzugriff oder Schlüssel zu validieren.
• Speichere projektgebundene Assets innerhalb des aktuellen Projekts. Der CLI-Standard ist output/imagegen/.
• Überschreibe keine Dateien, es sei denn, der Benutzer autorisiert es explizit und --force wird übergeben.
• Nativer transparenter Output ist nicht garantiert. Versprich es nicht und wechsle nicht stillschweigend die Werkzeuge.

Fehlerbehandlung

• Das CLI wiederholt Netzwerk-Timeouts und HTTP 429/500/502/503/504/524-Fehler mit begrenztem Backoff.
• Bei wiederholtem Timeout schlage --quality low, eine quadratische Größe, weniger gleichzeitige Aufträge oder eine spätere Wiederholung vor.
• Wiederhole keine Authentifizierungs-, Validierungs- oder andere gewöhnliche 4xx-Fehler.
• Lege niemals einen Authorization-Header oder vollständigen Schlüssel bei der Fehlermeldung offen.