matisiu09/codex-imagen

Codex imagen

Codex CLI (codex, installiert mit npm install -g @openai/codex und mit codex login unter dem ChatGPT-Konto des Nutzers angemeldet) generiert und bearbeitet Bilder mit dem integrierten Tool image_gen (gpt-image-2). Es nutzt den ChatGPT-Plan des Nutzers, nicht einen API-Schlüssel. Claude baut die Anfrage, führt das Skript aus und prüft die Ergebnisse.

Vor dem Absenden

1. Mit dem Nutzer abstimmen: welche Fotos, welche Änderung oder welches neue Bild, wie viele Varianten und wo sie gespeichert werden. Die Rechtschreibung von Texten, die im Bild erscheinen sollen, überprüfen.
2. Verbrauchshinweis: jedes Bild verbraucht Kontingent des ChatGPT-Plans. Vor dem Absenden sagen, wie viele Bilder angefragt werden.
3. Datenschutz: Die Fotos werden an OpenAI hochgeladen. Bei Fotos Dritter (Kunden, identifizierbare Personen) bestätigen, dass sie hochgeladen werden dürfen.
4. Die Eingabefotos ansehen, um sicherzustellen, dass es die richtigen sind.

Ausführen

python ~/.claude/skills/codex-imagen/scripts/codex_imagen.py \
  --foto "pfad/foto.jpg" \
  --pedido "Entferne das Kabel vom Boden und lass alles andere unverändert" \
  --modo editar --variantes 1 \
  --salida "pfad/ausgabe" --nombre foto_ohne_kabel

• --modo editar: ändert nur das Gewünschte und erhält Gesichter, Pose, Bildausschnitt und Farben. Dies ist der Standardmodus, wenn Fotos übergeben werden.
• --modo generar: neues Bild; die Fotos (optional) dienen als Stil- oder Motivvorlage.
• --foto kann mehrmals angegeben werden. Das erste Foto wird bearbeitet, die übrigen dienen als Unterstützung.
• --variantes N: N Bilder, ein Aufruf pro Bild.
• Jedes Bild benötigt zwischen 30 Sekunden und einigen Minuten (Timeout 900 s; mit --timeout für Stapel erhöhen).
• Ausgabe: <name>_v1.png, _v2…, <name>_antwort.txt (die Antwort von Codex) und <name>_log.txt. Das Skript gibt ein JSON mit den Pfaden aus.

Codex läuft mit einer read-only-Sandbox: Es greift nicht auf Projektdateien zu. Das Skript kopiert die neuen Bilder aus ~/.codex/generated_images/.

Nach der Ausführung

• Jedes Ergebnis prüfen: ob die Änderung umgesetzt wurde und ob Gesichter, Hände, Produkte oder Texte nicht verzerrt wurden. Bei Fehlern pro Runde eine gezielte Korrektur vornehmen.
• Dem Nutzer die Bilder zusammen mit der verwendeten Anfrage zeigen.
• Originale nicht überschreiben: Ergebnisse erhalten immer einen neuen Namen.

Video

Codex generiert keine Videos. Für KI-Video wird ein anderer Dienst benötigt (z.B. Sora über die OpenAI-API mit eigenem Schlüssel und Kosten); den Nutzer fragen.

Bei Fehlern

• codex: command not found → npm install -g @openai/codex.
• Keine Sitzung → Der Nutzer soll in seinem Terminal codex login ausführen (Claude gibt keine Passwörter ein).
• Liefert keine Bilder zurück → <name>_log.txt lesen: Möglicherweise wurde das Kontingent des Plans ausgeschöpft oder der Inhalt wurde abgelehnt. Mit codex features list prüfen (image_generation muss auf true stehen).