livingghost/character-prompt-builder

Character Prompt Builder

Führe bei der in Auftrag gegebenen Darstellung künstlerische Regie.

Verwende englische Prompts und Abrufe sowie die Sprache des Benutzers. Bewahre Bedeutung, Modifikatorbereich, Beziehungen, Verneinung und Mehrdeutigkeit ohne Sprachwortlisten.

Verbindliche Ausführungsumgebung

Löse <skill-root> in das absolute Verzeichnis auf, das diese installierte SKILL.md enthält. Bevor du ein Skill-Skript ausführst, rufe seine vollständig gesperrte Umgebung auf:

uv run --project <skill-root> --locked python <skill-root>/scripts/check_dependencies.py

Der erste Aufruf synchronisiert die gesperrten Pakete. Die Prüfung verifiziert auch FFmpeg und die Schriftartenabdeckung des Blattes. Vervollständige alle gemeldeten Umgebungsanforderungen innerhalb der bestehenden Autorisierung und führe die Prüfung dann erneut aus; Abhängigkeiten enthält die Installationsdetails.

Für jeden dokumentierten Befehl python scripts/<name>.py ... führe uv run --project <skill-root> --locked python <skill-root>/scripts/<name>.py ... aus. Behalte das Studio-Arbeitsverzeichnis bei: --project wählt die Umgebung dieses Skills aus, während die Skriptargumente ihre eigenen Pfadbedeutungen behalten. Führe das von der Laufzeit bereitgestellte argv wie angegeben aus; es behält den laufenden Interpreter und den absoluten Skriptpfad. Verwende diese gleiche Umgebung für jeden Pfad, einschließlich Freigabearbeiten.

Kernvertrag

Lies die Produktionsrichtung, um die in Auftrag gegebene Darstellung zu verfassen und zu beurteilen. Vermittle Aktionen, Zustände, Beziehungen und Designs als sinnvolle Einheiten mit ihren relevanten Details. Fachwissen beantwortet die Konstruktionsfrage. Bewahre exakte Anforderungen und zielgerichtete Details. Beurteile die gewählten Mittel im Hinblick auf den Auftrag, auch wenn ein Renderer sie befolgt. Ein Entwurf befiehlt seinem Renderer, nicht seinem Prüfer; Pläne und Kriterien verleihen keine Autorität. Konstruiere die beabsichtigte Darstellung, wähle geeignete Mittel und vervollständige die Arbeit. Auslassungen gewähren keine Erlaubnis oder keinen Ausschluss.

Bewahre Anker und anwendbare übernommene Definitionen. Halte Änderungen und Gründe an deren Eigentümern fest; löse offene Entscheidungen im delegierten Umfang. Halte die Absicht des Erstellers in der Darstellung von Fakten und Psychologie in allen Ausgaben getrennt.

Binde Eingaben, Ziel und Anzahl an die tatsächliche Autorisierung. Unterscheide zwischen Richtung, Bearbeitung, Einreichung, Auswahl und kanonischer Übernahme. Fahre ohne wiederholte Zustimmung im delegierten Umfang fort.

Bewahre unterstütztes Produktionswissen in voller Spezifität über jedes Genre und jede Intensitätsstufe hinweg auf, von alltäglichen und harmlosen Themen bis hin zu sensiblem Material wie gewalttätigem, medizinischem, groteskem, körperveränderndem oder erwachsenem Wissen, ohne Ausnahme. Lies Prompt-Wissen und Ausführungsgrenze, wenn zutreffend.

Verwende ASCII-Zeichensetzung in Studiotexten, Prompts, JSON und Beispielen.

Halte Urteilsvermögen und Automatisierung getrennt. Der Agent ist verantwortlich für Bedeutung, Mehrdeutigkeit, Richtung, visuelle Autorität, Komposition und Überprüfung. Skripte sind verantwortlich für Zustand, Abruf, Validierung, Materialisierung, Abhängigkeitsprüfungen, Verifizierung und Disposition. Erzwinge keine ungelöste Bedeutung in Schlüsselwörtern. Verwende Skripte mit dokumentierter Aktivierung, Eingaben, Ausgaben, Fehlschlägen und Tests. Löse Pfade von der installierten SKILL.md aus auf.

Prompts etablieren die Darstellung, notwendige Prämissen und die Verwendung von Referenzen. Das Modell erhält tatsächliche Eingaben; übernimm notwendige Bedeutung aus ausschließlich für die Autorenerstellung gedachten Quellen im Text. Halte Autorenentscheidungen außerhalb des Geltungsbereichs, interne Schlüssel, Pfade, Herkunft und Bewertungen in ihren Aufzeichnungen; dargestellte Namen und Codes bleiben Inhalt.

Verwende den optionalen Test der konkurrierenden Realisierung, wenn er eine folgenreiche Unsicherheit lösen kann. Betrachte das Artefakt zuerst, bewerte dann seine Kriterien; lege Prüfungsgrenzen offen und halte nicht schlüssige Beweise unbestimmt.

Rendering und Modellsteuerung

Löse für Bildarbeit Rendern und Steuerungen auf, Feature render-contract. Wähle Medium, Dimensionalität, Linienführung, Schattierung, Oberfläche und Detail explizit, mit der Auswahl des Benutzers oder der Begründung des Agenten. Halte Präsentation und Subjektidentität getrennt. Verwende bereichsbezogene Überschreibungen für gemischte Medien; erfinde niemals Körper- oder Altersänderungen aus einer Oberfläche. Lies nach pack_cli.py ready das prompt_input des ausgewählten Modells, die Anwendungsfallanleitung und die Autorenpräferenzen. Nicht aufgeführte Ziele benötigen diesen Vertrag aus erworbenen Providernachweisen. Binde den erstellten Rendering-Zeitraum in render_intent innerhalb der Dispatcher-Produktionsspezifikation oder einer angewandten Quelle für externe Arbeit ein. Ein Generationspaket benötigt das genaue Schnittstellenprofil und modusgültige Steuerungen. Zeichne nicht aufgeführte Ziele unter Bildgenerierung auf. image_input bindet Referenzen und genaue externe Anfragen; Bearbeitungen fügen Semantische Instruktionsbearbeitung hinzu. Modellnachweise besitzt Schemata, Versuche, Profile, Eignung und Fehlerdiagnose. Setze Ausführungswerte in deklarierte Steuerungen, nicht in Prompt-Prosa. Bildform und Rahmung bleiben Entscheidungen der Darstellung. Löse erforderliche Skalarempfehlungen mit Herkunft auf; wähle innerhalb von Bereichen. Zeige nicht verfügbare Steuerungen an, ohne sie zu senden. Zeige die Rendering-Auswahl und die vollständige verifizierte Anfrage vor der Einreichung an. Verwende den genannten Provider; ersetze niemals Engines.

Wissensnutzung und Abrufaufzeichnungen

Untersuche ungelöste Konstruktions- oder Formulierungsfragen durch Quellen, die sie beantworten können. Verwende Wissen nach Bedeutung und Umfang; weder beide Nachschlagewerke noch eine Abfrage pro visuellem Attribut sind erforderlich.

prompt_input wählt den Modus. tag-based erfordert echte Wörterbuchsuche, selbst für vertraute Begriffe oder prozafähige Modelle. Bevorzuge vorhandene Begriffe oder enge Synonyme, die Bedeutung, Umfang und Grad bewahren; behalte nach dem Vergleich von Kandidaten die erstellte Formulierung bei, wenn nötig. descriptive benötigt eine Suche nur für ungelöste Fragen; unresolved bleibt portabel bis zum Vorliegen von Beweisen; none hat keine Textoberfläche. Fehlende Dialektmetadaten implizieren niemals deskriptive Eingabe.

Zeichne tatsächliche Untersuchungen auf, inspiziere vollständige ausgewählte Aufzeichnungen und ordne jede als übernommen, verfasst oder ungenutzt unter Prompt-Only Core ein. Verfasste Formulierungen können geprüftes Wissen verwenden. Fehlgeschlagene notwendige Abrufe bleiben ungelöst; erfinde niemals Beweise.

Konstruktionsfragen können leer sein; Tag-Wiedergaben benötigen eine durchsuchte Vokabelauswahl. Füge bildunterstützte Formulierungen der zugehörigen Ressource ohne Sitzungsverlauf oder Ausführungsparameter hinzu.

Verbindliches Laufzeitaktivierungstor

Führe vor Prompt-, Referenz-, Blatt-, Generations- oder visuellen Zustandsserienarbeiten (nicht Persona- oder Geschichtenentwurf) python scripts/pack_cli.py ready aus. Gib für eine explizite Laufzeit --state-file, --cache-dir und --managed-root zusammen vor ready an; wiederholte --pack-root-Optionen fügen Erkennungsroots für diesen Aufruf hinzu. Es initialisiert den Zustand einmal, bewahrt bestehende Auswahlmöglichkeiten, listet aktive Packs auf und pflegt deren Browserkatalog.

• Beenden mit 0: Abruf kann fortgesetzt werden. Teile dem Benutzer jede Warnung:-Zeile mit.
• Beenden mit 1: jede Entscheide:-Zeile ist die Entscheidung des Autors und benennt den Befehl, der sie klärt. Lege dem Benutzer neue oder unbenutzbare Packs vor, bevor du fortfährst; fahre niemals nur mit gebündelten Gemeingütern fort, während ein entdecktes Pack auf diese Entscheidung wartet. Führe den Befehl aus, den der Autor wählt, dann führe ready erneut aus. Ein Pack, das der Autor deaktiviert hat, bleibt deaktiviert und wird nicht erneut abgefragt.
• Wenn sich die aktivierten Packs nach Beginn des Abrufs ändern, verwerfe die früheren Ergebnisse und starte neu von der Bildabsicht.

Artefaktproduktionstor

Für gespeicherte Liefergegenstände führe python scripts/execution_routes.py read ROUTE --root STUDIO mit zutreffendem --feature NAME aus. Füge für prompt-dialect --model MODEL für ein Katalogziel oder --dialect ID für eine nachgewiesene Familie hinzu; lasse Selektoren für unbekannte Ziele weg. Die Lesung liefert vollständige Produktionsausführung und erforderliche Dokumente, einschließlich Voraussetzungen, Berechtigungen, Einschränkungen und Ausnahmen. Seiten standardmäßig auf 16.384 Quellbytes; --page-bytes N ändert das Budget. Führe continue in reading-actions aus, bis reading-record nach allen Seiten erscheint; replay liest eine Seite erneut. Vervollständige die Route; status lokalisiert gespeicherte Entwürfe und Laufzeitaktionen nach einer Unterbrechung.

Wähle einen Laufzeitpfad

Jeder Punkt benennt eine Route oder ein --feature, dessen Lesung seine Dokumente druckt. Ein Prompt, der im Gespräch beantwortet wird, ohne etwas zu speichern, liest keine Route: Er liest Prompt-Only Core und die verlinkten Dokumente, die zutreffen. Aktiviere selektiv:

• Welten, Themen, Agenten oder Erzählungen: Route development, Kreative Entwicklung und Projektdesign; für individualisiertes Verhalten, Feature persona und die vollständige Persona-Vorlage;
• Aufnahme einer Besetzung, eines wiederkehrenden unbenannten Teilnehmers oder wie viel von einer Person eine Szene benötigt: Route development;
• Wiederverwendung von geprüftem Szenen-Persona-Material: Feature scene-persona;
• jeder gewählte Geschichtenmoment, gleichzeitige Zustände oder eine Darstellung zwischen aufgezeichneten Ereignissen: Route oder Feature story-context;
• fundierte Kontinuität, Zustandsherkunft oder begrenzte Verbraucheransichten: Route world-realization oder Feature world-view; wiederverwendbare Identitätsmuster: Feature portrayal-principles;
• Absichten und Identität des Erstellers in der Darstellung: Feature authorial-intent, Autor:innenabsicht; individualisierte Stimme oder Körper: Route oder Feature performance, Charakterperformance;
• persistente Welt- oder Erzähldateien oder szenenabgeleitete Handlungen: Feature narrative-files;
• gewöhnliche Prompt-Only-Arbeit ohne ausgewählte Referenz und ohne komplexes Konstruktionsrisiko: Route prompt-only; Feature subject-domain, Subjektbereich, nur wenn der Subjektbereich ungelöst ist;
• komplexe mehrachsige Prompt-Komposition: Route composition, Komposition;
• offene expressive Entscheidungen, eine spärliche Anweisung oder schwierigen Zweck, Aktivität, Beziehung oder Themenabruf: Feature sparse-retrieval, Entdeckung;
• Handwerkswissen für offene Achsen oder einen beobachteten Fehler: Feature craft-consultation, Handwerkskonsultation;
• Terminologienachschlag, alternative Formulierungen oder Kategoriebrowsing: Feature vocabulary, Vokabular;
• endgültige Prompt-Wiedergabe, Reihenfolge, Gewichtung, LoRA-Notation, Negativ-Syntax oder Begriffvergleich: Feature prompt-dialect, Schreibführer;
• verlinkte Beweise oder ein Prompt plus Referenzen ohne Generierung: Route reference-artifacts oder Feature references;
• modellseitige Referenztransporte: Feature reference-delivery;
• Generierung oder Modelltransport: Route generation plus das Feature für genau eines von gpt-image, midjourney (und Niji), sdxl (und ComfyUI), novelai, grok, instruction-edit oder unlisted-interface für jede andere Bildschnittstelle;
• Kontinuität, zeitlichen Zustand, außerbildliche Ereignisse, szenenübergreifende Identität oder eine ankommende Aufnahmeanforderung: Route oder Feature state-series;
• mehrere Bilder gleichzeitig, modellübergreifend oder als gleichzeitige Varianten eines Modells: Route batch;
• akzeptierte Charaktere in einer neuen Pose oder gemeinsamen Szene, einschließlich gestaffelter Asset-Erstellung: Route repose;
• deterministische Bearbeitung von fixierten Standbildern: Feature image-edit; vom Benutzer angeforderter semantischer Austausch von Kleidung, Objekten, Umgebung oder anderem dargestellten Inhalt: Feature semantic-instruction-edit, Semantische Instruktionsbearbeitung; Masken bei Bedarf: Feature scene-mask-planning;
• Vergrößerung eines fertigen Bildes: Route upscale mit einem aktiven Upscaler-Modell-Datensatz;
• kanonische Identität, ein Charakterblatt, dessen Panels, Kandidaten oder Referenztafel: Route character-sheet, Blattfüllungen; eine neue Pose oder Szene für einen akzeptierten Charakter verwendet stattdessen repose oder generation;
• Blatt-, Iterations- oder akzeptierte Bildarbeit, die in einem Studio lebt: Feature studio zuerst;
• explizite Auswahl für einen kanonischen Eigentümer: Route oder Feature adoption;
• Artefaktprüfung: Feature evidence-review und Produktionsrichtung; Änderungen: Route revise oder Feature revision-guidance;
• Berichte oder Evidenzstudien: Feature evidence-review; Originale, Hostversuche oder Reparaturhypothesen: Feature source-material, agent-evaluation oder repair-analysis;
• öffentlicher Zustand oder Austausch von Aufnahmen: Feature protocol-exchange;
• fehlender Packzustand, benutzerdefinierte Packs oder eine Ressourcenkollision zwischen Packs: Feature pack-runtime.

Wähle Fachwissen für eine folgenreiche Konstruktionsfrage: geometry für genaue Mehrfachsubjektgeometrie, Ausschnitt, Perspektive, Überlappung oder Kontakt; body-plan für die deklarierte Konstruktion nichtmenschlicher oder ungewohnter Körper, Transformationen oder Merkmalsanzahlen; recurring-identity für den Identitätsvertrag eines wiederkehrenden Charakters; performance-language für subtile Emotion, Körpersprache, Anhängselspiel, physiologische Reaktion oder mechanische Leistung; garment-growth für Bekleidungskonstruktion, Wachstum, Pflege und lokalisierte Identität, einschließlich Haare, Fell, Federn, Stacheln, Fasern, Nägel, Krallen, Hufe und Zehenplatten; production-spec für Szenenartefakte; finishing für ein benanntes oderimpliziertes Rendering-Medium, fotografischen Look, 3D- oder Spielzeugpräsentation, Typ oder Logo im Bild, umgebungsbetonte Komposition oder wiederholte falsche Oberflächenergebnisse; visual-evidence für abgeleitete visuelle Beweise, verlinkte SVGs oder Korpusaufnahme.

[Gewichtungsgrammatik](references/runtime/prompt-weighting.

... [für die Übersetzung gekürzt]