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molly554/shoot-brief

Erstelle ein Briefing für die Generierung eines On-Model-Produktfotos mit einer Bild-Engine. Verwende dies, wenn der Benutzer ein Produktfoto hat und einen Prompt, die zu beachtenden Risiken und die Auflösung benötigt, bevor er generiert. Es kennzeichnet das Produkt, erstellt aus den Rezeptregeln einen Start-Prompt und sagt, was anschließend zu prüfen ist. Es generiert keine Bilder.

Was ist shoot-brief?

Dieses Skill bereitet ein detailliertes Briefing für die Generierung von On-Model-Produktfotos vor, basierend auf einem vom Benutzer bereitgestellten Produktfoto. Es analysiert das Produkt, bestimmt die Unterkategorie (z. B. Oberteile, Hosen, Schmuck), ob die Person es trägt oder hält, und identifiziert Risikotags wie Text, Glas, Metall, Edelstein, Spitze, Schwarz, Muster, Hand oder Person im Foto. Anschließend setzt es einen Start-Prompt gemäß den Regeln aus `references/recipes.md` zusammen, fügt produktspezifische Details wie Farbe, Teile und Abmessungen hinzu und gibt das Briefing aus: Produkttyp, zu beachtende Risiken, den Prompt (in einem Codeblock), empfohlene Auflösung bei Kleingedrucktem (2K oder höher) und Hinweise zur Nachkontrolle mit dem `fidelity-check`-Skill. Es unterstützt sowohl den standardmäßigen Prompt mit Kopfzeile und Regeln pro Tag als auch einen einfachen generischen Prompt. Wichtig: Das Skill generiert keine Bilder, sondern bereitet nur das Briefing vor. Es basiert auf der Open-Source-Referenz unter https://github.com/molly554/onmodel.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/molly554/onmodel/tree/HEAD/skills/shoot-brief

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Dokumentation

Shoot Brief

Verwandle ein Produktfoto in ein Briefing: welche Art von Produkt es ist, welche Teile leicht falsch gemacht werden, ein Start-Prompt für eine "Tausche das Produkt"-Generierung und was anschließend zu prüfen ist. Die Rezeptregeln stehen in references/recipes.md.

Was du brauchst

  • Das Produktfoto.
  • Optional das Pose-Referenzfoto, das der Benutzer der Engine geben wird (eine Person, die mit einem anderen Produkt oder Outfit posiert).

Schritte

  1. Betrachte das Produktfoto und entscheide:
    • die Unterkategorie (Oberteile, Außenbekleidung, Kleider und Röcke, Hosen, Halsketten, Ohrringe, Ringe, Armbänder, Lippenstift, Grundierung und Hautpflege, Lidschattenpaletten);
    • ob die Person es tragen oder halten wird;
    • die zutreffenden Risiko-Tags (text, glass, metal, gem, lace, black, pattern, multi, hand, worn_hand, person_in_photo). Die Tabelle in references/recipes.md gibt an, wann jedes zutrifft;
    • die einzelnen Teile, die alle erscheinen müssen (z. B. eine Tube, ein Verschluss und eine Verpackungskarte), sowie etwaigen aufgedruckten Text, Zeile für Zeile.
  2. Setze den Prompt zusammen: die Kopfzeile mit dem Verb, dann die v1-Vorlage, dann eine Regel pro Tag in der Reihenfolge der Tabelle, dann die "immer"-Regel. Wenn der Benutzer den einfachen generischen Prompt möchte, verwende stattdessen den v0-Schwanz.
  3. Füge alles hinzu, was das Produkt benötigt und was die Regeln nicht sagen: den genauen Farbnamen, die Liste der Teile, die tatsächlichen Abmessungen.
  4. Gib das Briefing in dieser Form aus:
    • Produkt: Unterkategorie, tragen oder halten, Tags
    • Achtung vor: den zwei oder drei Dingen, die bei diesem Produkt am wahrscheinlichsten schiefgehen
    • Prompt: den zusammengesetzten Prompt in einem Codeblock, bereit zum Einfügen. Sage, dass Bild 1 das Produktfoto und Bild 2 die Pose-Referenz ist
    • Einstellungen: wenn das Produkt Kleingedrucktes trägt, rendere bei 2K oder höher
    • Nachkontrolle: überprüfe das Ergebnis mit dem fidelity-check-Skill (oder onmodel check), bevor es veröffentlicht wird

Regeln

  • Verwende die Regeln aus references/recipes.md; erfinde keine neuen Regeln oder verspreche nicht, dass eine Regel ein Problem behebt. Sie sind eine getestete Basis, keine Garantie.
  • Wenn das Produkt Text trägt, sage deutlich, dass Engines Kleingedrucktes oft verstümmeln, und dass ein Reparaturdurchgang oder eine höhere Auflösung nötig sein kann.
  • Gib keine Ergebnisse an ("dies wird ein originalgetreues Foto liefern"). Sage, was zu prüfen ist.
  • Verwende nur Pose-Referenzen, die der Benutzer verwenden darf. Wenn eine Pose-Referenz eine reale Person zeigt, erinnere den Benutzer daran, dass er die Einwilligung dieser Person benötigt.

Quelle und der Benchmark: https://github.com/molly554/onmodel

Individual skills in this repo

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