CommunityBildgithub.com

Banana Loop

Erstellt ein Konsolenskript mit eingebetteten Prompts, das die Bildgenerierung auf Higgsfield wiederholt. Ideal für textbasierte Generierung, mehrere Varianten desselben Originals, Austausch von Referenzbildern in nummerierter Reihenfolge und Sortieren eines Referenzordners. Unterstützt allgemeine Bildarbeiten wie Charaktere, Logos, Produkte, Hintergründe und Räume; Videogenerierung ist ausgeschlossen.

Was ist Banana Loop?

Banana Loop ist ein Skill für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), der die Bildgenerierung auf der Higgsfield-Plattform automatisiert. Es erstellt ein ausführbares Konsolenskript (`paste_into_console.js`), das Prompts, Engine und Bedienfeld enthält, sodass der Agent ohne manuelle Eingriffe wiederholt Bilder erzeugen kann. Der Skill unterstützt drei Hauptmodi: reine Textgenerierung (ohne Referenz), Generierung mit einer einzelnen Referenz und sequenzielle Generierung mit einem nummerierten Referenzordner. Im Ordner-Modus verarbeitet der Agent nacheinander mehrere Referenzbilder: Er führt alle Prompts für ein Referenzbild aus, löscht es, lädt das nächste hoch und wiederholt den Vorgang. Der Skill ist auf Effizienz ausgelegt, erfordert Python 3.10+ und eine Unlimited-Nutzungslizenz für Higgsfield. Er ist besonders nützlich für Entwickler und KI-Enthusiasten, die konsistente Bildserien für Charaktere, Logos, Produkte oder Hintergründe erstellen möchten, ohne jedes Bild manuell generieren zu müssen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ppqwpe/banana-loop/tree/HEAD

Installed? Explore more Bild skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Banana Loop?

Antworte dem Benutzer in der Sprache, die er verwendet.

Der Einstiegspunkt für Benutzer ist Quick Start. Lass einen Erstbenutzer nicht alle internen Dokumente lesen; befolge die untenstehenden Onboarding-Prinzipien und den Agenten-Workflow-Leitfaden und leite nur den aktuell notwendigen Schritt an.

Wenn der Benutzer fragt, was er im Chat schreiben soll, oder ein gebrauchsfertiges Beispiel benötigt, wähle das passende aus den Copy-Paste-Anforderungsbeispielen aus. Liste nicht alle Beispiele in einer Antwort auf.

Erstbenutzer führen

  • Wenn du den Skill, Bilder oder eine Zusammenfassung erhältst, lies zuerst, was immer du zugreifen kannst, und gib dann 3-5 Sätze: Materialzusammenfassung -> empfohlene Generierungsmethode -> nächster Schritt. Bevor du etwas gelesen hast, sag, dass du es überprüfen wirst; sag niemals, dass du Material überprüft hast, das du nicht lesen konntest. Gib keine Installationsanweisungen, eine vollständige Diagnosetabelle oder langen Code in der ersten Antwort aus. Ein konkretes Beispiel findest du im Erstantwort-Template.
  • Nenne in der Anleitung die Generierungsmethoden ① nur Text ② eine Referenz ③ Referenzordner (in Reihenfolge). Wenn der Benutzer das Ergebnis beschreibt, wählt der Agent die passende Methode. Wenn es mehrere Bilder gibt, der Benutzer aber nur eines nennt, ist es ②; erzwinge keine Referenz bei einer Textanfrage, nur weil ein Bild angehängt ist.
  • Wenn nur Materialien übergeben werden und das Ziel unklar ist, schlage kurz eine mögliche Aufgabe vor und frage, welches Ergebnis der Benutzer möchte. Beginne nicht automatisch damit, jede Szene einer Zusammenfassung zu produzieren. Wenn eine Aufgabe bereits angefordert wurde und die Informationen ausreichend sind, gib eine kurze Notiz und fahre fort; stoppe nicht, um dieselbe Sache genehmigen zu lassen.
  • Arbeite zuerst heraus, welches Ergebnis der Benutzer möchte und welche Materialien bereitgestellt wurden. Dränge dem Benutzer keine internen Begriffe wie Modus, Slot, Stride oder JSON als Wahlmöglichkeiten auf.
  • Wenn Informationen fehlen, stelle nur die Fragen, die das Ergebnis bestimmen, gebündelt. Überspringe alles, was bereits beantwortet wurde, zu „welche Aufgabe“, „wo die Materialien sind“, „wie viele benötigt werden“. Entscheide einfache Kompositions- oder Stilwahlen aus dem Anforderungskontext und erwähne sie kurz.
  • Beurteile, in welcher Phase du dich befindest: nur Sortieren, erster Durchlauf, Ergebnisse überarbeiten oder Stoppen/Fortsetzen. Wenn nur Sortieren angefordert wurde, stoppe dort. Gib bei einem ersten Durchlauf zuerst die fertige Datei und erkläre, wie man mit einer kleinen Menge überprüft. Verwende bei Überarbeitungsanforderungen die vorhandenen Materialien, den Plan und die gemeinsame Engine wieder.
  • Trenne das, was der Benutzer tut, von dem, was der Agent tut. Material lesen, Namen verknüpfen, Prompts zusammensetzen, bauen und überprüfen ist die Aufgabe des Agenten. Nur das, was Tools nicht können (Anmelden, Einfügen in die Konsole, Ordner auswählen), wird dem Benutzer speziell angeleitet. Mache eine Browserverbindung nicht zur Vorbedingung für das Erstellen der Datei.
  • Die erste Übergabe endet mit dem Link zur letzten Laufdatei, wo die Referenzen sein müssen, was jetzt zu tun ist und dem tatsächlichen Umfang der Überprüfung. Wenn ein Fehler auftritt, überprüfe die Fortschrittsposition und das Symptom und hilf weiter. Die Vorliebe des Benutzers für kurze Antworten hat Vorrang vor dem Antwortformat.
  • Informiere den Benutzer über nicht unterstützte Arbeiten, bevor du mit der Vorbereitung beginnst. Bewerbe nicht nicht implementierte Funktionen als verfügbare Beispiele oder lass den Benutzer Code ausprobieren, der fehlschlägt.

Lies die Aufgabenbeschreibung und die bereitgestellten Materialien und erstelle eine paste_into_console.js, die die Prompts, Engine und das Bedienfeld enthält. Binde es nicht an ein bestimmtes Projekt, Konto, einen Ordner oder Agenten. Verwende es mit einem Agenten, der Dateien lesen und Python ausführen kann. Dies ist eine Alphaversion.

Kernarbeitsprinzipien

Wähle eine der drei Methoden, die zur Anfrage passt. Bei Textgenerierung werden nur die Prompts ausgetauscht; bei der Generierung mit einer Referenz bleibt das Original erhalten. Die sequenzielle Generierung mit mehreren Referenzen erfolgt wie folgt: eine Referenz -> alle vorbereiteten Prompts für dieses Original ausführen -> die bestehende Referenz löschen -> die nächste Referenz hochladen -> die nächste Prompt-Gruppe ausführen. Der Agent bereitet die Prompts pro Bild und die Ausführungsreihenfolge vor, und der Benutzer verbindet den Ordner und startet bei Bedarf. Behalte innerhalb einer Gruppe immer dasselbe Original und verwende niemals ein generiertes Ergebnis als nächstes Original.

Die Anzahl der Prompts pro Bild kann je nach Anfrage variieren. Lege sie nicht auf 6 fest oder wende denselben Satz auf jedes Bild an. Bitte den Benutzer nicht, Charaktere und Hintergründe für Compositing abzustimmen, und erweitere Multi-Referenz-Funktionen nicht zur Standardaufgabe. Die Generierung ohne Referenz und das Beibehalten eines einzelnen Originals werden ebenfalls unterstützt.

Der Ordner-Modus der aktuellen Engine 0.3.2-alpha.6 implementiert diese sequenzielle Swap-Struktur. Der Umfang der tatsächlich akzeptierten Anfrageüberprüfung ist in references/release-checks.md dokumentiert. Wenn die Anfragen einer Gruppe verarbeitet sind, wird zum nächsten Bild übergegangen; beschreibe es nicht als Warten auf das Rendern des Bildes. Es endet nach dem letzten Bild, und die unendliche Wiederholung wird nur eingeschaltet, wenn der Benutzer eine vollständige Wiederholung wünscht. Bei sequenziellen Aufträgen ist Shuffle AUS.

Die Aufgabe verstehen und einen Modus wählen

Lies bei der ersten Verwendung Umgebungsprüfungen und Agenten-Antwortrichtlinien. Gehe in dieser Reihenfolge vor: Umgebungsprüfung -> Materialien und Prompts pro Cut -> fertige Laufdatei und eine kurze Startanleitung -> evidenzbasierte Fehlerbehandlung. Überprüfe separat, ob Dateizugriff, Codeausführung und Browserkontrolle möglich sind, und frage nicht erneut, was bereits bestätigt wurde. Gib den tatsächlichen Arbeitsort und den Überprüfungsumfang klar an. Passe die Antwortbeispiele an die Fakten an und kopiere keine unverifizierten Funktionen als abgeschlossen.

Identifiziere aus der Anfrage, was beibehalten, was geändert werden soll und die gewünschte Anzahl von Cuts, Wiederholungen und Reihenfolge. Frage nicht erneut, was du bereits hast. Wenn Materialien und Zweck ausreichen, wählt der Agent einen der untenstehenden Modi aus; überlasse die technische Moduswahl nicht dem Benutzer.

JobBuild-OptionVerhalten
① nur Text--reference noneNur Prompts austauschen. Die bestehende Referenz der Website bleibt leer.
② eine Referenz--reference manualDas vom Benutzer auf die Website hochgeladene Original beibehalten und nur Prompts austauschen.
③ Referenzordner (in Reihenfolge)--reference folderDie Prompt-Gruppe eines Originals verarbeiten, es löschen, dann das nächste nummerierte Original hochladen.

Generierte Ergebnisse werden nicht automatisch mit dem nächsten Original verknüpft. Die obige Tabelle ist der Umfang, den die aktuelle Engine unterstützt. Erkläre, dass Multi-Referenz-Compositing nur unterstützt wird, wenn es separat angefordert wird; mache es nicht zur Vorbedingung für standardmäßige sequenzielle Läufe.

Referenzordner sortieren

Wenn du darum gebeten wirst, schau dir die Bilder und das Szenario selbst an und lege die Reihenfolge passend zum Zweck fest. Behalte die Originale und kopiere sie in einen separaten Ordner wie sorted_refs als 01_name.png, 02_name.jpg. Behalte die Dateiendungen und zeige kurz Originalname -> neuer Name -> Grund für die Reihenfolge an. Gehe nicht voraus, um Prompts zu generieren oder auszuführen, wenn nur das Sortieren angefordert wurde.

Lese und bearbeite relativ zum tatsächlichen Arbeitsordner, den der Benutzer angegeben hat. Materialnamen und Cut-Reihenfolge sind separate Dinge. Wenn du umbenennst oder kopierst, aktualisiere auch die Dateilinks in der Cut-Liste und überprüfe, ob sie existieren. Wenn du eine Kopie erstellst, gib den genauen Pfad an. Melde kein Ergebnis des Bearbeitens eines anderen Ordners als Bearbeiten des Originalordners.

Nummern sind eindeutig, 1-999; unterstützte Formate sind PNG, JPG, JPEG und WebP. Lege die Bilder direkt in den zu verbindenden Ordner. Detaillierte Regeln findest du in naming.md.

Prompts verfassen

Schreibe so viele englische Prompts, wie der Benutzer angefordert hat. Verfasse Subjekt, Szene, Rahmung, Licht und Stil für den Zweck, und trenne bei Varianten, was beibehalten und was geändert werden soll. Wandle Anfragen zum Ändern eines Logos, Textes, einer Illustration oder von Haaren nicht willkürlich in Anweisungen um, diese zu entfernen, fotorealistisch zu machen oder die Haare zu fixieren. Gib bei einer Einzelperson-Einzelaufnahme auch an, dass Mehrfachansichten oder Blattduplikationen nicht gewünscht sind.

Wenn ein Charakterblatt angefordert wird und kein anderes Layout angegeben ist, verwende linke Gesichts-Nahaufnahme -> zentrale Ganzkörper-Vorderansicht -> rechte Ganzkörper-Rückansicht als Standard. Die drei Ansichten behalten die gleiche Kleidung, Frisur, den Kunststil und einen gemeinsamen Hintergrund des Charakters bei. Erzwinge kein Layout-Verhältnis oder Seitenverhältnis; Anfragen des Benutzers nach einem Layout, einer Anzahl von Ansichten oder der Beibehaltung eines vorhandenen Blattlayouts haben Vorrang. Wende diesen Standard auch auf Blattvariantenanfragen an, verwandle aber nicht automatisch gewöhnliche Kleidungs-/Frisuränderungen oder Szenenarbeit in Blattarbeit. Setze keine Einzelansicht- oder Ohne-Blatt-Anweisungen in einen Blatt-Prompt. Beispieltext findest du im Eintrag für das Charakterblatt in prompt-styles.md.

Wenn kein bestimmtes Seitenverhältnis angefordert wird, verwende aspect: "site". Modell, Seitenverhältnis und Anzahl der Ausgaben verwenden die Seiteneinstellungen, wie sie sind. Standard sind Loop AUS und Shuffle AUS; ändere sie auf Anfrage. Bei sequenziellen Swaps ist Shuffle AUS. Erkläre, wie man mit einer kleinen Menge überprüft, aber erzwinge kein Verfahren, das dich warten lässt, bevor du den vollständig angeforderten Code bereitstellst.

Stilreferenz: prompt-styles.md. Verwende axes.md mit scripts/scan_refs.py und scripts/build_prompts.py nur, wenn die Standard-Shooting-Plan-Voreinstellungen gewünscht sind. Beschränke Freeform-Anfragen nicht auf die vier Voreinstellungen.

Setze die Änderungsachsen passend zum Zweck jedes Cuts. Eine Transformation behält Gesicht und Körper bei und ändert Kleidung und Requisiten. Charakter-Hintergrund-Compositing behält die Identitäten beider Referenzen bei und gleicht Bodung, Perspektive und Schatten ab. Ein Kamerovergleich behält Pose, Ort und Beleuchtung bei und ändert nur die Rahmung; ein Beleuchtungsvergleich behält Pose, Ort und Rahmung bei und ändert nur das Licht. Wenn Kombinationen angefordert werden, baue Kombinationen pro Cut; wende nicht denselben festen Satz auf alle Materialien an.

Datenformat

{
  "schema_version": 1,
  "mode": "WITH_REF",
  "project": "user project name",
  "aspect": "site",
  "stride": 10,
  "prompts": {
    "1": "Use the original reference. Preserve the subject design. Change only the background to a light studio backdrop.",
    "11": "Use the same original reference. Preserve the subject design. Change only the background to a dark studio backdrop."
  },
  "labels": {"1": "light background", "11": "dark background"}
}
  • manual und folder: mode ist WITH_REF. stride ist ein Vielfaches von 10, mindestens der höchsten Referenznummer (max. 1000). Slot = Referenznummer + Variantenindex × stride. Das obige Beispiel zeigt zwei Varianten des Originals 01. Um die Originale 01 und 02 jeweils einmal zu verarbeiten, verwende die Slots 1 und 2. Alle Varianten einer Nummer werden verarbeitet, bevor zum nächsten Original übergegangen wird.
  • none: mode ist PROMPT_ONLY. Läuft in aufsteigender Slot-Nummern-Reihenfolge und stride beeinflusst die Reihenfolge nicht (30, wenn weggelassen). Baue feste Wiederholungen aus so vielen Slots wie nötig. Ein Beispiel findest du in examples/EXAMPLES.md.

Speichere es als _prompts.json über JSON-Serialisierung. Das JSON ist Material für die Bearbeitung und den Bau durch den Agenten; es ist keine Datei, die direkt in die Konsole eingefügt werden soll.

Laufdatei bauen

Lese console-workflow.md. Python 3.10 oder höher wird benötigt, und der untenstehende Pfad ist relativ zu diesem Skill-Ordner.

python scripts/build_console.py "workfolder/_prompts.json" --reference manual --out "workfolder/paste_into_console.js"

Ändere manual in none oder folder passend zur Aufgabe. Füge --infinite und --shuffle nur hinzu, wenn unendliche Wiederholung oder Shuffle angefordert wurde. Verwende die vorhandenen assets/engine.js und assets/console-panel.js wieder; schreibe keine neue Engine pro Projekt.

Führe die Syntaxprüfung und die scripts/verify.js-Überprüfung am fertigen JS durch. Gib in der endgültigen Antwort den Link zur Lauf-JS, den Referenzordner (falls zutreffend) und eine kurze Nutzungsabfolge an. Übergib nicht nur das JSON oder die Engine-Quelle und lass den Benutzer es zusammenbauen.

Anwendungsanleitung

F12 -> Konsole -> gesamten Code einfügen -> Enter -> Start. Nur wenn eine blockierende Warnung erscheint, leite den Benutzer an, den Code zu überprüfen und selbst allow pasting einzugeben. Lade bei manual zuerst das Original hoch; verbinde bei folder den Bildordner im Bedienfeld; lösche bei none die vorhandene Referenz der Website.

Eine unbegrenzte Berechtigung für das Modell ist erforderlich, und der Code schaltet sie ein und überprüft sie zur Laufzeit. Lasse den Lauf-Tab geöffnet und schalte den Computerschlaf aus. Steuere Loop, Shuffle und Stop über das Bedienfeld. „Fold“ hält den Lauf am Laufen, „Close and stop“ blockiert weitere Anfragen. Ein nicht bestätigtes Akzeptanz-Marker wird protokolliert und der Lauf geht zum nächsten Element über; es zählt nicht als Erfolg.

Alpha-Überprüfungsumfang

Befolge den Freigabe-Überprüfungsdatensatz für die Freigabeumgebung und die erneute Überprüfung. Das Seitenverhältnis wird weder geändert noch festgelegt; die Seiteneinstellung wird gelesen. Dies ist keine Garantie für Kompatibilität mit jedem Browser, Bildschirm oder jeder Seitenänderung. Wenn ein Fehler auftritt, überprüfe die Phase, Nummer und den Fehlercode, der von Log · diagnostics gespeichert wurde, und behebe die entsprechende Klasse. Führe nicht den gesamten Satz von vor dem Fehler akzeptierten Anfragen erneut aus.

In alpha.5 wurden 5 tatsächliche Akzeptanzen in den drei Modi bestätigt. Sequenzielle Referenzen waren 2 am ersten Original -> Originalswap -> 1 am nächsten Original, mit einem „Einmal testen“ gefolgt von „Fortsetzen“. Modell, Seitenverhältnis und Anzahl der Ausgaben wurden beibehalten. Die endgültige Bildqualität und andere Browserumgebungen wurden nicht verifiziert. Präsentiere es nicht als fehlerfrei in jeder Umgebung. Zur Fehlerbehandlung siehe troubleshooting.md. alpha.6 bereinigte nur Engine-Interna; der Code zur Seitenverarbeitung bleibt unverändert.

Sequenzieller Referenzlauf: Standards und Überprüfung

Auf der Website vom 2026-10-01 war die Reihenfolge: References(+) -> Upload media -> eine neue Karte erscheint in der Upload-Liste -> diese Karte auswählen -> die Referenz wird an das Generierungsformular angehängt. Der Datei-Upload-Abschluss und der Referenz-Anhänge-Abschluss sind unterschiedlich. Die Engine übergibt die Datei aus dem verbundenen Ordner, wählt automatisch die neue Karte aus und schließt dann die Liste. Mache nicht das

… [für die Übersetzung abgeschnitten]

Verwandte Skills