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LucasH1225/Restaurant-Demo-Orchestrator

Initialisieren, parallelisieren, fortsetzen, integrieren und validieren von beleg-gesteuerten Restaurant-Demo-Arbeitsaufträgen über restaurant-demo-builder, restaurant-brand-palette, restaurant-food-image-studio und restaurant-exterior-image-studio hinweg.

Was ist Restaurant-Demo-Orchestrator?

Dieses Skill orchestriert den vollständigen Workflow zur Erstellung einer lokalen, privaten Restaurant-Demo, beginnend mit der Lead-Erfassung bis zur Validierung. Es fungiert als Kontrollebene und koordiniert bis zu drei parallele Worker-Agenten (Design, Food, Exterior) sowie vier spezialisierte Sub-Skills. Der Hauptagent führt die Phasen Intake, Research, Design-Lock und QA aus, während die Worker isolierte Lanes für Brand-Palette, Site-Design, Food-Images und Exterior-Images bearbeiten. Der Skill unterstützt Resume-Funktionalität, sodass unterbrochene Workflows nahtlos fortgesetzt werden können, ohne bereits bestandene Phasen zu wiederholen. Er stellt sicher, dass jede Phase nur dann als bestanden gilt, wenn die erforderlichen Artefakte und Validierungen vorliegen, und verhindert so unvollständige oder fehlerhafte Demos. Plattformunabhängig einsetzbar (Claude Code, Cursor, Codex etc.), sofern die entsprechenden Skripte und Sub-Skills verfügbar sind.

Funktioniert mit~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/LucasH1225/restaurant-website-skills/tree/HEAD/skills/restaurant-demo-orchestrator

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Dokumentation

Was macht Restaurant-Demo-Orchestrator?

Führe einen fortsetzbaren Arbeitsauftrag von der Lead-Erfassung bis zu einer lokal verifizierten privaten Demo aus. Behandle dieses Skill und den Hauptagenten als Kontrollebene; verwende drei begrenzte Worker-Agenten und die vier spezialisierten Skills als Ausführungsebenen.

Lies references/orchestration-contract.md, bevor du das Phasenmodell, die Artefaktarten oder die Übergangsregeln änderst.

Starte oder setze einen Arbeitsauftrag fort

  1. Lies den Projektkontext und überprüfe lokale Lead-Daten, bevor du surfst.
  2. Initialisiere den Arbeitsauftrag mit scripts/workflow.py init. Fülle die Tabellenzeile, die Place-ID, die Maps-URL und den lokalen Lead-Snapshot, sofern verfügbar.
  3. Führe scripts/workflow.py resume aus, um alle aktiven oder abhängigkeitsbereiten Phasen, deren Worker-Lane, zugewiesenes Skill, erwartete Artefakte und phasenspezifischen Prompt zu erhalten.
  4. Schließe Intake, Research, Design-Lock und Image-Slots im Hauptagenten ab, bevor du aufteilst.
  5. Starte einen Design-Worker, einen Food-Worker und einen Exterior-Worker, sobald Subagenten verfügbar sind. Starte die drei abhängigkeitsbereiten Lanes gleichzeitig; jeder Worker zeichnet echte Artefakte auf und markiert nur seine zugewiesenen Phasen als passed, blocked oder – nur für einen optionalen Zweig – als skipped mit Begründung.
  6. Führe alle Worker zusammen. Der Hauptagent führt die Vertragsvalidierung durch, integriert ihre Ausgaben, löst Konflikte, führt die finale Qualitätssicherung durch und zeichnet die private Demo auf.
  7. Führe scripts/workflow.py validate nach Übergängen aus. Verwende --run-contracts, nachdem Palette-, Food- oder Exterior-Manifeste bestanden haben.
  8. Wiederhole diesen Vorgang, bis private_demo bestanden ist oder Beweise einen echten Hinderungsgrund erzeugen. Falls Subagenten nicht verfügbar sind, führe die gleichen Lanes sequentiell aus und zeichne den Fallback in den Phasennotizen auf.

Fordere den Benutzer nicht auf, jedes Skill separat aufzurufen. Wenn der Benutzer sagt, dass die Demo erstellt, ausgeführt, fortgesetzt oder wieder aufgenommen werden soll, fahre innerhalb derselben Aufgabe durch alle nicht blockierten Phasen fort. Gib knappe Fortschrittsaktualisierungen beim Wechsel zwischen spezialisierten Skills.

Spezialistengrenzen bewahren

Verwende das zugewiesene Skill, anstatt seine Arbeit innerhalb des Orchestrators zu reproduzieren:

  • research, design_lock, image_slots, site_design, implementation und qa: $restaurant-demo-builder
  • brand_palette: $restaurant-brand-palette
  • food_images: $restaurant-food-image-studio
  • exterior_image: $restaurant-exterior-image-studio
  • intake und private_demo: dieses Skill

Bevor eine Spezialistenphase ausgelöst wird, muss der Hauptagent dieses Skill vollständig lesen. Jeder Worker muss ebenfalls sein zugewiesenes Skill lesen und dessen Beweis- und Validierungstore befolgen. Eine Phase darf nur bestehen, wenn ihre erforderlichen Artefakte existieren. Ein vom Workflow aufgezeichneter Spezialisten-Manifeststatus überschreibt niemals den Spezialisten-Validator.

Parallel-Agenten-Vertrag

Verwende maximal drei Worker-Agenten in diesen isolierten Lanes:

  • design: führe brand_palette aus, erstelle dann die responsive site_design-Hülle mit vertraglich definierten Bildplatzhaltern. Schreibe Palette-/Lock-/Übergabedateien und die Site-Hülle; integriere keine Worker-Bildausgaben oder führe die finale Qualitätssicherung durch.
  • food: führe food_images aus. Schreibe nur den Food-Image-Studio-Arbeitsauftrag und das Manifest; bearbeite nicht die Site-Hülle oder die finale Demo.
  • exterior: führe exterior_image aus. Schreibe nur den Exterior-Image-Studio-Arbeitsauftrag und das Manifest; bearbeite nicht die Site-Hülle oder die finale Demo.

Der Hauptagent besitzt Intake, Research, von allen Lanes gemeinsam genutzte Locks, finale implementation, Qualitätssicherung, Repository-Operationen, Veröffentlichungsentscheidungen und die Benutzerübergabe. Nur der Hauptagent darf ausgewählte Worker-Assets in die finale Demo kopieren, Copy-/Layout-/Asset-Konflikte lösen oder die Demo als bereit erklären.

Worker können ihre eigenen Workflow-Phasen über workflow.py set-stage aktualisieren; das Zustandstool serialisiert gleichzeitige Schreibvorgänge. Ein Worker darf keine Dateien oder Status einer anderen Lane bearbeiten. Nach Abschluss eines Workers überprüfe die tatsächlichen Artefakte und führe Validierer aus, anstatt allein der Nachricht zu vertrauen.

Phasenregeln

Befolge diese Reihenfolge:

intake
  -> research
  -> design_lock
  -> image_slots
  -> [design: brand_palette -> site_design]
     [food: food_images]                 (parallel)
     [exterior: exterior_image]
  -> implementation by main agent
  -> qa
  -> private_demo

food_images und exterior_image sind Entscheidungszweige, keine stillschweigenden Auslassungen. Bestehe sie, wenn qualifizierte Assets erstellt werden; überspringe sie mit einer belegbaren Begründung, wenn die Seite textlastig bleibt oder ein Exterior keinen Ankunftsmehrwert bietet. Überspringe niemals brand_palette; verwende den explizit gekennzeichneten Recipe-Fallback, wenn Restaurantbeweise keine markenbasierte Palette unterstützen.

Verwende nur diese Status. Bis zu drei abhängigkeitsunabhängige Worker-Phasen können in_progress sein, jedoch nur eine pro Worker-Lane; eine Hauptagenten-Phase überschneidet sich niemals mit einer Worker-Phase:

  • pending: nicht gestartet
  • in_progress: aktiv ausführend; jeweils nur eine Phase
  • passed: Abhängigkeiten, Artefakte und relevante Validierer bestehen
  • blocked: kann nicht fortfahren; erfasse einen konkreten Hinderungsgrund
  • skipped: optionaler Zweig bewusst ausgelassen; erfasse den Grund

Markiere niemals unvollständige Arbeit als passed, um den Workflow voranzutreiben. Öffne eine terminale Phase mit --reopen, wenn sich ihre Beweise oder Ausgaben ändern.

Befehle

Ersetze <orchestrator-skill> mit diesem installierten Skill-Ordner. Führe Arbeitsauftragsbefehle aus deinem Restaurant-Projektverzeichnis aus.

Initialisieren:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py init \
  --project-root . \
  --restaurant "Restaurant Name" \
  --slug restaurant-name \
  --place-id "PLACE_ID" \
  --maps-url "GOOGLE_MAPS_URL" \
  --lead-json output/leads.json \
  --source-sheet-id "SHEET_ID" \
  --source-sheet-title "Sheet title" \
  --source-tab Sheet1 \
  --source-row 28 \
  --sheet-checked-at 2026-07-13

Status prüfen und fortsetzen; resume kann mehrere ausführbare Phasen nach dem Aufteilen zurückgeben:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py status \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py resume \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json

Eine Phase erfassen:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py set-stage \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json \
  --stage research --status passed \
  --artifact research_record=orchestration/restaurant-name/research/RESEARCH.md \
  --artifact restaurant_profile=orchestration/restaurant-name/research/restaurant-profile.json

Validieren:

python3 <orchestrator-skill>/scripts/workflow.py validate \
  --workflow orchestration/restaurant-name/workflow.json --run-contracts

Schutzmaßnahmen

  • Halte jeden neuen Arbeitsauftrag standardmäßig als private-local.
  • Füge keine automatischen Deploy-, Upload-, E-Mail-, Messenger- oder Outreach-Befehle hinzu.
  • Halte überprüfte Fakten, Snapshot-Fakten, Schlussfolgerungen, kreative Entscheidungen und offene Fragen getrennt.
  • Überprüfe aktuelle Öffnungszeiten, Speisekarte, Bewertung, Bewertungsanzahl, Website-Status, Dienstleistungen und Kontaktlinks, bevor du sie auf der Seite verwendest.
  • Lege keine Geheimnisse, Service-Konto-Dateien, Token oder privaten Anmeldedaten in einem Arbeitsauftrag ab.
  • Halte bei private_demo an; Veröffentlichung und Outreach erfordern separate explizite Benutzerautorisierung.

Übergabe

Melde den Arbeitsauftragspfad, die aktuelle Phase, den lokalen Demo-Pfad oder die URL (sofern verfügbar), Validierungsergebnisse, Hinderungsgründe, Bestätigungspunkte für den Eigentümer und Lücken in der Veröffentlichungsfreigabe. Gib explizit an, dass keine Veröffentlichung oder kein Outreach stattgefunden hat, sofern nicht separat autorisiert.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Extract, interpret, record, and validate evidence-backed restaurant color systems for website demos. Use when Codex needs to inspect a storefront, sign, logo, menu, packaging, or interior photo for recurring brand colors; separate brand evidence from food, sky, foliage, lighting casts, asphalt, or camera noise; choose a harmonious palette combination; translate a real anchor color into accessible CSS design tokens; preview color roles; or hand a palette lock to restaurant-demo-builder. Do not use for generic color inspiration without restaurant evidence, logo redesign, image generation, layout selection, or blind extraction of the most frequent pixels.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Research, position, design, build, and visually verify persuasive mobile-first website demos for independent restaurants with missing, broken, Facebook-only, outdated, or poor websites. Use when Codex is asked to analyze a restaurant lead, plan or create an outreach-ready restaurant website demo, turn Maps/Facebook/menu/review evidence into a tailored site, structure a clear mobile menu, coordinate evidence-backed food and storefront imagery, or integrate a restaurant-derived brand palette. Use restaurant-food-image-studio for food-image production, restaurant-exterior-image-studio for storefront-image production, and restaurant-brand-palette for photo-to-token color work. Do not use for generic restaurant directories, delivery marketplaces, or unverified production claims.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Audit, restore, recreate, and verify evidence-backed restaurant storefront and arrival photography for private website demos. Use when Codex needs to turn real venue exterior references into a faithful AI-assisted door-front image, repair exposure or perspective, create a recognizable arrival band, preserve signage and architecture, record source-versus-output evidence, or decide whether an exterior image is safe for Demo or public use. Do not use for invented storefront concepts, interior-only work, food photography, generic architecture renders, detached Street View screenshots, or any image that cannot be grounded in current real venue evidence.

LucasH1225/restaurant-website-skills

Collect, restage, harmonize, and verify evidence-backed food photography for independent restaurant website demos. Use when Codex needs to retrieve real restaurant dish photos through Apify Google Maps or Masa, turn mixed phone snapshots into one coherent customer-facing camera and lighting system, improve exposure or source-supported appetite cues, prevent visible AI artifacts, bind every designed image to a real served-dish source, or retain source-versus-output evidence and timing records. Do not use for text-only food generation, generic stock-food requests, full-menu illustration, or any realistic dish image that lacks a matching real restaurant photo.

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