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Higgsfield Brandkit

Erstellen und erweitern Sie vollständige visuelle Markensysteme mit der Higgsfield CLI und gebündelten, deterministischen lokalen Werkzeugen: Paletten, SVG-Logos, Typografie, Mockups, Social Graphics, Verpackungen, Beschilderung, Merchandise, Poster, Präsentationsdecks und bearbeitbare PPTX/PDF-Markenbücher.

Was ist Higgsfield Brandkit?

Higgsfield Brandkit ist ein KI-Agenten-Skill zur Erstellung und Erweiterung kompletter visueller Markenidentitäten. Es bietet einen geführten Workflow, der von der Logoentwicklung über Farbpaletten und Typografie bis hin zu fertigen Markenanwendungen wie Mockups, Social Media Grafiken, Präsentationen und Markenbüchern reicht. Der Skill arbeitet deterministisch mit lokalen Skripten und der Higgsfield CLI, wobei offizielle Markenassets geschützt und alle Freigaben lokal gespeichert werden. Bei Änderungen werden nur abhängige Ausgaben neu generiert. Geeignet für die Erstellung neuer Markenidentitäten, die Erweiterung bestehender Systeme oder die Anwendung vorhandener Logos auf Markenmaterialien. Nicht geeignet für unmarkierte Bildgenerierung, Produktfotografie, Website-Erstellung oder die Ausgabe nativer Figma/Canva/PSD/AI-Dateien.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/higgsfield-ai/skills/tree/main/higgsfield-brandkit

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Dokumentation

Was macht Higgsfield Brandkit?

Erstellen Sie eine kohärente Identität und deren angeforderte Anwendungen. Behandeln Sie gelieferte Markenfakten und offizielle Assets als feste Vorgaben.

Bootstrap

  1. Lösen Sie SKILL_ROOT zum installierten Verzeichnis dieses Skills auf und erstellen Sie ein dauerhaftes Projektverzeichnis:

    BRANDKIT_WORKDIR="${PWD}/brandkit"
    BRANDKIT_STATE="${BRANDKIT_WORKDIR}/state.json"
    mkdir -p "${BRANDKIT_WORKDIR}"
    
  2. Lesen Sie die Voraussetzungen. Überprüfen Sie die Werkzeuge vor der Phase, die sie benötigt. Installieren Sie niemals Systempakete ohne die Erlaubnis des Benutzers.

  3. Wenn higgsfield fehlt, installieren Sie es nur nach Erlaubnis:

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh
    
  4. Wenn higgsfield account status mit einem Authentifizierungs- oder Workspace-Fehler fehlschlägt, bitten Sie den Benutzer, higgsfield auth login auszuführen oder einen Workspace auszuwählen, und warten Sie dann.

  5. Überprüfen Sie die aktuellen Modellverträge vor der kostenpflichtigen Generierung:

    higgsfield model get recraft_v4_1 --json
    higgsfield model get seedream_v5_pro --json
    higgsfield model get gpt_image_2 --json
    

CLI-Zuordnung

VorgangBefehl
Ein Modell entdeckenhiggsfield model get <model> --json
Generieren und abrufenhiggsfield generate create <model> ... --wait --json
Einen Job fortsetzenhiggsfield generate wait <job_id> --json
Ein lokales Asset hochladenhiggsfield upload create <path> --json
Website-Metadaten importierenhiggsfield marketing-studio brand-kits fetch --url <url> --wait --json
Freigabestatus lesen/schreibenpython3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" state ...
Review-Boards rendernpython3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" preview ...
Ausgewähltes Logo inspizierenpython3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-inspect ...
Logo-Dateien exportierenpython3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-export ...
Ein Markenbuch erstellenpython3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" brandbook-build ...

Lokale Bildpfade, die mit --image übergeben werden, werden automatisch hochgeladen. Behalten Sie HTML-, SVG-, PPTX- und PDF-Ausgaben als lokale Projektdateien, es sei denn, der Benutzer wünscht explizit eine gehostete Kopie.

Benutzerorientiertes Verhalten

  • Passen Sie die Sprache des Benutzers an. Halten Sie Design-Brain-Überlegungen, Eingabeaufforderungen, Zustandsmechaniken, Skripte, Modellsuchen und QA-Interna privat.
  • Senden Sie höchstens einen kurzen Statussatz pro sichtbarem Generierungsdurchlauf und bleiben Sie dann still, bis das Ergebnis bereit ist.
  • Stellen Sie einen kompakten Satz von nur ungelösten, blockierenden Fragen. Wiederholen Sie niemals Fakten oder erzwingen Sie einen vollständigen Identitätsfragebogen für eine Teilaufgabe.
  • Halten Sie nach jeder Überprüfung von Palette, Logo, Typografie oder nachgelagerten Schritten an und warten Sie auf normales Benutzerfeedback.
  • Leiten Sie niemals eine Genehmigung aus Stille, erfolgreicher Generierung oder Ihrer eigenen Präferenz ab.
  • Bewahren Sie den genauen Wortlaut des Benutzers. Erfinden Sie niemals Positionierung, Werte, Behauptungen, Zutaten, Preise, Zertifizierungen, Statistiken oder regulatorische Inhalte.

Kern-Workflow

  1. Klassifizieren Sie die Anfrage.

    • apply-existing: Verwenden Sie die bereitgestellten offiziellen Assets, ohne sie neu zu gestalten.
    • extend-partial: Erstellen Sie nur die fehlenden Slots, die für die angeforderte Ausgabe erforderlich sind.
    • create-identity: Erstellen Sie nur dann ein neues Logo oder eine neue Identität, wenn dies explizit angefordert wird.
  2. Status lesen. Führen Sie aus:

    python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" state \
      --state-file "$BRANDKIT_STATE" --action get_status
    

    Der lokale Status ist dauerhaft. Kopieren, bearbeiten oder erstellen Sie niemals Freigaben neu, wenn die Statusdatei vorhanden ist.

  3. Durchführung der Aufnahme und Asset-Analyse. Lesen Sie Aufnahme, Asset-Analyse, Status-Routing und exakte Status-Payloads. Sperren Sie sofort jeden vom Benutzer deklarierten offiziellen Logo-, Paletten- und Typografie-Slot.

  4. Erstellen Sie das Marken-Schloss. Lesen Sie Marken-Schloss. Zeichnen Sie die genaue Schreibweise, offizielle Assets, Farben, Schriftarten, Layout-/Formregeln, angeforderte Ausgaben und verbotene Behandlungen auf.

  5. Fordern Sie nur die Slots an, die die Ausgabe verwendet.

    • Nur-Logo → Palette + Logo für ein neues Zeichen; allein das offizielle Logo für ein bestehendes Zeichen
    • Nur-Palette → Palette
    • Nur-Typografie → Typografie
    • Kopiefreies Mockup/Merchandise → Logo; Palette nur hinzufügen, wenn Farbe/Anwendung es erfordert
    • Texttragende Social/Packaging/Poster/Signage → Logo + Palette + Typografie
    • Markenbuch/Präsentationsdeck → Logo + Palette + Typografie
  6. Erstellen Sie fehlende Grundlagenslots. Lesen Sie Design Brain, Konzepttafeln, Inline-Reviews und nur das benötigte Paletten-, Logo- oder Typografie-Modul.

  7. Setzen Sie die ursprüngliche Anfrage fort, sobald die erforderlichen Slots genehmigt sind. Bitten Sie den Benutzer niemals, den Umfang erneut zu wählen.

  8. Laden Sie nur das angeforderte Produktionsmodul:

  9. QA und Freigabe. Lesen Sie QA und Iteration. Reparieren Sie nur die fehlschlagende Ausgabe. Speichern Sie ein nachgelagertes Element nur nach expliziter Freigabe mit seinen genauen Grundlagenabhängigkeiten.

Ablauf für neue Identität

1. Palette

Rendern Sie 2–3 genaue Palettenoptionen als deterministisches HTML mit Vorschau-Payloads. Zeigen Sie PNG-Screenshots plus bearbeitbare HTML-Dateien und warten Sie. Speichern Sie die ausgewählte Palette mit approve_palette vor der Logo-Generierung.

2. SVG-Logos

Lesen Sie Logo-Prompt-Verbesserer. Erstellen Sie genau drei verschiedene symbolbasierte Mechanismen und einen Recraft-Prompt für jeden. Schreiben Sie jeden Langtext in eine Datei und senden Sie sie einzeln ab:

higgsfield generate create recraft_v4_1 \
  --model_type vector \
  --colors @"${BRANDKIT_WORKDIR}/logo-colors.json" \
  --background_color '#F7F7F5' \
  --aspect_ratio 1:1 \
  --resolution 2k \
  --wait --json < "${BRANDKIT_WORKDIR}/logo-candidate-1.txt"

Verwenden Sie die zurückgegebenen SVG-URLs direkt für die Überprüfung. Nach der Auswahl inspizieren Sie das genaue SVG, ohne es zu ändern:

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-inspect \
  --source "<ausgewählte Recraft SVG-URL oder absoluter lokaler Pfad>"

Speichern Sie die genaue Job-ID, SVG-URL, den Namen, die Palettenrevision und den zurückgegebenen kanonischen Geometrie-Fingerprint mit approve_logo.

3. Typografie

Schlagen Sie 2–3 einzigartige Display/Text-Paare unter Verwendung der gelieferten Schriftarten oder verifizierter Google Fonts vor. Rendern Sie den echten Markennamen und einen Beispieltext durch das Vorschau-Skript. Speichern Sie nur das ausgewählte Paar mit approve_typography.

Interaktive Abläufe stoppen immer für Paletten-, Logo- und Typografie-Auswahlen. Im expliziten „Keine-Fragen“-Modus kann eine Palette ausgewählt und gespeichert werden, aber es werden trotzdem alle drei SVG-Logokandidaten angezeigt und gestoppt, bis der Benutzer das Logo auswählt; exakte Markenzeichen werden nie selbst genehmigt.

Konsistenz-Invarianten

  • Verwenden Sie überall dieselbe genehmigte Logo-Quelle. Zeichnen Sie ein offizielles oder ausgewähltes SVG niemals neu, wenn eine deterministische Platzierung/Export möglich ist.
  • Ein generiertes Logo hängt von der Palettenrevision ab, die zu seiner Erstellung verwendet wurde. Das Ändern dieser Palette macht das generierte Logo und seine Abhängigkeiten ungültig; das Ändern der Typografie macht das Symbolzeichen nicht ungültig.
  • Das Ändern eines Grundlagenslots macht nur nachgelagerte Elemente ungültig, die diesen Slot in required_slots auflisten.
  • Kopieren Sie dieselben Marken-Schloss-Werte in jeden zugehörigen Generierungs-Prompt: exakte Hex-Werte, Schriftrollen, Formsprache, Platzierung, Schutzraum, Komposition und verbotene Behandlungen.
  • Verwenden Sie Recraft V4.1 Vektor-Modus nur für neue Logos.
  • Verwenden Sie Seedream als primären fotorealistischen Mockup-Generator. Verwenden Sie GPT Image 2 nur für die kontrollierte Phase, die lesbaren Text oder exakte grafische Details hinzufügt.
  • Verwenden Sie lokale deterministische SVG/PPTX/HTML-Konstruktion für exakte Kopien und bearbeitbare Layouts. Bitten Sie kein Bildmodell, bearbeitbare Dateien zu fälschen.
  • Versprechen Sie keine nativen Figma-, Canva-, PSD-, AI- oder EPS-Dateien.

Deterministische Skripte

Erstellen Sie JSON-Eingabedateien unter "$BRANDKIT_WORKDIR"; interpolieren Sie niemals Benutzertext direkt in Shell-Argumente.

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" preview \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/reviews.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/reviews"

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" logo-export \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/logo-export.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/logo"

python3 "$SKILL_ROOT/scripts/brandkit.py" brandbook-build \
  --state-file "$BRANDKIT_STATE" \
  --input "$BRANDKIT_WORKDIR/brandbook.json" \
  --output-dir "$BRANDKIT_WORKDIR/brandbook"

Für den Logo-Export laden Sie Logo-Export-Payloads. Für Markenbücher verwenden Sie nur den gebündelten Builder; ersetzen Sie niemals einen improvisierten PowerPoint- oder PDF-Generator nach einem deterministischen Vertragsfehler.

Fehlerbehandlungsstrategie

  • Wiederholen Sie eine fehlgeschlagene Recraft- oder Bildgenerierungsanfrage einmal mit demselben gesperrten Konzept und korrigiertem Vertrag. Stoppen Sie nach dem zweiten gleichwertigen Fehler.
  • Wenn die Vorschau oder der Logo-Export zweimal fehlschlägt, melden Sie den konkreten Fehler; ersetzen Sie ihn niemals durch Ad-hoc-SVG-Neuschreibung.
  • Wenn der Markenbuch-Vorlagen-, Schriftart- oder Konvertierungsvertrag fehlschlägt, stoppen Sie sofort. Erstellen Sie keinen visuell abweichenden Fallback und bezeichnen Sie ihn als kanonisch.
  • Wenn die exakte Typografie oder die Wiedergabetreue des offiziellen Logos nicht erhalten werden kann, legen Sie die Einschränkung offen, anstatt die Fertigstellung zu behaupten.
  • Legen Sie niemals rohe Authentifizierungstoken oder Anmeldeinformationen in Dateien, Protokollen oder Chats offen.

Lieferung

Für Markenbücher befolgen Sie den strengen Antwortvertrag in Markenbuch: nur PPTX-Pfad/Link, PDF-Pfad/Link und eine Warnung zur Schriftartinstallation.

Für andere Ausgaben geben Sie zurück:

  1. Die angeforderten visuellen Dateien und Vorschauen.
  2. Eine kompakte Marken-Schloss-Zusammenfassung.
  3. Labels für bearbeitbare versus flache Formate.
  4. Erforderliche Schriftart-/Import-Beschränkungen.
  5. Stabile Variantennamen für gezielte Überarbeitungen.

Referenzindex

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

higgsfield-ai/higgsfield-generate

Generate images/videos via Higgsfield AI. Default: GPT Image 2 for images/design/text, Seedance 2.0 for video, Nano Banana 2/Pro for character/reference image work, Marketing Studio for ads with avatars/products/hooks, settings, plus Soul V2/Cinema/Cast/Location and Kling 3.0. Use when: "generate an image", "make a video", "animate this photo", "image-to-video", "edit/stylize/remix this image", "produce a clip", "create an ad", "make a UGC video", "product demo", "unboxing", "brand video", "presenter video", "import product from URL", "create avatar for ad", or "analyze video virality". Supports image-to-image, image-to-video, references, job/upload IDs, and Marketing Studio. Chain with higgsfield-soul-id for face/identity consistency. Virality Predictor (`brain_activity`) analyzes video virality: hook strength, attention, retention, distraction risk, and creative score. NOT for: Soul Character training (use higgsfield-soul-id), product photoshoots, marketplace listing cards, text/chat/TTS tasks.

higgsfield-ai/higgsfield-marketplace-cards

Generate marketplace product image cards through Higgsfield: compliant main image, secondary product images, and A+ style content modules. Use when the user asks for marketplace listing images, product detail cards, secondary product images, product infographics, lifestyle listing shots, A+ style content, marketplace image sets, or sales-ready product visuals. Backend owns marketplace compliance references and prompt templates; this skill only routes user intent to the CLI. NOT for generic brand product photography without marketplace/listing context (use higgsfield-product-photoshoot), video generation or UGC ads (use higgsfield-generate), or Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

higgsfield-ai/higgsfield-product-photoshoot

Generate brand-quality product images through Higgsfield product-photoshoot prompt enhancement on GPT Image 2 / gpt_image_2. Entry point for professional brand/product visuals. Use when: "product photo", "studio shot", "lifestyle image", "Pinterest pin", "hero/banner", "carousel", "ad creative", "Meta ads", "virtual try-on", "model wearing", "person holding product", "closeup with hands", "levitating/floating/splash product", "CGI/surreal product", "restyle", "seasonal/aesthetic variation", or any product, brand, or paid-social creative. Modes: product_shot, lifestyle_scene, closeup_product_with_person, moodboard_pin, hero_banner, social_carousel, ad_creative_pack, virtual_model_tryout, conceptual_product, restyle. Backend assembles the final prompt; never freehand it. NOT for: no-product text-to-image (use higgsfield-generate), branded avatar video (use higgsfield-generate Marketing Studio), marketplace listing cards (use higgsfield-marketplace-cards), Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

higgsfield-ai/higgsfield-soul-id

Train a Soul Character — a personalized model on a person's face that Higgsfield uses for identity-faithful image and video generation. Use when: "create my Soul", "train my face", "make my digital twin", "build me an avatar", "learn my appearance", "create a character of me", "set up identity for video", "I want my face in generated images". Chain: train Soul (one-time, returns reference_id) → use in higgsfield-generate via `--soul-id <id>` with models like `text2image_soul_v2` or `soul_cinema_studio`. NOT for: one-shot face swaps (use higgsfield-generate with --image), named-character / non-photo avatars (use higgsfield-generate with prompt).

higgsfield-ai/higgsfield-video-explainer

Build a complete non-photoreal narrated explainer or story video from ordered 10-second blocks: one narrator, one universal style key, one Seed Audio take and one Gemini Omni clip per block, then server-side assembly with explainer_video. Use when: "make an explainer video", "explain this in a video", "turn this topic or document into a narrated video", "tell this story as an animated video", "make a faceless narrated video", or "show me explainer styles". Supports live CMS presets, custom style references, mascot/faceless modes, two aspects, and optional burned subtitles. NOT for: photoreal films, ads/UGC, talking heads, podcasts, motion typography reels, one-off clips without narration, or editing a finished video.

higgsfield-ai/higgsfield-youtube-thumbnail

Create high-click-through YouTube thumbnails and vertical video covers through the Higgsfield CLI. Builds a truthful information-gap concept, preserves up to three referenced identities, supports logos and controlled variants, renders the main image with Nano Banana Pro, and applies focused Seedream edits. Use when: "make a YouTube thumbnail", "thumbnail for this video", "MrBeast-style cover", "Shorts cover", or "Instagram video cover". Chain after any video workflow once its truthful topic and visual direction are known. NOT for producing the video itself (use higgsfield-generate), product catalog photos (use higgsfield-product-photoshoot), or marketplace cards (use higgsfield-marketplace-cards).

higgsfield-ai/skills

Build, edit, and deploy full-stack websites, apps and games via the Higgsfield CLI (`higgsfield website …`). Each is a React 19 + TanStack Start SSR app in one Cloudflare Worker (D1/R2/KV/DO/Containers). THREE product types, picked via `--type` on create: `website` (standalone, no Higgsfield integration — references/website-flow.md), `app` (Sign in with Higgsfield + fnf SDK, Quanta — references/app-flow.md), `game` (realtime multiplayer rooms — references/game-flow.md). Routes to the right flow; each carries its own rules and deploy/publish gates. Use when: "build me a website", "make a landing page", "create a web app", "build a SaaS dashboard / portfolio", "make me a game", "deploy this site", "publish". Also owns GAME ART: "make a spritesheet", "tileable texture", "animate a 3D character", game music/SFX — see the game-* references. NOT for: single image/video/audio generation (higgsfield-generate), product photos (higgsfield-product-photoshoot), marketplace cards (higgsfield-marketplace-cards).

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