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grahama1970/imagegen

AIによるラスター画像の生成・編集スキル。写真、イラスト、テクスチャ、スプライト、モックアップ、透明背景の切り抜きなど、ビットマップアセットが必要なタスクに最適です。

imagegen とは?

このスキルは、Claude CodeなどのAIエージェントが、プロジェクト用のラスター画像を生成または編集するためのものです。主に、Webサイトのアセット、ゲームアセット、UIモックアップ、製品イメージ、ワイヤーフレーム、ロゴデザイン、フォトリアリスティックな画像、インフォグラフィックなどの作成に使用します。スキルは2つのモードを提供します。デフォルトで推奨される組み込みの`image_gen`ツールと、フォールバック用のCLIツール(`scripts/image_gen.py`)です。組み込みツールは`OPENAI_API_KEY`を必要とせず、通常の画像生成・編集・簡易的な透明背景処理をカバーします。CLIツールは、ユーザーが明示的に要求した場合や、複雑な透明背景処理が必要な場合に使用され、`OPENAI_API_KEY`が必要です。特に透明背景のリクエストには、まず組み込みツールでクロマキー背景の画像を生成し、ローカルで背景を除去するワークフローを採用します。画像の保存パスやバッチ生成など、細かい制御ルールも定義されており、プロジェクトに資産を確実に統合できるように設計されています。

対応~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/.system/imagegen

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ドキュメント

画像生成スキル

現在のプロジェクトの画像を生成または編集します(例:ウェブサイトアセット、ゲームアセット、UIモックアップ、プロダクトモックアップ、ワイヤーフレーム、ロゴデザイン、フォトリアリスティック画像、インフォグラフィック)。

トップレベルのモードとルール

このスキルには、正確に2つのトップレベルモードがあります。

  • デフォルトの組み込みツールモード(推奨): 通常の画像生成、編集、および簡易的な透明画像リクエスト用の組み込み image_gen ツールです。OPENAI_API_KEY は不要です。
  • フォールバックCLIモード: scripts/image_gen.py CLIです。ユーザーが明示的にCLI/API/モデルパスを要求した場合、またはユーザーが gpt-image-1.5 を使用した真のモデルネイティブな透明画像フォールバックを明示的に確認した後に使用します。OPENAI_API_KEY が必要です。

CLIフォールバック内では、CLIは3つのサブコマンドを公開します。

  • generate
  • edit
  • generate-batch

ルール:

  • 通常の画像生成および編集リクエストには、デフォルトで組み込みの image_gen ツールを使用します。
  • 通常の品質、サイズ、ファイルパス制御のためにCLIフォールバックに切り替えないでください。
  • ユーザーが透明な画像/背景を明示的に要求した場合、まず組み込みの image_gen を使用します。フラットで除去可能なクロマキー背景をプロンプトで指定し、その後、インストール済みのヘルパー $CODEX_HOME/skills/.system/imagegen/scripts/remove_chroma_key.py を使用してローカルで背景を除去します。
  • 組み込みの image_gen またはCLI gpt-image-2 からCLI gpt-image-1.5 へ黙って切り替えないでください。これはモデル/パスのダウングレードとして扱い、ユーザーがすでに明示的に gpt-image-1.5、scripts/image_gen.py、またはCLIフォールバックを要求している場合を除き、実行前にユーザーに確認してください。
  • 透明画像のリクエストがクリーンなクロマキー除去には複雑すぎる場合、真の/ネイティブな透明性を要求する場合、またはローカルでの除去が検証に失敗した場合は、真の透明性にはCLI gpt-image-1.5 --background transparent --output-format png が必要であることを説明します(gpt-image-2 は background=transparent をサポートしていないため)。その後、続行するかどうかを尋ねてください。ユーザーが確認した場合にのみCLIフォールバックを実行します。
  • batch という単語自体はCLIフォールバックを意味しません。ユーザーが多くのアセットを要求したり、CLI/API/モデル制御を明示的に要求せずにアセットをバッチ生成するように言った場合は、組み込みパスに留まり、要求されたアセットまたはバリアントごとに1回の組み込み呼び出しを発行します。
  • 組み込みツールが失敗した場合、または使用できない場合は、CLIフォールバックが存在し、OPENAI_API_KEY が必要であることをユーザーに伝えてください。ユーザーがそのフォールバックを明示的に要求した場合にのみ進めてください。
  • ユーザーが明示的にCLIモードを要求した場合は、バンドルされている scripts/image_gen.py ワークフローを使用します。一回限りのSDKランナーを作成しないでください。
  • scripts/image_gen.py を決して変更しないでください。何か不足している場合は、他のことをする前にユーザーに尋ねてください。

組み込みの保存パスポリシー:

  • 組み込みツールモードでは、Codexはデフォルトで生成された画像を $CODEX_HOME/* の下に保存します。
  • OSの一時ディレクトリをデフォルトの組み込み保存先として説明したり、依存したりしないでください。
  • 組み込みの image_gen ツールの保存先パス引数(存在する場合)を説明したり、依存したりしないでください。特定の場所が必要な場合は、最初に生成し、その後 $CODEX_HOME/generated_images/... から選択した出力を移動またはコピーしてください。
  • 組み込みモードでの保存パスの優先順位:
    1. ユーザーが保存先を指定した場合は、選択した出力をそこに移動またはコピーします。
    2. 画像が現在のプロジェクト用である場合は、最終的な選択画像をワークスペースに移動またはコピーしてから終了します。
    3. 画像がプレビューまたはブレインストーミング専用である場合は、インラインでレンダリングします。基になるファイルはデフォルトの $CODEX_HOME/* パスに残すことができます。
  • プロジェクトで参照されるアセットをデフォルトの $CODEX_HOME/* パスだけに残さないでください。
  • ユーザーが明示的に置き換えを要求した場合を除き、既存のアセットを上書きしないでください。それ以外の場合は、hero-v2.png や item-icon-edited.png などのバージョン管理されたファイル名を作成してください。

両方のモードに共有のプロンプトガイダンスは references/prompting.md と references/sample-prompts.md にあります。

CLIモード専用のフォールバックドキュメント/リソース:

  • references/cli.md
  • references/image-api.md
  • references/codex-network.md
  • scripts/image_gen.py

ローカル後処理ヘルパー:

  • $CODEX_HOME/skills/.system/imagegen/scripts/remove_chroma_key.py:生成された画像からフラットなクロマキー背景を除去し、アルファチャンネルを持つPNG/WebPを書き込みます。アンチエイリアスエッジには、自動キーサンプリング、ソフトマット、デスピルを推奨します。

使用する場合

  • 新しい画像を生成する(コンセプトアート、商品写真、表紙、ウェブサイトのヒーローイメージ)
  • スタイル、構図、ムードの参考として1つ以上の参照画像を使用して新しい画像を生成する
  • 既存の画像を編集する(インペインティング、照明や天候の変換、背景の置き換え、オブジェクトの削除、コンポジット、透明背景)
  • 1つのタスクに対して多くのアセットまたはバリアントを生成する

使用しない場合

  • リポジトリ内の既存のSVG/ベクターアイコンセット、ロゴシステム、またはイラストライブラリを拡張または一致させる場合
  • SVG、HTML/CSS、またはキャンバスで直接作成する方が適切な単純な形状、図、ワイヤーフレーム、またはアイコンを作成する場合
  • ソースファイルが編集可能なネイティブ形式ですでに存在する場合に、小さなプロジェクトローカルアセットを編集する場合
  • ユーザーが生成されたビットマップではなく、決定論的なコードネイティブな出力を明らかに望んでいるタスク

決定木

次の2つの別々の質問について考えてください。

  1. 意図: これは新しい画像ですか、それとも既存の画像の編集ですか?
  2. 実行戦略: これは1つのアセットですか、それとも複数のアセット/バリアントですか?

意図:

  • ユーザーがその一部を保持しながら既存の画像を変更したい場合は、そのリクエストを 編集 として扱います。
  • ユーザーがスタイル、構図、ムード、または主題のガイダンスのための参照としてのみ画像を提供する場合は、そのリクエストを 生成 として扱います。
  • ユーザーが画像を提供しない場合は、そのリクエストを 生成 として扱います。

組み込みの編集セマンティクス:

  • 組み込みの編集モードは、添付された画像やスレッド内で以前に生成された画像など、会話のコンテキストですでに表示されている画像を対象としています。
  • ユーザーが組み込みツールでローカル画像ファイルを編集したい場合は、まず組み込みの view_image ツールで画像を読み込み、画像が会話のコンテキストで表示されるようにしてから、組み込みの編集フローに進みます。
  • 組み込みツールを通じて任意のファイルシステムパス編集を約束しないでください。
  • ローカルファイルに直接ファイルパス制御、マスク、またはその他の明示的なCLI専用パラメータがまだ必要な場合は、ユーザーが要求した場合にのみ明示的なCLIフォールバックを使用します。
  • 編集の場合、積極的に不変条件を保持し、デフォルトで非破壊的に保存します。

実行戦略:

  • 組み込みのデフォルトパスでは、要求されたアセットまたはバリアントごとに1回の image_gen 呼び出しを発行して、多くのアセットまたはバリアントを生成します。
  • CLIフォールバックパスでは、ユーザーが明示的にCLIモードを選択し、多くのプロンプト/アセットが必要な場合にのみ、CLI generate-batch サブコマンドを使用します。
  • 多くの異なるアセットに対しては、n を個別のプロンプトの代わりとして使用しないでください。n は1つのプロンプトのバリアント用です。異なるアセットには、個別の組み込み呼び出しまたは個別のCLI generate-batch ジョブが必要です。

ユーザーが既存の画像を変更することを明確に要求しない限り、新しい画像を望んでいると想定します。

ワークフロー

  1. トップレベルのモードを決定します:デフォルトで組み込み、簡易的な透明出力リクエストを含みます。フォールバックCLIは、明示的に要求された場合、またはユーザーが透明出力フォールバックを明示的に確認した場合のみ。
  2. 意図を決定します:generate または edit。
  3. 出力がプレビュー専用か、現在のプロジェクトで消費されるものかを決定します。
  4. 実行戦略を決定します:単一アセット vs 繰り返し組み込み呼び出し vs CLI generate-batch。
  5. 入力を事前に収集します:プロンプト、正確なテキスト(逐語)、制約/回避リスト、および入力画像。
  6. すべての入力画像について、その役割を明示的にラベル付けします:
    • 参照画像
    • 編集対象
    • サポートする挿入/スタイル/コンポジット入力
  7. 編集対象がローカルファイルシステム上にのみあり、組み込みパスに留まる場合は、最初に view_image で画像を検査し、画像が会話のコンテキストで利用できるようにします。
  8. ユーザーが写真、イラスト、スプライト、商品画像、バナー、またはその他の明示的にラスター形式のアセットを要求した場合は、SVG/HTML/CSSのプレースホルダーで代用するのではなく、image_gen を使用します。リクエストが既存のリポジトリネイティブなSVG/ベクター/コードアセットと一致する必要があるアイコン、ロゴ、またはUIグラフィックの場合は、代わりにそれらを直接編集することを優先します。
  9. プロンプトの具体性に基づいてプロンプトを拡張します:
    • ユーザーのプロンプトがすでに具体的で詳細な場合は、創造的な要件を追加せずに、明確な仕様に正規化します。
    • ユーザーのプロンプトが一般的な場合は、出力品質を実質的に向上させる場合にのみ、センスの良い拡張を追加します。
  10. デフォルトで組み込みの image_gen ツールを使用します。
  11. 透明出力リクエストの場合は、以下の透明画像ガイダンスに従います:フラットなクロマキー背景で組み込みの image_gen を使用して生成し、選択した出力をワークスペースまたは tmp/imagegen/ にコピーし、インストール済みの $CODEX_HOME/skills/.system/imagegen/scripts/remove_chroma_key.py ヘルパーを実行し、使用前にアルファ結果を検証します。このパスが不適切に見える場合、または失敗した場合は、CLI gpt-image-1.5 に切り替える前に確認を求めます。
  12. 出力を検査し、検証します:主題、スタイル、構図、テキストの正確性、および不変条件/回避項目。
  13. 単一のターゲットを絞った変更で繰り返し、再確認します。
  14. プレビュー専用の作業の場合は、画像をインラインでレンダリングします。基になるファイルはデフォルトの $CODEX_HOME/generated_images/... パスに残ることがあります。
  15. プロジェクトにバインドされた作業の場合は、選択したアーティファクトをワークスペースに移動またはコピーし、消費するコードや参照を更新します。プロジェクトで参照されるアセットをデフォルトの $CODEX_HOME/generated_images/... パスだけに決して残さないでください。
  16. バッチまたはマルチアセットリクエストの場合、ユーザーが明示的に出力をプレビュー専用にしておくように要求した場合を除き、要求されたすべての成果物の最終版をワークスペースに保持します。破棄されたバリアントは、要求されない限り保持する必要はありません。
  17. ユーザーが明示的にCLIフォールバックを選択または確認した場合は、フォールバック専用のドキュメントをモデル、品質、サイズ、input_fidelity、マスク、出力形式、出力パス、およびネットワーク設定に使用します。
  18. ワークスペースにバインドされたアセットの最終保存パス、最終プロンプトまたはプロンプトセット、および組み込みツールとフォールバックCLIモードのどちらが使用されたかを常に報告します。

透明画像リクエスト

透明画像リクエストでも、最初に組み込みの image_gen を使用します。組み込みツールは真の透明背景制御を公開していないため、除去可能なクロマキーソース画像を作成し、その後、キーカラーをローカルでアルファに変換します。

デフォルトのシーケンス:

  1. 組み込みの image_gen を使用して、完全にフラットなソリッドクロマキー背景上に要求された主題を生成します。
  2. 主題に現れる可能性が低いキーカラーを選択します:デフォルトは #00ff00、緑色の被写体には #ff00ff を使用し、青色の被写体には #0000ff を避けます。
  3. 生成後、$CODEX_HOME/generated_images/... から選択したソース画像をワークスペースまたは tmp/imagegen/ に移動またはコピーします。
  4. プロジェクト相対のスクリプトパスではなく、インストール済みのヘルパーパスを実行します:
    python "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/.system/imagegen/scripts/remove_chroma_key.py" \
      --input <source> \
      --out <final.png> \
      --auto-key border \
      --soft-matte \
      --transparent-threshold 12 \
      --opaque-threshold 220 \
      --despill
    
  5. 出力にアルファチャンネル、透明なコーナー、妥当な主題のカバレッジ、および明白なキーカラーフリンジがないことを検証します。薄いフリンジが残っている場合は、--edge-contract 1 を指定して1回再試行します。エッジが明らかに階段状で、被写体が光沢や反射性でない場合にのみ --edge-feather 0.25 を使用します。
  6. アセットがプロジェクトにバインドされている場合は、最終的なアルファPNG/WebPをプロジェクトに保存します。プロジェクトで参照される透明アセットを $CODEX_HOME/* の下だけに残さないでください。

透明リクエストは次のようにプロンプトします。

背景除去のために、完全にフラットなソリッド #00ff00 クロマキー背景上に要求された主題を作成します。
背景は、影、グラデーション、テクスチャ、反射、床面、または照明のバリエーションがなく、均一な色でなければなりません。
主題を背景から完全に分離し、鮮明なエッジと十分なパディングを確保します。
主題のどこにも #00ff00 を使用しないでください。
明示的に要求されない限り、キャストシャドウ、コンタクトシャドウ、反射、透かし、テキストはなし。

クロマキー処理の代わりにCLI gpt-image-1.5 --background transparent --output-format png を自動的に使用しないでください。ユーザーが真の/ネイティブな透明性を要求した場合、ローカルでの除去が検証に失敗した場合、または要求された画像が複雑な場合(髪の毛、毛皮、羽毛、煙、ガラス、液体、半透明の素材、反射性のあるオブジェクト、ソフトシャドウ、リアルなプロダクトグラウンディング、またはすべての実用的なキーカラーと競合する被写体の色)は、最初にユーザーに尋ねてください。

次のような簡潔な確認を使用します。

これにはおそらく真のネイティブ透明性が必要です。デフォルトの組み込みパスはクロマキー背景とローカル除去を使用しますが、真の透明性にはgpt-image-1.5を使用したCLIフォールバックが必要です(gpt-image-2はbackground=transparentをサポートしていないため)。また、OPENAI_API_KEYも必要です。そのCLIフォールバックで続行しますか?

プロンプト拡張

ユーザーのプロンプトを、構造化されたプロダクション志向の仕様に再フォーマットします。ユーザーの目標をより明確で実行可能にしますが、盲目的に詳細を追加しないでください。

これをプロンプト整形ガイダンスとして扱い、閉じたスキーマとしては扱いません。役立つ行のみを使用し、明確さを実質的に向上させる場合にのみ、短い追加ラベル行を追加します。

具体性ポリシー

ユーザーのプロンプトの具体性を使用して、どの程度の拡張が適切かを決定します。

  • プロンプトがすでに具体的で詳細な場合は、その具体性を保持し、正規化/構造化のみを行います。
  • プロンプトが一般的な場合は、結果を実質的に向上させる場合にのみ、センスの良い拡張を追加してもかまいません。

許可される拡張:

  • 構図またはフレーミングのヒント
  • 洗練度または意図された使用のヒント
  • 実用的なレイアウトガイダンス
  • 要求をサポートする合理的なシーンの具体性

許可されない拡張:

  • リクエストによって暗示されない追加のキャラクターやオブジェクト
  • ブランド名、スローガン、パレット、または暗示されないナラティブビート
  • 周囲のレイアウトがサポートしない限り、任意のサイド固有の配置

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

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