bc-image-roaster은(는) 무엇을 하나요?
먼저 RULES.md를 읽은 후, 현재 진행 중인 단계의 참조 문서를 읽으십시오. 기존 이미지를 가볍고 빠르게 편집합니다. 핵심은 프롬프트입니다. 사용자가 대략적인 영어(모국어가 아님)로 작성하기 때문입니다. 합성이나 마스킹은 사용하지 않습니다. 드리프트는 단어 선택, 확인 및 재시도로 대응합니다.
사전 요구사항
- Rook이 연결되어 있어야 합니다(
rhino_ping이 pong 반환).rhino_render_view에 접근 가능해야 합니다. - 스크립트 실행을 위해 Pillow가 포함된 Python 3.11이 필요합니다(numpy 불필요).
- 입력 이미지가 디스크에 있어야 합니다. 참조 이미지(삽입할 객체)도 디스크에 있어야 합니다.
워크플로우
- 이미지 읽기. 목적: 대상, 유사 객체 및 위험 항목에 대한 장면 인벤토리 작성(RULES EDT_01) → image-reading.md.
- 편집 사양. 목적: 변경할 사항, 유지할 사항, 크기와 위치에 대한 기준점. 필요한 경우에만 사용자에게 질문(EDT_02).
- 프롬프트. 목적: 프롬프트 템플릿에 담긴 사양. 실행 전에 사용자에게 표시(EDT_03) → prompting.md, edit-types.md.
- 실행. 목적: 준비된 입력으로 Rook을 통해 한 번 호출(MOD_01) → models.md.
- 확인. 목적: 변경 사항이 적용되었으며, 다른 것은 변경되지 않았음을 확인. 프롬프트를 한 번 수정하여 재시도(CHK_01, CHK_02) → check.md.
- 전달. 목적: 최종 이미지, 비교 시트, 실패한 시도당 한 줄씩 표시(CHK_03).
사용자가 프롬프트를 직접 제시한 경우: 13단계에서 이를 다듬고, 표시한 후, 사용자가 실행을 원하지 않는다고 명시하지 않는 한 46단계를 실행합니다. 후속 편집: EDT_04.
매개변수
| 매개변수 | 기본값 | 위치 |
|---|---|---|
| model | fal-ai/nano-banana-2 | models.md |
| resolution | 2K | models.md |
| aspect_ratio | 입력 비율 또는 auto | models.md |
| 재시도 상한 | 3회 | RULES CHK_02 |
| 드리프트 검토 임계값 | 영역당 3% | check.md |
작업 라우터
- Image reading: 장면 인벤토리
- Prompting: 템플릿, 규칙, 실패 시 프롬프트 수정
- Edit types: 편집 유형별 템플릿 및 용어
- Models: 모델 선택, Rook 호출, 제한 사항, 가격
- Check: 시도 평가, 재시도, 전달
- Maintaining: 스킬 변경, Git, 동기화
저장소 맵
| 주제 | 참조 문서 | 코드 |
|---|---|---|
| 입력 준비, Rook 호출 | references/models.md | scripts/prep_input.py |
| 영역별 드리프트 | references/check.md | scripts/compare.py |
| 비교 시트 | references/check.md | scripts/sheet.py |
스크립트는 python -I <skill>/scripts/<name>.py --help 형식으로 실행하여 인자를 확인할 수 있습니다.
예시 출력
현재 프로젝트 내 image-roaster/<yymmdd>-<short-name>/ 작업 폴더가 생성되며, try-01.png ... (마지막 파일이 결과물), sheet.jpg (입력과 모든 시도를 나란히 표시, 각각 모델 및 판정 레이블 포함), log.md (요청, 인벤토리, 각 프롬프트, 각 확인 결과) 파일이 저장됩니다.