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bc-image-roaster

Edições rápidas e inteligentes de imagens existentes (renderizações, capturas de viewport ou fotos) usando Nano Banana 2 / Pro via Rook: transforma solicitações aproximadas do usuário em um prompt de edição preciso, executa, verifica o resultado quanto à mudança e deriva, e tenta novamente com um prompt corrigido.

O que é bc-image-roaster?

Este skill é projetado para edições leves e rápidas de imagens existentes, sem a necessidade de composição ou máscaras. Ele recebe uma solicitação em linguagem natural (por exemplo, 'troque o sofá azul por um vermelho' ou 'adicione pessoas à cena') e a converte em um prompt de edição preciso para modelos como Nano Banana 2 ou Pro via Rook. Após a execução, o skill verifica automaticamente se a alteração foi feita corretamente e se houve 'deriva' (mudanças indesejadas em outras partes da imagem). Se o resultado não for satisfatório, ele corrige o prompt e tenta novamente (até 3 tentativas). O usuário final recebe a imagem editada, uma folha de comparação e um log detalhado do processo. É útil para desenvolvedores que trabalham com ferramentas como Claude Code, Cursor ou Codex e precisam de um fluxo confiável de edição de imagens com validação automatizada.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bai-ting-chen/bc-image-roaster/tree/HEAD

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Documentação

O que bc-image-roaster faz?

Leia RULES.md, depois a referência da etapa em que você está. Edições leves e rápidas sobre uma imagem existente; o núcleo é o prompt, pois o usuário escreve um inglês aproximado (não é sua primeira língua). Sem composição ou máscara: a deriva é combatida com redação, verificação e novas tentativas.

Pré-requisitos

  • Rook conectado (rhino_ping retorna pong); rhino_render_view acessível.
  • Python 3.11 com Pillow (não precisa de numpy) para os scripts.
  • A imagem de entrada em disco; qualquer imagem de referência (um objeto a ser inserido) também em disco.

Fluxo de trabalho

  1. Leia a imagem. Intenção: um inventário da cena com alvos, similares e itens em risco (RULES EDT_01) → image-reading.md.
  2. Especificação da edição. Intenção: o que muda, o que permanece, âncoras para tamanho e posição; pergunte de volta apenas quando necessário (EDT_02).
  3. Prompt. Intenção: a especificação no modelo de prompt, mostrada ao usuário antes de executar (EDT_03) → prompting.md, edit-types.md.
  4. Executar. Intenção: uma chamada via Rook na entrada preparada (MOD_01) → models.md.
  5. Verificar. Intenção: mudança feita, nada mais mudou; tentar novamente com um prompt corrigido (CHK_01, CHK_02) → check.md.
  6. Entregar. Intenção: imagem final, folha de comparação, uma linha por tentativa falha (CHK_03).

Um prompt fornecido pelo usuário: aperte-o nas etapas 1–3, mostre-o, depois execute-o (etapas 4–6) a menos que o usuário tenha dito para não fazer. Uma edição de acompanhamento: EDT_04.

Parâmetros

ParâmetroPadrãoOnde
modelfal-ai/nano-banana-2models.md
resolution2Kmodels.md
aspect_ratioa proporção da entrada, ou automodels.md
limite de tentativas3 tentativasRULES CHK_02
limite de revisão de deriva3 % por regiãocheck.md

Roteador de tarefas

Mapa do repositório

TópicoReferênciaCódigo
Preparação da entrada, chamada Rookreferences/models.mdscripts/prep_input.py
Deriva por regiãoreferences/check.mdscripts/compare.py
Folha de comparaçãoreferences/check.mdscripts/sheet.py

Execute um script com python -I <skill>/scripts/<name>.py --help para seus argumentos.

Exemplo de saída

Uma pasta de trabalho no projeto atual, image-roaster/<yymmdd>-<short-name>/, contendo try-01.png … (a última é o resultado), sheet.jpg (entrada e cada tentativa lado a lado, cada uma rotulada com modelo e veredito) e log.md (solicitação, inventário, cada prompt, cada verificação).

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