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chaithanya-m/image-generation

Analisa texto arbitrário ou conteúdo estruturado, planeja visuais e gera imagens usando o agente autônomo de geração de imagens.

O que é image-generation?

Este skill capacita agentes de IA a gerar imagens universais a partir de qualquer conteúdo de entrada — seja texto simples, Markdown, JSON ou slides estruturados. Ele funciona de forma independente do domínio, analisando o tópico real, planejando visuais apropriados e gerando imagens por meio de um CLI dedicado do projeto `image-generation-agent`. O agente suporta simulações de dry-run para avaliação de custos antes da geração real, estilos configuráveis (como cinematográfico), proporções de aspecto e geração em lote de múltiplas imagens por seção. Em caso de falhas (análise ou geração), ele reporta erros específicos do provedor e permite retentativas com o mesmo prompt original através do comando `--retry`, sem sobrescrever arquivos anteriores. As imagens geradas são salvas em pastas únicas (content-slug) junto com um manifesto `generation_manifest.json`, e o texto exato deve ser sobreposto via Pillow, não delegado ao modelo de imagem. Requer variáveis de ambiente como `CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID` e `CLOUDFLARE_API_TOKEN` para provedores Cloudflare.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/chaithanya-m/image-generation-agent/tree/HEAD/skills/image-generation

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Documentação

Geração universal de imagens

Esta é uma capacidade universal de geração de imagens. Nunca presuma que o conteúdo fornecido é relacionado a finanças. Determine o assunto e o estilo visual a partir da entrada real.

Quando invocar

Use o agente de imagem sempre que o usuário solicitar recursos visuais, ilustrações, arte de carrossel ou imagens baseadas no conteúdo fornecido. Não está acoplado a um fluxo de pesquisa ou publicação.

Entrada suportada

  • Texto simples e Markdown.
  • Objetos e arrays JSON, incluindo DialogueScript e InstagramPost serializados.
  • Slides/cenas individuais e documentos com várias seções.
  • Campos visual_prompt existentes, que devem ser reutilizados como contexto.

Planejar e gerar

Execute comandos a partir do diretório do projeto image-generation-agent. Sempre visualize um plano primeiro quando solicitado ou quando o custo/volume de geração justificar:

python -m src.image_agent.cli --input content.json --dry-run

A simulação dry-run analisa o tópico real com o LLM configurado e imprime o domínio, seções, estilo, proporção de aspecto e prompts completos; não contacta o provedor de imagens nem salva imagens. Para gerar:

python -m src.image_agent.cli --input content.json
python -m src.image_agent.cli --input content.md --aspect-ratio 4:5
python -m src.image_agent.cli --input content.json --style cinematic \
  --images-per-section 2 --output output/custom

# Tentar novamente imagens com falha usando seus prompts salvos, sem reanálise
python -m src.image_agent.cli \
  --retry output/images/generated/topic/generation_manifest.json

O plano determina um número de imagens apropriado ao conteúdo, limitado pelo máximo configurado. Para slides/cenas, mantenha a ordenação e um estilo consistente em toda a série. Use prompts visuais existentes como material de origem. Não adicione fatos além da entrada. O texto exato deve ser sobreposto com Pillow, nunca delegado ao modelo de imagem.

Relatório e falhas

As imagens e o arquivo generation_manifest.json são salvos no diretório de saída solicitado, em uma pasta com slug único baseado no conteúdo. Reporte o caminho exato de saída, número de imagens bem-sucedidas/com falha e o caminho do manifesto. Verifique o manifesto antes de relatar a conclusão.

Se a análise falhar, reporte o erro da API do LLM configurado. Se a geração de imagens falhar, reporte o erro do provedor e o número da imagem com falha; não implique que uma imagem foi produzida ou troque silenciosamente de provedor. A geração Cloudflare requer CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID e CLOUDFLARE_API_TOKEN. Arquivos gerados anteriormente nunca são sobrescritos. Tentar novamente falhas com --retry <generation_manifest.json> para que imagens bem-sucedidas sejam ignoradas e os prompts originais sejam reutilizados.

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