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dotslashsimran/image-gen

Gere imagens usando suas próprias chaves de API (Google Gemini 'Nano Banana' ou OpenAI gpt-image). Use quando for solicitado a gerar, criar ou fazer uma imagem, ilustração, ícone, recorte, adesivo, miniatura, textura, maquete ou ativo visual, para editar uma imagem ou para criar várias imagens consistentes (mesmo personagem ou objeto). Também usado pela skill vox-explainer para recortes de colagem.

O que é image-gen?

Esta skill permite que agentes de IA gerem imagens programaticamente usando provedores de API de imagem (Google Gemini ou OpenAI gpt-image), com base nas chaves de API do próprio usuário. Ela é particularmente útil para gerar ativos visuais como ilustrações, ícones, adesivos, miniaturas e texturas, e suporta operações avançadas como edição de imagens, manutenção de consistência de personagens/objetos em várias imagens, e recortes transparentes para colagens. A skill é projetada para ser usada em plataformas de agentes de IA como Claude Code, Cursor e Codex, e invoca um script Python (gen_image.py) que requer apenas a biblioteca padrão, garantindo compatibilidade universal. Seus principais recursos incluem suporte a múltiplos provedores (Gemini para iteração rápida e consistente, OpenAI para texto em imagens e recortes transparentes), geração paralela de variações, ajuste de proporção, referência de imagens para edição/consistência, e aplicação de estilos de marca. Ela lida com segurança com chaves de API, lendo-as de variáveis de ambiente ou de um arquivo de configuração restrito, e nunca as expõe em URLs, logs ou conversas. O prompt deve descrever o assunto, meio, iluminação e enquadramento, evitando texto em imagens a menos que solicitado pelo usuário.

Funciona com~Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/dotslashsimran/simcraft/tree/HEAD/skills/image-gen

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Documentação

Geração de Imagens

python3 ~/simcraft/skills/image-gen/scripts/gen_image.py "<prompt>" --out <dir> --name <nome> [opções]

Apenas biblioteca padrão, portanto qualquer python3 funciona.

Chaves

O script lê GEMINI_API_KEY e OPENAI_API_KEY do ambiente ou de ~/.config/simcraft/keys.env (um NOME=valor por linha, chmod 600).

  • Execute --check para ver quais chaves estão definidas. Ele nunca imprime uma chave.
  • Se nenhuma chave estiver definida, instrua o usuário a abrir o arquivo manualmente (open -e ~/.config/simcraft/keys.env) e colá-la. Nunca peça para colar uma chave no chat e nunca leia chaves de outros arquivos de projetos.
  • As chaves vão apenas nos cabeçalhos das requisições. Elas nunca vão em uma URL, um log ou um arquivo sidecar.
  • Obtenha uma chave Gemini em aistudio.google.com/apikey (ela tem um nível gratuito). Obtenha uma chave OpenAI em platform.openai.com/api-keys.

Opções

OpçãoO que faz
--n 4Cria 4 variações em paralelo, além de <nome>_sheet.png para escolher. Use isso para qualquer coisa que importe.
--aspect 16:9Define a forma: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 ou 3:4. Combine com o local onde a imagem será usada.
--ref a.png b.pngImagens de referência. Use-as para editar uma imagem, combinar um estilo ou manter o mesmo personagem ou objeto em várias imagens.
--cutoutFornece um PNG transparente para colagens. Gemini gera em fundo verde cromado e o script o remove com bordas limpas. OpenAI cria transparência real.
--provider gemini|openaiEscolhe o provedor. Padrão: Gemini se sua chave estiver definida.
--model MEscolhe o modelo. Por padrão, o Gemini escolhe o modelo de imagem mais recente que a chave pode usar (--models os lista), e o OpenAI usa gpt-image-2.
--quality low|medium|highApenas OpenAI. Padrão: high.
--brand devinAdiciona o estilo de imagem e paleta de um kit de marca ao prompt. Para qualquer trabalho de marca, execute primeiro a skill do kit de marca.

Toda imagem recebe um sidecar <nome>.json com o prompt exato, modelo e configurações, para que possa ser recriada ou ajustada posteriormente.

Qual provedor

  • Gemini: rápido e barato. Melhor para iterar, para edições e para manter a consistência com --ref.
  • OpenAI gpt-image: melhor para imagens com texto e para recortes transparentes verdadeiros.

Como criar prompts

  • Descreva o assunto, o meio, a iluminação e o enquadramento, nessa ordem. Diga o que deve ser omitido.
  • Sem texto em imagens a menos que o usuário solicite. Os modelos ainda erram palavras. Adicione texto depois no código.
  • Para uma série, gere primeiro uma imagem âncora. Em seguida, passe essa mesma âncora como --ref para cada outra imagem. Nunca encadeie a imagem 2 na imagem 3, pois pequenos erros se acumulam.
  • Mostre ao usuário a folha de contato antes de usar as imagens em qualquer lugar. Regere uma variação em vez de todas.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

dotslashsimran/clean-audio

Clean up voice audio in a video: rumble, electrical hum, background noise and hiss, muddy or harsh tone, sharp S sounds, uneven volume, and loudness for YouTube/Instagram/TikTok. Measures the audio first, picks the strongest cleanup that doesn't make the words less clear, and keeps lip sync exact. Use when the user says "clean up the audio", "fix the sound", "remove background noise", "remove hum", "my audio is too quiet/loud", "make it sound better", or after a rough cut.

dotslashsimran/perspective-illusion

Make a looping illustrated 3D video that plays with perception, the way Japanese illusion artists do (e.g. @garments__): a scene squashed flat by a telephoto lens morphs into deep perspective, things that looked side by side turn out to be at different depths, and objects quietly swap position while the view is flat. Also for recreating a reference illusion video, or a new scene (street, supermarket, station, room) in that style. Use when asked for a perspective/optical-illusion video, a "dolly zoom" or "flat to 3D" effect, or to recreate one of these clips.

dotslashsimran/rough-cut

Trim the fat from raw talking footage. Turns raw video into a tight first cut by removing dead air, ums and uhs, stutters, false starts and bad takes (keeping the last good take), then checks the result by listening to it again. Use when the user says "rough cut", "first cut", "trim the fat", "cut the pauses", "remove the ums", "cut my retakes", "make it snappy", or hands over raw footage to edit.

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