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Analisador e Refatorador de Prompts de Imagem (voytas75/ai-imag…

Refatore prompts de geração ou edição de imagens em restrições explícitas de alteração/preservação e funções de imagem de referência funcionais.

O que é ai-imag…?

Esta skill permite que desenvolvedores e usuários de agentes de IA refatorem prompts confusos ou ambíguos para geração ou edição de imagens em uma estrutura clara e inspecionável. Ela extrai o objetivo real, separa geração de edição, remove ruídos (como alegações vagas de qualidade) e separa explicitamente o que deve ser alterado do que deve ser preservado. Cada imagem de referência recebe uma função distinta (como identidade do sujeito, geometria do ambiente), evitando transferências indesejadas. A skill retorna um esquema JSON-like conciso com seções para INTENÇÃO PRINCIPAL, ALTERAÇÃO, LISTA DE PRESERVAÇÃO, FUNÇÕES DE REFERÊNCIA e CONFIGURAÇÕES DE SAÍDA, documentado no SKILL.md. É compatível com qualquer agente de código (Claude Code, Cursor, Codex, etc.) e não gera imagens, apenas texto refatorado. A estrutura do prompt não garante obediência determinística do modelo, mas reduz contradições e metadados inventados, tornando o prompt mais compreensível e controlável.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/voytas75/skills/tree/HEAD/skills/ai-image-prompt-analyzer-and-refactorer

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Documentação

Refatoração de prompt de imagem

  1. Extraia o objetivo real. Separe a geração da edição. Identifique o sujeito, a cena física e as referências fornecidas. Se um alvo crítico ou requisito conflitante não estiver claro, faça uma pergunta focada em vez de inventar identidade, pose ou metadados de câmera. Verifique: o objetivo é explícito.
  2. Remova ou concretize ruídos. Este workflow prefere restrições físicas a vagas inflações de qualidade. Remova alegações não suportadas de prêmio/plataforma/superlativo; traduza solicitações significativas de estilo ou iluminação em propriedades observáveis. Resolução, HDR e nomes de renderizadores não são universalmente ineficazes: eles podem ser importantes para um modelo específico ou workflow solicitado. Mantenha as configurações reais de saída separadas do prompt descritivo, e preserve um estilo de renderização explicitamente solicitado ou pergunte antes de descartá-lo. Verifique: nenhuma restrição significativa do usuário foi silenciosamente deletada e nenhuma alegação universal de efeito de modelo é feita.
  3. Separe a alteração da preservação. Para uma edição, selecione um objetivo de edição delimitado. Preserve a identidade aplicável, estrutura facial, pose, vestimenta, enquadramento, perspectiva e iluminação, exceto pelas propriedades explicitamente alteradas. Não afirme distâncias focais exatas desconhecidas. Se a composição precisar de mudanças coordenadas de iluminação, nomeie-as dentro do mesmo objetivo, nunca como invariantes. Para uma nova imagem, use um alvo de criação, não invariantes fictícias de imagem original. Verifique: nada é simultaneamente alterado e preservado.
  4. Atribua referências por função. Dê a cada imagem uma função de extração distinta, como identidade/vestimenta do sujeito ou geometria/materiais do ambiente. Exclua explicitamente a transferência não intencional. Leia references/worked-examples.md quando as funções ou o limite da edição precisarem de ilustração. Verifique: toda referência fornecida tem uma função; funções conflitantes são resolvidas ou consultadas.
  5. Retorne este esquema inspecionável. Omita funções de referência quando não houver nenhuma e omita configurações de saída quando nenhuma foi solicitada. Para geração, a preservação pode declarar apenas invariantes especificadas pelo usuário ou dizer que não existe imagem original.
INTENÇÃO PRINCIPAL: <Resumo físico do objetivo>
[ALTERAÇÃO ALVO]: <Um objetivo de edição delimitado, ou alvo de criação>
[LISTA DE PRESERVAÇÃO]: <Propriedades não alteradas aplicáveis; exclua alterações>
[FUNÇÕES DE REFERÊNCIA]:
  - Imagem de Referência 1: Extrair estritamente <função distinta; exclusões se necessário>.
[CONFIGURAÇÕES DE SAÍDA]: <Configurações solicitadas suportadas, separadas da descrição da cena>

Feito: o prompt torna o alvo, invariantes e funções de referência explícitos; nenhuma contradição ou metadado inventado permanece. Esta skill produz apenas texto, não imagens. A estrutura do prompt não é garantia de obediência determinística do modelo.

Individual skills in this repo

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