Lokalisierter Leseleitfaden

hatch-petZweck, Verwendung und Quelle

Erstellen, reparieren, validieren, visuell prüfen und verpacken Sie Codex-kompatible animierte Haustiere und Haustier-Spritesheets aus Charakterzeichnungen, generierten Bildern, Firmen- oder Kunden-Branding-Elementen oder visuellen Referenzen. Nutzen Sie diese Funktion, wenn Sie einen schlanken Codex-Workflow für Haustiere, einen nicht-pixelbasierten, benutzerdefinierten Haustierstil, ein Maskottchen für Kunden oder Ihr Unternehmen oder ein vollständiges Haustier benötigen.8X9animierter Haustieratlas mit transparenten, ungenutzten Zellen, QA-Kontaktbögen undpet.jsDiese Funktion nutzt die installierte Systemfunktion $imagegen zur visuellen Generierung und verwendet mitgelieferte Skripte für die deterministische Spritesheet-Erstellung.

Quelle abgerufen: 2026-10-29

Quell-Repository: openai/skills
SKILL.md: skills/.curated/hatch-pet/SKILL.md
Repository-Sterne: 28,420
Repository zuletzt aktualisiert: 2026-10-29
Fähigkeitskategorien: Design
Letzte Datenerfassung: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

Lizenz: Lizenzdatei: Prüfung ausstehend

Original SKILL.md

Die Workflow-Auszüge dienen als Lesehilfe und sind keine ausführbaren Anweisungen von Codez. Für die Erstellung dieser Seite wurde keine Drittanbieter-Skill verwendet.

Die folgenden Abschnitte zu Zweck und Arbeitsablauf sind vorgelagertes Material, das zur besseren Lesbarkeit aufbereitet und übersetzt wurde. Sie unterscheiden sich von der separat gekennzeichneten redaktionellen Analyse von Codez.

Was diese Fähigkeit bewirkt

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

Standard-Workflow

Bereiten Sie einen Ordner für die Ausführung von Pet-Anfragen und ein Manifest für den Imagegen-Job vor: Alle oben genannten Argumente sind optional, außer den Flags, die zur Angabe von Benutzerbeschränkungen erforderlich sind. Für reine Textanfragen übergeben Sie das entsprechende Konzept.--pet-notesund auslassen--reference;prepare_pet_run.pyEs werden Name, Beschreibung, Chroma-Key und Ausgabeverzeichnis bei Bedarf automatisch abgeleitet. Bei Anfragen, die nur Marken betreffen, führen Sie zuerst den Discovery Worker aus, speichern Sie das Markdown-Briefing und übergeben Sie anschließend den Pfad zum Briefing.--brand-discovery-file,avatar_seeddurch--pet-notes,brand_namedurch--brand-name,brand_briefdurch--brand-briefund jede Quell-URL durch wiederholte--brand-source. Prüfenimagegen-jobs.jsonfür das nächste bereit$imagegenJobs. Ein Job ist fertig, wenn erstatusist nichtcompleteund jede ID independs_onist bereits fertig. Lesen Sie das Manifest lieber direkt mitjqoder den Editor anstelle des Hinzufügens von Hilfsskripten für die Statusanzeige: Standardmäßig visuelle Jobs mit schlanken Workern generieren:

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Reparatur-Workflow

Falls die Rahmenprüfung oder die abschließende visuelle Qualitätssicherung fehlschlägt, lesen Sie weiter.qa/review.jsonDen kleinsten fehlerhaften Bereich neu generieren, die Ersatzzeile in denselben dekodierten Ausgabepfad kopieren und diesen Auftrag mit dem neuen Wert als abgeschlossen markieren.source_pathUndcompleted_atReparieren Sie die fehlerhafte Zeile, nicht das gesamte Blatt. Verwenden Sie für Identitätsreparaturen das kanonische Basisbild, Originalreferenzen, den Kontaktbogen und die genaue Fehlerbeschreibung der Zeile als Grundlage. Geben Sie dem Zeilenbearbeiter die bestehende Zeilenaufforderung sowie eine kompakte Reparaturnotiz.qa/review.json; die kanonische Haustieridentität und den gewählten Stil bewahren.

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Überblick

Erstelle ein Codex-kompatibles animiertes Haustier aus einem Konzept, einem Markenhinweis,company/prospectName, ein oder mehrere Referenzbilder oder eine beliebige Kombination dieser Eingaben. Dieser Workflow behält die deterministische Hatch-Pet-Pipeline für Atlasgeometrie, Validierung, visuelle Qualitätssicherung und Verpackung bei, verwendet aber prägnante, zustandsspezifische Eingabeaufforderungen und ermöglicht jeden haustierfreundlichen visuellen Stil. Benutzereingaben sind optional. Wenn der Benutzer keinen Haustiernamen angibt, wird einer aus dem Konzept, der Marke, dem Unternehmen oder den Referenzdateinamen abgeleitet; falls dies nicht möglich ist, wird ein kurzer, aussagekräftiger Name gewählt. Wenn der Benutzer keine Beschreibung angibt, wird eine aus dem Konzept oder den Referenzen abgeleitet. Wenn der Benutzer keine Referenzbilder angibt, wird das Basishaustier zuerst aus dem Text generiert und dann als kanonische Referenz für jede Animationszeile verwendet.

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Aufwärtspassage · text ↗

${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/.system/imagegen/SKILL.md

Anforderungen und Einrichtung

Aus dieser Datei wurde kein Abschnitt mit kurzen Anforderungen ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Fertigkeit keine Abhängigkeiten hat. Überprüfen Sie die Anweisungen zur Repository-Einrichtung und die referenzierten Dateien.

Grenzwerte und Qualitätskontrollen

Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.

Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf

Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.

Spezifikation des Kompetenzformats und des Verzeichnisses ↗

Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.

Übersetzung und Umfang

Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.

Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.

Angeheftete Quelle: Lesen Sie das Original ↗
Quelle abgerufen: 2026-10-29T09:32:23Z
Source-Commit: 49f948faa9258a0c61caceaf225e179651397431
Quelle SHA-256: 7ab0f01e8561085d1b494a6ca74abed766c655da8ec98284fb38a362c19d6871

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