Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill media-gpt-image-promptgit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/media-gpt-image-prompt)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/media-gpt-image-prompt"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/media-gpt-image-prompt/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/media-gpt-image-prompt"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/media-gpt-image-prompt.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00334 | $0.05414 |
| Opus 5.5 | $0.00134 | $0.02166 |
| Sonnet 5.5 | $0.00067 | $0.01083 |
| Haiku 4.5 | $0.00033 | $0.00541 |
Grade A, and why
media-gpt-image-prompt scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 10d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 248 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
GPT Image 2.5 Prompt Builder — 공식 가이드 8원칙 + 3-모델 동시 출력
이미지 프롬프트 빌더 (텍스트 산출 전용)
개요
GPT Image 2.5는 모델이 둘입니다.
| 모델 ID | 성격 | 먼저 고르는 경우 |
|---|---|---|
gpt-image-2.5-flare |
작은 모델, 속도 우선. 화질은 GPT Image 2와 비슷한 수준 | 새 워크플로에서 속도가 중요할 때, 기존 GPT Image 2 품질로 충분할 때 |
gpt-image-2.5-sunburst |
기본 모델, 품질 우선. GPT Image 2보다 화질이 높음 | 품질 요구가 까다로울 때, GPT Image 2로 품질이 모자랐던 복잡한 작업 |
두 모델 모두 생성·편집·투명 배경을 지원하고, 정밀 편집과 피사체 보존이 좋아졌습니다. 본 스킬은 사용자 한 줄 요청을 OpenAI 공식 가이드의 프롬프팅 원칙에 맞춰 풀어 쓰고, 모델 선택과 파라미터까지 함께 권합니다.
- 공식 원칙 기반: 결과물의 용도·구도를 먼저 정하고, 보이는 디테일을 적고, 텍스트는 따옴표로 정확히, 편집은 "바꿀 것"과 "지킬 것"을 분리합니다.
- 3개 모델 동시 출력: GPT Image 2.5 메인 프롬프트와 함께 같은 의도를 Gemini 3 Pro Image(5-component)와 현재 Midjourney V8(기본 V8.2)의 어조로 변환합니다.
- 프리셋 + 미세조정: 제품샷·인물·일러스트·풍경 프리셋과 프리셋별 미세조정 질문으로 디테일을 모읍니다.
프롬프트 텍스트만 산출합니다. OpenAI는 ChatGPT Images 2.5의 데스크톱 배포를 안내합니다. ChatGPT Work에서 이미지를 직접 만들 때는 media-codex-image의 현재 세션 경로를 따릅니다. Flare·Sunburst의 정확한 API 모델 ID를 지정하려면 OpenAI API 또는 지원 모델이 확인된 Higgsfield 연결을 사용합니다. 실제 생성 도구의 모델을 확인하지 못했다면 결과에 특정 API 모델 ID를 붙이지 않습니다.
트리거 키워드
GPT 이미지 프롬프트 ChatGPT 이미지 프롬프트 GPT Image 2.5 프롬프트 gpt-image-2.5 Flare Sunburst OpenAI 이미지 프롬프트 GPT 이미지 편집 프롬프트 gpt-image-2 프롬프트
워크플로우
사용자 자연어 한 줄
↓
[Round 1] 사용 가능한 질문 경로 — 작업 유형(생성/편집) + 프리셋 선택
↓
[Round 2] 사용 가능한 질문 경로 — 프리셋별 미세조정 (필요한 슬롯만)
↓
[Round 3] 사용 가능한 질문 경로 — 화면비 · 이미지 내 텍스트 · API 모델(필요할 때만)
↓
[내부] 슬롯 → 공식 원칙에 맞춘 프롬프트 (짧은 단락 또는 라벨 섹션)
↓
[내부] 같은 슬롯 → Gemini 5-component 변환 + MJ 키워드+파라미터 변환
↓
출력: 3개 모델 프롬프트 + 권장 파라미터 + 결과 검수 체크리스트 + 한국어 해설
사용자가 이미 구체적으로 적은 슬롯은 다시 묻지 않습니다. 결과를 바꾸는 정보만 확인합니다.
실행 규칙
Round 1 — 작업 유형과 프리셋 (필수)
이미 주어진 요청에서 생성인지 편집인지, 어떤 프리셋이 맞는지 확인합니다. 결과를 바꾸는 필수 정보가 비어 있으면 직접 실행에서만 현재 앱의 질문 채널을 사용합니다. 하위 에이전트에서는 질문 도구가 보여도 상위에 차단 보고를 반환하고, 직접 실행에 질문 채널이 없어도 필요한 입력을 명시한 차단 보고를 반환합니다. 편집이면 Round 2 대신 편집 워크플로우로 갑니다.
| 프리셋 | 적용 케이스 | references |
|---|---|---|
| 제품샷 (권장) | 커머스 상품 사진, 패키지 컷, 보석·시계 클로즈업 | presets/product-shot.md |
| 인물·캐릭터 | 인물 포트레이트, 페르소나 일러스트, 광고 모델 | presets/portrait.md |
| 일러스트·아트 | 카드뉴스 일러스트, 책 표지, 컨셉 아트 | presets/illustration.md |
| 풍경·환경 | 배경 이미지, 공간 사진, 시네마틱 배경 | presets/landscape.md |
What ships with it
10 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
- presets/illustration.md 4.0 KB
- presets/landscape.md 3.7 KB
- presets/portrait.md 3.9 KB
- presets/product-shot.md 3.3 KB
- references/editing-patterns.md 7.4 KB
- references/parameter-cheatsheet.md 7.9 KB
- references/prompting-fundamentals.md 6.3 KB
- references/text-rendering.md 3.4 KB
- references/workflow-recipes.md 7.8 KB
- tests/test-cases.yaml 6.4 KB
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 10d ago Changed · +1 lines 086221b5e26e
- 21d ago First seen · 247 lines · 334 tokens per session scan A 00ce24ce1e36
media-gpt-image-prompt is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (308 stars, last pushed 8d ago), licensed Apache-2.0. It adds 334 tokens to every session and 5,414 once invoked, about $0.0013 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-26.
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