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-higgsfield-assetsgit 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-higgsfield-assets)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/media-higgsfield-assets"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/media-higgsfield-assets/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-higgsfield-assets"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/media-higgsfield-assets.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00293 | $0.02035 |
| Opus 5 | $0.00147 | $0.01018 |
| Sonnet 5 | $0.00059 | $0.00407 |
| Haiku 4.5 | $0.00029 | $0.00203 |
Grade A, and why
media-higgsfield-assets 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 8d 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 — 106 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Higgsfield 에셋·후처리 (media-higgsfield-assets)
moai-media| 3D · 오디오 · 영상 분석 · 후처리 (코어:media-higgsfield-core)
개요
media-higgsfield-image와 media-higgsfield-video가 "새 이미지·영상 만들기"를 담당한다면, 이 스킬은 그 바깥의 네 영역을 담당한다: 3D 에셋, 오디오, 완성 영상 분석, 그리고 이미 있는 에셋의 후처리.
호출 계약·비용 프리플라이트·namespace 해석은 코어를 따른다:
- 호출 계약:
../media-higgsfield-core/references/call-schema.md - 라이브 조회:
../media-higgsfield-core/references/catalog-protocol.md - 잡·비용·리드백:
../media-higgsfield-core/references/job-lifecycle.md
트리거 키워드
3D, GLB, 메시, 리깅, 스켈레톤, 3D 모델링, 텍스처, PBR, 효과음, SFX, 앰비언스, 배경음악, BGM, 내레이션, TTS, 음성 합성, 보이스, 바이럴 예측, 훅 점수, 영상 분석, 업스케일, 4K, 리프레임, 아웃페인팅, 배경 제거, 누끼
네 영역과 진입점
| 영역 | 하는 일 | 상세 |
|---|---|---|
| 3D | 이미지·텍스트 → GLB 메시, 리깅, 애니메이션 | references/3d.md |
| 오디오 | 효과음·앰비언스·음악·TTS | references/audio.md |
| 분석 | 완성 영상의 주의·훅·리텐션 점수 | references/analysis.md |
| 후처리 | 업스케일·리프레임·아웃페인팅·배경 제거·모션 | 아래 §후처리 |
워크플로우
코어의 REQ-010 흐름을 그대로 따른다. 영역만 다를 뿐 순서는 같다.
- 의도 → 영역·후보 좁히기. 위 표에서 영역을 고르고, 해당 참조 파일로 후보 모델을 좁힌다. 파라미터를 단정하지 않는다.
- 라이브 조회.
models_explore(action:'get')로 실제 제약을 가져온다. 3D·오디오는 모델별 파라미터 편차가 이미지·영상보다 크므로 이 단계를 건너뛰면 거의 실패한다. - 비용 프리플라이트.
get_cost: true로credits확인. 3D의 텍스처·리깅·애니메이션은 각각 추가 비용이므로, 옵션을 켠 상태의 비용을 확인한다. - 승인 게이트. 크레딧이 나가기 전에 멈춘다 — 코어 §유료 생성 승인 게이트를 그대로 따른다. 프롬프트 전문·모델·입력 미디어·옵션·개수·
adjustments·견적 크레딧을 보여주고 승인을 받는다. 3D에서 텍스처·리깅·애니메이션 옵션을 켰다면 옵션별 추가 비용을 각각 보여준다 — 합계만 보여주면 어느 옵션이 비싼지 알 수 없다. - 생성. 승인된 값으로만 호출.
- 폴링·리드백.
job_status로 완료까지.adjustments가 있으면 사용자에게 보고한다.
후처리 (기존 에셋 변형)
새로 만들지 않고 이미 있는 에셋을 바꾸는 경우다. 각 작업에는 전용 도구가 있으므로, 같은 결과를 생성 모델로 재현하려 하지 않는다 — 전용 도구가 더 싸고 결과가 안정적이다.
| 요청 | 전용 도구 |
|---|---|
| 해상도 키우기 (이미지) | 이미지 업스케일 |
| 해상도 키우기 (영상) | 영상 업스케일 |
| 캔버스 넓히기 / 크롭 해제 | 아웃페인팅 |
| 영상 비율 변경 (가로↔세로) | 리프레임 |
| 배경 제거 / 투명 배경 | 배경 제거 |
| 모션 이식 / 리캐스트 / 퍼펫 | 모션 컨트롤 |
입력은 코어 규칙과 동일하게 media_id 또는 이전 잡의 job_id로 전달한다. 날것의 URL은 거부된다.
출력 형식
## Higgsfield 에셋 생성 결과
- 영역: [3D | 오디오 | 분석 | 후처리]
- 모델·도구: [models_explore로 확인한 실제 id]
- 적용 옵션: [텍스처·리깅·애니메이션 / 포맷·샘플레이트 / 등]
- 비용: [get_cost가 반환한 credits]
- Job ID / 결과 URL: [job_status completed]
- 서버 조정(adjustments): [있으면 그대로 보고]
What ships with it
3 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.
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.
- 8d ago First seen · 106 lines · 293 tokens per session scan A 07b293b81131
media-higgsfield-assets is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 293 tokens to every session and 2,035 once invoked, about $0.0015 per session on Opus 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 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
revenantworks-gamedev-pixelsmith
Directs pixel art that must read at several zoom scales at once — palette and silhouette rules per scale, a per-band "reads" checklist, terrain-versus-unit contrast, a one-scene look test, and briefs for an artist or an image generator. Trigger when a game renders one world through zoom bands or levels of detail…
add-mechanic
Add game mechanics with correct GDScript 4.x patterns -- movement, health, inventory, save/load.
debug-issue
Systematic Godot debugging decision trees for physics, signals, rendering, navigation, and input issues.
build-scene
Pattern-based Godot scene construction with node hierarchy templates and companion node rules.
release-checklist
Generates a comprehensive pre-release validation checklist covering build verification, certification requirements, store metadata, and launch readiness.
team-combat
Orchestrate the combat team: coordinates game-designer, gameplay-programmer, ai-programmer, technical-artist, sound-designer, and qa-tester to design, implement, and validate a combat feature end-to-end.