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 | $0.00300 | $0.02343 |
| Opus 5.5 | $0.00120 | $0.00937 |
| Sonnet 5.5 | $0.00060 | $0.00469 |
| Haiku 4.5 | $0.00030 | $0.00234 |
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 21d 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 — 107 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
생성 작업은 코어의 REQ-010 흐름을 따른다. 모델 상세가 보이는 것만으로 생성 도구가 있다는 뜻은 아니다. 먼저 현재 연결에 해당 작업의 제출·견적·상태 조회 도구가 모두 있는지 확인한다. 도구 이름과 노출 여부는 연결마다 다시 확인한다. 장면 분석 도구인 video_analysis_create를 Virality Predictor 점수와 동등하다고 취급하지 않는다.
- 의도 → 영역·후보 좁히기. 위 표에서 영역을 고르고, 해당 참조 파일로 후보 모델을 좁힌다. 파라미터를 단정하지 않는다.
- 라이브 조회. MCP는
models_explore(action:'get'), ChatGPT 공식 플러그인은 노출된 모델 상세 도구로 실제 제약을 가져온다. 이어 실제 제출 도구가 그 모델과 요청한 작업을 받는지 확인한다. 3D·오디오는 모델별 파라미터 편차가 이미지·영상보다 크므로 건너뛰지 않는다. - 비용 프리플라이트. 현재 연결의 해당 제출 경로 견적 도구로
credits를 확인한다. 견적 도구가 없으면 비용을 추측하지 않고 생성을 보류한다. 3D의 텍스처·리깅·애니메이션은 옵션을 켠 상태의 총비용을 확인한다. 옵션별 추가 비용은 견적이 실제로 분리해 줄 때만 표시한다. - 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. 옵션별 비용이 조회되지 않았다면 합계만 확인됐다고 명시한다. - 생성. 승인된 값으로만 호출.
- 폴링·리드백. 현재 연결의 상태 도구로 완료까지 확인한다.
adjustments가 있으면 사용자에게 보고한다.
후처리 (기존 에셋 변형)
새로 만들지 않고 이미 있는 에셋을 바꾸는 경우다. 현재 연결에 해당 전용 도구가 있으면 스키마를 확인하고 그 도구의 견적 모드로 먼저 비용을 조회한다. 입력 에셋·변형 옵션·견적 크레딧·잔액을 보여주고 코어의 승인 요청 계약을 따른 뒤에만 실제 잡을 제출한다. 하위 에이전트는 질문 도구가 보여도 승인서를 blocker로 상위에 반환한다. 견적 모드가 없거나 결과가 불명확하면 제출하지 않는다. 제출 뒤에는 반환된 잡 ID로 완료를 확인하고, 응답이 애매하면 기존 잡을 먼저 조회한다. 가격이나 결과가 다른 생성 경로보다 유리하다고 조회 없이 단정하지 않는다.
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.
- 21d ago Changed · +1 lines 37449b4c489d
- 1mo ago Changed · +7 tokens per session 364a688d39d0
- 1mo 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 (313 stars, last pushed 19d ago), licensed Apache-2.0. It adds 300 tokens to every session and 2,343 once invoked, about $0.0012 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 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
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.
email-personalization
Write hyper-personalized cold email icebreakers for B2B leads using their company intelligence and LinkedIn data. Use this skill whenever the user says "write icebreakers", "personalize emails", "email personalization", "cold email first lines", "write opening lines", "personalize outreach", "create email openers", or…
marketing-os-research
Answer an open question the Marketing OS already wrote down, then promote it to a finding. Takes its queue from the OS itself: files with status open-question in Intelligence/research/, open questions and untested beliefs in Analytics/what-works.md, and ideas with no established pain. Fans out one agent per stream in…
generate-visual
Generate on-screen visuals for Ben van Sprundel's YouTube videos using Higgsfield. Same brand system as the thumbnails (charcoal + coral, dot-grid, flat-stylized icons, bold uppercase text), but optimized for in-video slides shown during a tutorial. Use when the user says generate a visual, make a slide, on-screen…