Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to xuiltul/animaworks. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/xuiltul/animaworks/main/.claude/skills/pixel-asset-gen/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/xuiltul/animaworksWrote 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/xuiltul/animaworks/pixel-asset-gen)<a href="https://agentmods.dev/skills/xuiltul/animaworks/pixel-asset-gen"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/xuiltul/animaworks/pixel-asset-gen/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/xuiltul/animaworks/pixel-asset-gen"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/xuiltul/animaworks/pixel-asset-gen.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 | $0.00136 | $0.03317 |
| Opus 5 | $0.00068 | $0.01658 |
| Sonnet 5 | $0.00027 | $0.00663 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00332 |
Grade A, and why
pixel-asset-gen 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 9d 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 — 166 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Pixel アセット生成 — codexへの指示の出し方
ドット絵ワークスペース（/app/workspace/pixel/）のキャラクタースプライトを作る手順。
2026-07-29〜30にフリート全体で確立した方式を記録したもの。実プロンプト全文と後処理の詳細は同ディレクトリの PIPELINE_reference.md にある。
前提
- 画像生成は codexの組み込み
image_genで行う（grokには無い）。指示に「組み込みの image_gen ツールを使う。SVG/HTML/CSSでの代替は不可」と明記しないと、勝手にSVGで代替される - スプライトは 384×960（96×96フレーム × 4列 × 10行）、透過PNG、アルファ2値。
行順は idle / working / thinking / talking / walk_down / walk_up / walk_side /
sleeping / success / error（正本は
server/static/workspace/pixel/CONTRACT.md） - 実名アセットはリポジトリに置かない。配置先は
<data_dir>/animas/<name>/assets/pixel_sheet.png（人間役は<data_dir>/workspace_pixel/assets/chars/human.png）
方式は2つあり、使い分ける
| 状況 | 方式 |
|---|---|
| 基準キャラを新しく作る（1体目・画風を決める） | ゼロから生成。1枚の種で画風の承認を取ってから10行に展開 |
| 2体目以降・フリートへ展開する | 承認済みシートを土台にした「キャラ差し替え」 |
2体目以降を独立生成してはいけない。 キャラごとに顔の大きさがバラバラになり、 オフィスに並べた瞬間に不揃いだと分かる（フリート全体で実際に失敗して作り直した）。
キャラ差し替え方式の手順（これが本題）
0. 正本とidentityを固定する
- 形状・ポーズ・ドット密度の正本は、現在承認済みのmio
~/.animaworks/animas/mio/assets/pixel_sheet.pngとする。開始時にSHA-256を記録する。 - 対象Animaの
assets/prompt.txt、avatar_chibi.png、avatar_bustup.pngを読み、 髪型、髪色、瞳、髪飾り、服装を1つのidentity仕様へ確定する。 - 参照同士が矛盾する場合は多数一致と明示記述を優先し、解消できなければ生成前に人間へ確認する。
- identity仕様は10行40フレーム共通の不変条件である。状態によって髪丈、髪飾り、瞳、服装を変えない。
1. 土台を作る — ここが成否を分ける
承認済みシートを行ごとに切り出し、全10行を例外なくPOINTで400%拡大し、透明部分をマゼンタで埋めた 1536×384の画像**を編集対象にする。
magick <基準シートの行ストリップ>.png \
-filter point -resize 400% \
-background '#FF00FF' -alpha background -alpha remove -alpha off \
<作業dir>/base_row0_idle_x4_magenta.png
384×96のまま渡すとモデルが顔・髪・体型を再解釈する。idleだけでなく全10行で必ず400%版を渡す。 過去のMei生成では後半行が低解像度入力へ戻り、行ごとに長髪とボブが混在したため、低解像度入力は不合格とする。
2. image_genへの指示
1行につき1回呼ぶ。入力画像はこの順で3枚:
- 上で作った400%＋マゼンタの土台（＝編集対象）
- そのキャラの
avatar_chibi.png（全身・服装の同定） - そのキャラの
avatar_bustup.png（顔・色の同定）
プロンプトは precise-object-edit 構成で書く。全文は PIPELINE_reference.md にあるが、要点は:
- Primary request: Image 1 を編集する。キャラの同一性だけを差し替え、レイアウト・ スケール・シルエット・アニメーション・ピクセルグリッドは Image 1 のまま
- Composition: 4コマそれぞれのポーズ・向き・体の大きさ・肩幅・頭頂の高さ・ 露出した顔の大きさ・顔の中心・目鼻口の位置と間隔を維持。顔や頭を大きくするな
- Constraints: 目・眉・鼻・口・頬は小さく分離した読み取れるドットの塊のまま。 顔（目・鼻・口・頬）に新しい暗色の点・影・輪郭・髪の毛・孤立ピクセルを重ねるな。 暗い髪は顔の境界からはっきり分離させる
- Scene: 背景は完全に均一な #FF00FF のみ（影・グラデーション・床・照明変化を入れない）
- Avoid: black blobs, stray dark pixels, facial dirt, 机・椅子・モニタ・吹き出し・文字・影
- Identity lock: 確定した髪丈、前髪、髪飾りの側、両目の色、服色を文章で毎行繰り返す。 「Images 2 and 3のどちらかを自由に選ぶ」とは書かない
What ships with it
6 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.
- 9d ago First seen · 166 lines · 136 tokens per session scan A f50f06862453
pixel-asset-gen is a skill published in the GitHub repository xuiltul/animaworks (254 stars, last pushed today), licensed Apache-2.0. It adds 136 tokens to every session and 3,317 once invoked, about $0.0007 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
hive.image-generation
Required before calling imagegenerate. Create and edit images from a prompt — generate an image, make a picture / logo / illustration / icon / banner / poster / thumbnail / hero image / mockup / product shot / social graphic, or edit / restyle / combine existing images from reference images. Uses OpenAI gpt-image-2…
prompt-craft
Translate natural language image descriptions into detailed, structured DALL-E prompts with subject, style, composition, lighting, and mood specifications.
presentation-template-designer
Plan reusable presentation templates from a creative brief, optional brand assets, or an existing deck. Use when Codex needs to define a slide inventory, choose an editable presentation toolchain, author or validate a template manifest, adapt a visual system for PowerPoint or Google Slides, or prepare a reviewed…
openai-image-cli
Generate, edit, and manage images via OpenAI's GPT Image and DALL-E models.
cardnews
A workflow for creating five-image Instagram carousel posts, also called card news. It covers planning the slides, generating images, converting them to JPG, writing a caption, and preparing an upload.
youtube
A YouTube integration for searching videos, reading video details, summarising subtitles, viewing subscriptions and liked videos, downloading videos, and monitoring channels for new uploads.