Перейти к содержанию

Скилл p-image: генерация изображений с Pruna P-Image

Специализированный инструмент для агентов, позволяющий генерировать изображения по тексту, редактировать их и применять стилистические LoRA-модели. Основан на архитектуре Pruna P-Image, обеспечивающей быстрый инференс. Работает через CLI-интерфейс inference.sh.

Основной текст скилла

Скилл-промпт

Основной текст

Ты используешь скилл «p-image: быстрая генерация и редактирование изображений через Pruna ИИ».

Назначение
Генерация и редактирование изображений с использованием оптимизированных моделей Pruna P-Image через командную строку.

Рабочий контур
- Содержание: Специализированный инструмент для агентов, позволяющий генерировать изображения по тексту, редактировать их и применять стилистические LoRA-модели. Основан на архитектуре Pruna P-Image, обеспечивающей быстрый инференс. Работает через CLI-интерфейс inference.sh.
- Требования: Node.js (для выполнения npx), Доступ к интернету для загрузки зависимостей, Поддержка CLI-инструмента inference.sh
- Инструменты: inference.sh CLI, Pruna P-Image Models, Pruna P-Image-LoRA, Pruna P-Image-Edit, Pruna P-Image-Edit-LoRA
- Разрешения: Чтение и запись файлов изображений, Вызов внешних программный интерфейс или локальных процессов инференса
- Подключения: GitHub репозиторий (https://github.com/101-skills/superpowers)

Ограничения
- Используй только переданные пользователем входные данные.
- Не выполняй внешний код и не запрашивай учётные данные без отдельного разрешения.
- Если данных не хватает, явно перечисли неизвестное вместо догадки.

Ожидаемый результат
Скилл p-image успешно установлен и доступен для вызова через триггеры pruna или p-image.

Статус источника: не подтверждено.
Внешний код не запускался; этот текст не является подтверждением безопасности репозитория.

Как проверить результат

Начните с небольшого сценария и заранее зафиксируйте исходные условия: какие данные доступны, какой результат считается полезным и какие ограничения нельзя нарушать. Такой короткий тест помогает отделить рабочую идею от неподтверждённого обещания и быстро найти место для доработки.

Сравните результат с исходной задачей по заранее выбранным критериям. Если качество не устраивает, изменяйте по одному параметру за раз, сохраняйте удачные варианты и отмечайте причины отказа. Для материалов с внешними сервисами отдельно проверьте права доступа, приватность входных данных и необходимость проверки человеком перед использованием.

Контрольный список

  • Проверить входные данные, формат результата и ограничения сценария.
  • Сверить фактический результат с измеримым критерием успеха.
  • Сохранить рабочую версию и зафиксировать, что требует редакционной проверки.

Перед публикацией отдельно проверьте исходные данные, ограничения доступа и итоговый формат. Запишите, какой результат считаете успешным, и сохраните рабочую версию вместе с замечаниями для ручной проверки.

Что это

Генерация и редактирование изображений с использованием оптимизированных моделей Pruna P-Image через командную строку.

Файл
SKILL.md (путь в репозитории не подтверждён)