Install
$ agentstack add skill-crealwork-ai-marketing-kit-image-gen ✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ● Network access Used
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README, it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
Image Gen
마케팅 이미지·AI 영상 생성의 단일 창구. 모든 생성은 Higgsfield CLI 경유 — 모델 카탈로그(gptimage2, FLUX 계열, 시네마틱/영상 모델)를 한 계정으로 쓴다. 기본 이미지 모델은 gptimage2 (텍스트/워드마크 재현 강함).
Hard rules
- Higgsfield가 유일한 생성 경로. 직접 API 호출은 힉스필드가 불가능한
환경에서만 (부록), 그것도 유저에게 알리고.
- 생성 전 계정 확인 필수:
higgsfield account status— 계정 이메일과
크레딧을 확인하고 시작한다. 잘못된 계정의 지출은 되돌릴 수 없다.
- 기본 모델 = gptimage2. 다른 모델(FLUX 등)은 유저 지정 또는 스타일 특성상
필요할 때 — higgsfield model list --image로 카탈로그 확인. 실패 시 다른 모델로 말없이 전환 금지 — 보고하고 유저가 결정.
- 변형은 기본 복수 생성: 용도당 최소 3개 (구도/톤/컨셉 다르게). **광고
소재는 A/B 전제 — 4개+** (훅 축 × 비주얼 축). 1장 생성은 이 스킬 위반.
- 생성 후 눈으로 검증: 각 결과를 READ — 이미지 속 텍스트는 글자 단위로,
손가락/로고 왜곡, 브랜드 컬러. 텍스트가 핵심인 이미지는 텍스트를 굽지 말고 HTML/PIL 오버레이가 기본. (예외: 유튜브 썸네일은 thumbnail-maker 룰대로 문구 포함 통생성이 기본 — gptimage2가 텍스트 렌더에 강해서.)
- 실존 인물은 유저 제공 사진 기반(
--image레퍼런스)만 — 얼굴을 지어내지 않는다. - Windows에서 CLI는 전체 경로로:
%APPDATA%\npm\higgsfield.cmd.
Setup (1회)
npm i -g @higgsfield/cli # Node 필요
higgsfield auth login # 브라우저 로그인
higgsfield account status # VERIFY: 이메일 + 크레딧
higgsfield model list --image # 카탈로그 확인 (gpt_image_2 포함)
생성
# 텍스트 → 이미지
higgsfield generate create gpt_image_2 \
--prompt "" --aspect_ratio 16:9 --quality high --resolution 2k \
--wait --json
# 이미지 입력 (실물 사진/디자인 레퍼런스 — 목업 합성, 인물 유지)
higgsfield generate create gpt_image_2 --image ./reference.png \
--prompt "" --aspect_ratio 9:16 \
--quality high --resolution 2k --wait --json
- 결과 파싱: 출력은 pretty-print JSON —
result_url키를 믿지 말고 stdout
전체를 json.loads 후 재귀로 이미지 URL을 전부 수집, 입력 레퍼런스가 올라간 호스트를 제외한 URL이 결과물. 파일로 저장한 출력은 BOM이 붙는다 (encoding='utf-8-sig'). 다운로드는 Python urllib.request.urlretrieve (Windows curl 인코딩 함정 회피).
- 일시적 502 → 1회만 재시도. 반복 실패는 보고.
- 레퍼런스 충실도가 중요한 합성은 프롬프트에 "reproduce EXACTLY as provided,
same layout/text/colors, no redesign" 를 명시 — 그래도 잔글씨는 근사치임을 유저에게 고지 (정본은 원본 파일).
- AI 영상 클립:
higgsfield model list --video로 모델 확인 후 동일 패턴 —
편집/합성 파이프라인은 ad-video·hyperframes가 소유.
용도별 스펙
| 용도 | 비율 | 변형 수 | 비고 | |---|---|---|---| | 뉴스레터 히어로 | 16:9 → 1200폭 리사이즈 | 3 | 텍스트 없는 비주얼 + 제목은 이메일 HTML로 | | 블로그 커버 | 16:9 | 3 | OG 1200×630 크롭 겸용 고려 | | 광고 소재 | 1:1 / 16:9 플랫폼별 | 4+ (A/B 필수) | 훅 축·비주얼 축 각각 다르게, paid-ads로 집행 | | 카드뉴스 배경 | 4:5 | 2–3 | 텍스트 영역 비워달라고 프롬프트에 명시 | | 목업 합성 | 장면에 맞게 | 2+ | --image로 실제 디자인 입력, EXACTLY 보존 지시 |
Workflow
account status확인 → 용도/비율/브랜드 톤(DESIGN.md) 확인 → 모델 선택.- 변형 축 설계 (예: A=인물 / B=제품 클로즈업 / C=추상) → 각각 생성.
- 전 변형 READ 검증 → 불합격 재생성 (같은 모델).
- 파일명
{용도}_{axis}_{n}.png— A/B 추적 가능하게. - 변형 세트로 제시 + 축 설명 한 줄씩 + 크레딧 사용량 언급.
부록 — 직접 API (Higgsfield 불가 환경 전용)
- OpenAI
gpt-image-2:POST /v1/images/generations(envOPENAI_API_KEY;
billing_hard_limit_reached = 크레딧 소진 보고). 편집은 /v1/images/edits.
- Google Nano Banana: Gemini
generateContent+inline_data이미지 입력
(env GEMINI_API_KEY). 둘 다 유저 고지 후에만. 그 외 모델/서비스 금지.
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: crealwork
- Source: crealwork/ai-marketing-kit
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
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- v0.1.0 Imported from the upstream source.