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SKILL verified MIT Self-run

Image Gen

skill-crealwork-ai-marketing-kit-image-gen · by crealwork

Use when generating marketing images or AI video clips — newsletter heroes, blog covers, ad creatives, card news backgrounds, social visuals. All generation goes through the Higgsfield CLI (default model gpt_image_2). Triggers: "이미지 만들어줘", "뉴스레터 이미지", "블로그 커버", "광고 소재 이미지", "generate an image for", "hero image", "AI 영상 클립". 유튜브 썸네일 → thumbnail-maker. 사이트/카드 UI 디자인 → 해당 제작 스킬.

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✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

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No 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.

View the full security report →

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Reliability & compatibility

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2mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

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 →
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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

  1. Higgsfield가 유일한 생성 경로. 직접 API 호출은 힉스필드가 불가능한

환경에서만 (부록), 그것도 유저에게 알리고.

  1. 생성 전 계정 확인 필수: higgsfield account status — 계정 이메일과

크레딧을 확인하고 시작한다. 잘못된 계정의 지출은 되돌릴 수 없다.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.)

  1. 실존 인물은 유저 제공 사진 기반(--image 레퍼런스)만 — 얼굴을 지어내지 않는다.
  2. 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_url 키를 믿지 말고 stdout

전체를 json.loads재귀로 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

  1. account status 확인 → 용도/비율/브랜드 톤(DESIGN.md) 확인 → 모델 선택.
  2. 변형 축 설계 (예: A=인물 / B=제품 클로즈업 / C=추상) → 각각 생성.
  3. 전 변형 READ 검증 → 불합격 재생성 (같은 모델).
  4. 파일명 {용도}_{axis}_{n}.png — A/B 추적 가능하게.
  5. 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 (env OPENAI_API_KEY;

billing_hard_limit_reached = 크레딧 소진 보고). 편집은 /v1/images/edits.

  • Google Nano Banana: Gemini generateContent + inline_data 이미지 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.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.