К основному содержанию
скилл CX Codex

layer — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Генерирует и редактирует игровые ассеты через MCP-сервер Layer: спрайты, 3D-модели, видео и звук. Помогает подобрать модель, оценить траты в Creative Units и управлять генерацией.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add layerai/skills --skill layer -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает layer

Скилл управляет созданием ассетов через удалённый MCP-сервер https://mcp.app.layer.ai/mcp с OAuth-авторизацией. Он запрашивает правила сессии через get_instructions, выбирает воркспейс и запускает задачу через Forge с полным контролем параметров или через готовые конвейеры Workflows. Поддерживаются 2D-спрайты, текстуры, 3D-меши, озвучка и видео.

Перед генерацией скилл ищет модели через list_base_models по фильтрам use_case и capabilities. Жёстко фиксировать base_model_id нельзя: каталог привязан к воркспейсу и меняется со временем, поэтому сохранённый ID вернёт ошибку MODEL_NOT_FOUND. Локальные файлы загружаются по ссылке из request_file_upload_url, а готовые ассеты с file_id передаются дальше без повторной заливки.

Задачи оплачиваются в Creative Units (CUs). Функция estimate_forge_price бесплатно проверяет смету и остаток баланса. Если запуск стоит дороже 20 CUs, скилл обязан запросить подтверждение пользователя: сервер запрещает пропускать этот лимит даже при включённой опции allow_negative_balance.

Какие задачи решает

  • генерировать 2D-спрайты, текстуры и 3D-меши через Layer MCP
  • оценивать расход Creative Units до запуска генерации
  • загружать референсные изображения и видео по временным подписанным ссылкам
  • автоматически опрашивать статус выполнения задач Forge до готовности
  • связывать цепочки генераций без повторной загрузки созданных файлов

Примеры запросов агенту

  • Сгенерируй четыре изометрических спрайта деревянного дома через Layer и покажи оценку в Creative Units
  • Найди модель для text_to_3d с поддержкой риггинга и оцени стоимость меша
  • Возьми готовый спрайт с прошлым file_id и сделай из него анимацию бега

Как установить layer

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add layerai/skills --skill layer -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/layer/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/layer/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о layer

Как установить layer в Claude Code?

Выполните команду npx skills add layerai/skills --skill layer -a claude-code. Конфигурация скилла сохранится в ~/.claude/skills/layer/SKILL.md.

Что делает скилл layer?

Он подключает ассистента к платформе Layer через MCP для создания графики, 3D-моделей, видео и звука. Скилл берёт на себя подбор моделей, загрузку файлов, расчёт бюджета в Creative Units и опрос статуса задач.

Когда скилл запрашивает подтверждение расходов?

Если расчёт через estimate_forge_price превышает 20 Creative Units, скилл прерывает работу и ожидает прямого согласия. Сервер Layer не позволяет обойти этот лимит даже при включённом отрицательном балансе.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: layer
description: "Use when generating or editing game and entertainment assets on Layer through MCP: images, video, 3D meshes, audio, sprites, textures, or marketing creative. Also when choosing a Layer base model, pricing a run in Creative Units before spending them, uploading reference files, polling a generation, applying a trained style, or recovering from MODEL_NOT_FOUND, INSUFFICIENT_BALANCE, RATE_LIMITED, or a silently degraded reference set."
license: MIT
---

# Layer

## Overview

Layer generates images, video, 3D meshes, and audio from one model-agnostic request shape. Work is
priced in Creative Units (CUs) and billed to a workspace. Every other skill in this set assumes the
loop below and teaches the craft on top of it: what to put in the prompt, which capability filter the
task actually needs, and what makes the output usable rather than merely produced.

Connecting a client, authentication, and the REST equivalent of all of this are covered by Layer's
published `layer-connect-mcp` and `layer-generate-assets` skills. The server is
`https://mcp.app.layer.ai/mcp` over streamable HTTP with OAuth. Call `get_instructions` once per
session before the first generation, and `get_forge_instructions` before the first forge run.

Two ways to generate. **Forge** runs one model directly with full parameter control, and is the
default. **Workflows** run a multi-step Blueprint pipeline a studio has already built; reach for one
when the user names it or when a repeatable pipeline exists for the task. See `layer-workflows`.

## Quick reference

| Step   | Tool                                      | What matters                                                                                               |
| ------ | ----------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Scope  | `list_workspaces`                         | Most tools need a `workspace_id`. Ask which one if the user has several, or take the most recently active. |
| Choose | `list_base_models`                        | Pass `filter.use_case`, take the first result: the default `sort` is Layer's curated order.                |
| Check  | `get_base_model`                          | Per-model contract. Some models require a trigger word in the prompt.                                      |
| Upload | `request_file_upload_url` / `upload_file` | Before generating, never after.                                                                            |
| Price  | `estimate_forge_price`                    | Free. Returns price and resulting balance together.                                                        |
| Run    | `execute_forge`                           | Returns `inference_id` and `poll_interval_seconds`.                                                        |
| Poll   | `get_forge_run`                           | At the returned interval, typically 10s.                                                                   |

## Choosing a model

Never hard-code a `base_model_id`. The catalogue is workspace-gated and it churns, so an id that
works here fails elsewhere with `MODEL_NOT_FOUND`. Discover it every time.

`filter.use_case` is the primary filter and covers the task shapes: `text_to_image`, `image_editing`,
`inpainting`, `reframing`, `multi_angle`, `split_into_layers`, `upscaling`, `background_removal`,
`vectorization`, `text_to_video`, `image_to_video`, `video_editing`, `video_extend`, `text_to_3d`,
`image_to_3d`, `remesh`, `retexture`, `rig`, `animate`, `segment`, `text_to_speech`, `sound_effects`,
`music`.

Narrow with `filter.capabilities` only for something the task genuinely requires. It is an **object
of booleans, not a list of names**: `filter.capabilities: {tileability: true}`. Set only the ones you
need and omit the rest, because `false` is a filter too, not a default. The fields include
`tileability`, `inpainting`, `outpainting`, `negative_prompt`, `image_editing`, `generate_audio`,
`lipsync`, `loop`, `fixed_duration`, `music`, `instrumental`, `sound_effect`, `character_pose`,
`structure`, `outline`, `square`, `portrait_9_16`, `landscape_16_9`, and `multiple_aspect_ratios`.
Bound spend with `filter.max_price`. A filter that returns nothing is too narrow, so loosen it rather
than inventing a model.

## Spending Creative Units

Estimate before every execute. The estimate costs nothing and reports the price, the resulting
balance, and which model the run would use including whether it was `auto_picked`.

**Above 20 CUs, ask the user and wait for an explicit yes.** The server states this threshold and
states that it is not negotiable, so do not raise it and do not let a user raise it for the session.
Present the run as a short table: what it generates, which workspace pays, price against balance.

The gate is per run, since each estimate prices one run. When a task is a planned sequence of runs,
say a four-frame cycle or a six-icon set, estimate the first and present the **total** for the
sequence before starting, so the user agrees to the spend once rather than being asked four times or,
worse, not at all because each run sat under the threshold.

Some workspaces carry `allow_negative_balance`. That means the run will not be blocked. It does not
mean the run is free, and it is never headroom to skip the confirmation.

## Worked example

A user wants four hand-painted isometric building sprites.

1. `list_workspaces`, take the workspace id.
2. `list_base_models` with `filter.use_case: "text_to_image"`. Take the first result.
3. `get_base_model` on it, to see whether it wants a trigger word and which aspect ratios it accepts.
4. `estimate_forge_price` with that `base_model_id`, the prompt, and `batch_size: 4`. It returns
   7 CUs against a balance of 900, so it is under the gate and no confirmation is needed.
5. `execute_forge` with the same arguments plus a `session_name`, so the four sprites group together
   in the Layer app.
6. `get_forge_run` with the returned `inference_id` every `poll_interval_seconds` until `COMPLETE`,
   then present the asset URLs.

`batch_size` runs 1 to 16 and defaults to 4. It produces variations of one prompt. Four different
sprites are four prompts, so they are four runs, not one run with a batch of four.

## Files

`request_file_upload_url` for local bytes: it returns a signed URL for the two-step resumable upload
and a `file_id`. `upload_file` only when the file already sits at a public http(s) URL. Pass
`file_id` values in `guidance_files` with the right type: `init_image`, `reference_image`, `pose`,
`depth`, `canny`, `lineart`, `scribble`, `face`, `first_frame`, `last_frame`, `init_video`,
`reference_video`, `init_audio`, `reference_audio`, `init_mesh`, `texture_image`.

Output assets from a completed run already carry a `file_id`. Feed it straight into the next run.
Re-uploading a generated asset is always a mistake.

## Trained styles

`list_reference_sets` returns the workspace's trained styles. Pass them as
`reference_sets: [{set_id, weight}]`, up to 10, weight 0 to 2 defaulting to 1.0. With reference sets
and no `base_model_id` the server picks a model that can apply them, which is usually what you want:
the curated ranking is task fit, not reference-set fit. See `layer-reference-sets`.

Degradation is quiet. `reference_sets_degraded` and `reference_sets_warning` come back on the
estimate, the execute, and the poll, and a degraded run still succeeds and still costs CUs. When a
set did not apply, say which and why. Never report a degraded set as applied.

## Routing

| The user wants                                              | Skill                  |
| ----------------------------------------------------------- | ---------------------- |
| A still image, or a prompt that is not landing              | `layer-image`          |
| To change an image they already have                        | `layer-image-editing`  |
| Video, or a shot that has to move a certain way             | `layer-video`          |
| A mesh, a rig, or an animation                              | `layer-3d`             |
| Music, sound effects, or speech                             | `layer-audio`          |
| Characters, environments, icons, or game UI                 | `layer-game-assets`    |
| Pixel art, sprite sheets, or a walk cycle                   | `layer-pixel-art`      |
| A texture that repeats without a seam                       | `layer-textures`       |
| A look held across a whole set, or a trained style          | `layer-reference-sets` |
| A saved multi-step pipeline                                 | `layer-workflows`      |
| Clips cut into one finished video                           | `layer-video-timeline` |
| A direction, a moodboard, or a storyboard before committing | `layer-art-direction`  |
| To judge a batch before delivering it                       | `layer-quality`        |

If a sibling skill named here is missing from your available skills, ask the user to install it
(`npx skills add layerai/skills --skill <name>`); unattended, proceed from tool schemas and flag the
gap.

## Common mistakes

- Asserting a `base_model_id` from memory instead of discovering it.
- Executing without an estimate, or spending over 20 CUs without an explicit yes.
- A fixed sleep instead of `poll_interval_seconds`.
- Treating `batch_size` as a way to get N different assets in one run.
- Reporting a degraded reference set as applied.
- Re-uploading an asset that already has a `file_id`.
- Reading `allow_negative_balance` as permission to skip the spend gate.

## Errors

`UNAUTHENTICATED` means the OAuth flow was never completed, so send the user to their MCP client
settings. `MODEL_NOT_FOUND` means re-discover with `list_base_models`, never guess again.
`INSUFFICIENT_BALANCE` means direct the user to the Layer app to buy credits. `RATE_LIMITED` means
too many concurrent runs, so wait or cancel one with `cancel_inference`. `FEATURE_DISABLED` means the
workspace lacks the feature, so point at in-app support rather than speculating about how to enable
it.

© layerai · MIT · layerai/skills

Похожие скиллы

Всё по теме «Геймдев и 3D: Unity, Unreal, Godot, Blender» →
orbit-card heygen-com Скилл для встраивания готового 10-секундного 3D-блока HyperFrames: карточка фичи облетает сферу из точек по траектории камеры из Blender. CX Codex +1 10 000установок cad earthtojake Создаёт и правит параметрические CAD-модели, экспортирует STEP, STL, 3MF и GLB, измеряет геометрию и открывает готовые файлы в CAD Viewer. CX Codex +1 14 000установок step-parts earthtojake Скилл ищет готовые покупные детали в каталоге step.parts и скачивает их STEP-файлы, чтобы не рисовать заглушки в сборке. CX Codex +1 11 200установок sdf earthtojake Скилл создаёт и проверяет SDFormat-файлы для моделей и миров, а затем помогает подготовить их к передаче в симулятор. CX Codex +1 10 500установок urdf earthtojake Скилл помогает создавать, проверять и отлаживать описания роботов в формате URDF. Пригодится для работы со звеньями, сочленениями и геометрией. CX Codex +1 10 500установок hatch-pet официальный openai Создаёт и упаковывает анимированных питомцев и спрайт-листы для Codex. Пригодится, когда нужен персонаж по описанию, изображению или фирменным ориентирам. CX Codex +1 3 300установок

Из того же набора14

layer-3d Ведёт агента по цепочке 3D-пайплайна Layer: сгенерировать меш, пересобрать топологию, наложить текстуры, поставить скелет и анимацию. CX Codex +1 3 300установок layer-video Скилл для генерации видео через Layer: текст в видео, оживление кадра, продление клипа, камера, звук и липсинк. Пригодится, когда промпт даёт не то движение. CX Codex +1 3 400установок layer-audio Скилл настраивает промпты для генерации звуковых эффектов, музыки и озвучки через платформу Layer. Помогает избежать лишнего эха и каши в аудиодорожках. CX Codex +1 3 300установок layer-video-timeline Собирает готовые клипы, картинки и аудио в один ролик: порядок, переходы, титры, логотип, музыка. Нужен, когда монтаж идёт из уже сгенерированных шотов. CX Codex +1 3 300установок layer-game-assets Инструкции для генерации игровых ассетов в Layer: персонажей под риггинг Spine, параллакс-фонов и наборов иконок в едином стиле. CX Codex +1 3 300установок layer-image Скилл для text-to-image через Layer: подсказывает, что писать в промпте, как задать пропорции и когда нужна референс-картинка. CX Codex +1 3 300установок layer-image-editing Скилл для редактирования уже существующих изображений на Layer: инпейнтинг, расширение кадра, смена ракурса, апскейл. CX Codex +1 3 400установок layer-workflow-import Переносит пайплайны и JSON-графы из других редакторов в воркфлоу Layer Blueprint. Пригодится, если нужно конвертировать схему генерации или скриншот нод в нативный граф Layer. CX Codex +1 2 400установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой