К основному содержанию
скилл CX Codex

scenario-inspiration — скилл для Claude Code: арт-дирекшн и мудборды

Скилл для творческих задач без направления: собирает референсы, предлагает концепции на выбор и превращает выбранную в мудборд.

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

Что делает scenario-inspiration

Агент, которого просят «вдохновить», обычно выдаёт самый типичный ответ на бриф — и у всех с похожей задачей получается один и тот же вид. Скилл разбивает работу на четыре фазы: prime, widen, choose, board. Сначала фиксируются жёсткие ограничения и открытая ось, потом идёт сбор референсов, затем три-четыре взаимоисключающих направления, и в конце выбранное превращается в коллекцию.

Внутри есть скрипт scripts/wildcard.py — он тянет дальние домены из корпуса и печатает seed, поэтому розыгрыш можно повторить или намеренно не повторять. Запускается из папки скилла: python3 scripts/wildcard.py --count 4. Поиск идёт по своим ассетам, по публичному каталогу и по открытому вебу. Публичные ассеты принадлежат чужой команде: collection_add_assets на них возвращал 403, поэтому референсы сначала скачивают и загружают заново.

Скилл опирается на соседний scenario из того же репозитория. Если его нет среди доступных, попросите установить: npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>. Без присмотра агент продолжит по схемам инструментов и отметит пробел. Ещё одна частая ошибка — отдать модели мудборд из 18 картинок: сократите до трёх-шести референсов с ролями.

Какие задачи решает

  • выбрать направление, когда у задачи ещё нет никакого
  • собрать мудборд из референсов с пометкой роли каждого
  • уйти от типового AI-вида в генерациях
  • найти стиль по уже существующим ассетам команды
  • разложить бриф на ограничения и открытую ось

Примеры запросов агенту

  • собери мне мудборд для обложки альбома, направление пока не выбрано
  • предложи четыре взаимоисключающих концепции для карты уровней
  • прогони wildcard и покажи, что нашлось в дальних доменах

Как установить scenario-inspiration

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/scenario-inspiration/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scenario-inspiration/

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

Из того же набора68

scenario-blender-animation Скилл автоматизирует анимацию персонажей и объектов в Blender через Python-скрипты. Он полезен при позовом блокинге, сглаживании кривых, артикуляции лица и проверке дуг. CX Codex +1 425установок scenario-identity-library Ведёт персонажа или пропс от брифа до переиспользуемой библиотеки: интервью, якорное изображение, коллекция одобренных кадров, лист-развёртка. CX Codex +1 435установок scenario-meshy Скилл ведёт агента по конвейеру Meshy на Scenario: генерация меша, ретекстуринг, ремеш, UV-развёртка, риггинг и анимация. Пригодится, если делаете GLB для движка. CX Codex +1 433установок scenario-blender-texturing-shading Скилл для текстурирования и look-dev в Blender: собирает PBR-материалы из текстурных наборов, рисует маски и грязь, разбирается с цветовыми пространствами. CX Codex +1 430установок scenario-rodin Скилл для генерации 3D-ассетов моделями Rodin Hyper3D на Scenario через MCP. Пригодится, когда нужны персонажи или объекты из картинок либо текстового промпта. CX Codex +1 422установок scenario-3d-worlds Скилл для генерации проходимых 3D-миров и гауссовых сплатов на Scenario через MCP: из текста, картинки, панорамы или видео. CX Codex +1 418установок scenario-sparc3d Превращает одну-четыре фотографии в watertight-меш через модели Sparc3D на Scenario. Пригодится для игровых ассетов, AR/VR и 3D-печати. CX Codex +1 414установок scenario-report Помогает превратить сбой генерации или ошибку MCP-инструмента в воспроизводимый отчёт и отправить его в трекер Scenario. CX Codex +1 413установок

Похожие

fal-realtime nexu-io Скилл запускает генерацию изображений через fal.ai в реальном времени и потоковом режиме. Пригодится для мудбордов и черновых вариантов дизайна. CX Codex +1 2 700установок generate-reference-inspired-brand-worlds MengTo Помогает создавать серии брендовых концепций по визуальному референсу без копирования охраняемых элементов стиля. Контролирует степень сходства от 30% до 85%. CX Codex +1 1 300установок build-daily-inspiration-sites MengTo Создаёт отдельные задачи Codex для оригинальных лендингов по готовой подборке UI-референсов. Нужен, когда из подборки требуется получить самостоятельные проекты Sites. CX Codex +1 1 200установок motion-art-direction iart-ai Скилл задаёт правила движения до первой отрисованной сцены: одна кривая, один тайминг, один набор переходов на весь ролик. CX Codex +1 3 300установок art-direction rampstackco Помогает собрать бриф фотографу, иллюстратору или видеографу и оценить готовую креативную работу на соответствие бренду. CX Codex +1 667установок character-design omer-metin Скилл для ИИ-кодинга, который помогает проектировать игровых персонажей: силуэт, форму, цвет и пропорции. Пригодится, когда нужен концепт героя, злодея или NPC. CX Codex +1 400установок

Рядом в теме «Дизайн»

Всё по теме «Дизайн» →

Вопросы о scenario-inspiration

Как установить scenario-inspiration в Claude?

Выполните npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/scenario-inspiration/SKILL.md.

Что делает scenario-inspiration?

Проводит творческую задачу через четыре фазы: фиксацию ограничений, сбор референсов, выбор направления и сборку мудборда. На выходе — коллекция с аннотированными референсами.

Что нужно для работы скилла?

Соседний скилл scenario из того же репозитория. Если его нет, установите командой npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: scenario-inspiration
description: "Use when a creative task has no direction yet: finding inspiration, exploring looks or styles, proposing concept directions to pick between, building a moodboard or reference board, doing visual research, mining existing assets for a style, or escaping generic AI-looking output. Also when a saved Scenario collection should drive a new batch as art direction. Keywords: inspiration, moodboard, references, art direction, style exploration, concepts, serendipity, ideation, surprise me."
license: MIT
---

# Scenario Inspiration

## Overview

Asked for inspiration, an agent averages. It returns the most typical answer for the brief, so every
user with a similar brief gets the same look. This skill trades that for four phases: **prime**,
**widen**, **choose**, **board**. Connection and scope: see the `scenario` skill in this repo. If a
sibling skill named here is missing from your available skills, ask the user to install it
(`npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>`); unattended, proceed from tool schemas and
flag the gap.

Four moves carry most of the value. Name the reflex answer for this brief and the answer of someone
merely avoiding that reflex, then rule out both, because an agent told to be original lands on the
second-obvious answer. Randomize the operator, never the subject: what varies is the transformation
applied to the brief, and a random subject is just noise. When you generate candidates yourself
instead of searching for them, ask yourself for a distribution rather than an answer, and work from
its tail. Then make the user pick, because options that never resolve are a gallery, not direction.

## Quick reference

| Phase     | Do                                                                                     | Detail                                                   |
| --------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| 1. Prime  | Locked constraints, the open axis, both reflexes, what counts as a hit                 | [references/widen.md](references/widen.md)               |
| 2. Widen  | Four lanes plus wildcard draws; over-gather, near and far                              | widen.md, [references/sources.md](references/sources.md) |
| 3. Choose | Three or four mutually exclusive directions one named axis apart, plus an escape hatch | [references/choose.md](references/choose.md)             |
| 4. Board  | The pick becomes a collection, every reference annotated with its job                  | [references/moodboard.md](references/moodboard.md)       |

Four lanes feed phase 2. Ask the user first, for three things they already love and one they cannot
stand; unattended, take those from the task instructions and continue without them if it names none.
Then `search` with `target: "assets"` twice, once over the team's own work (`public` omitted) and
once over the public catalog (`public: true`), and last the open web, which is not a `search` call.
Public asset hits carried `metadata.prompt`, the wording that produced them, and `target: "models"`
hits carried `exampleAssetIds` at authoring time: free style research either way.
`images: {like, unlike}` steers by example in both directions.

Draw far domains yourself with [scripts/wildcard.py](scripts/wildcard.py), run from the skill
directory (`python3 scripts/wildcard.py --count 4`). A model asked for something random samples its
own habits; the script samples a corpus and prints its seed, so a draw can be replayed or
deliberately never repeated.

## Worked example: a puzzle game's world map, nothing decided

1. **Prime.** Locked: 16:9, readable at phone size. Open: everything else. Reflex: candy-colored
   isometric islands. Second reflex: the same islands, muted and "cozy". Both are out of bounds now.
   A hit is a map whose regions read apart in grayscale. Run the obvious query once and keep it as
   the baseline to beat.
2. **Widen.** `search` the project for anything already on brand, then `public: true` at
   `query_semantic_ratio: 0.8` and again at the keyword default, reading the prompts on the best
   hits. Draw four wildcards, run each as its own query, and keep near, middle, and far finds rather
   than only the strangest.
3. **Choose.** Name the axis first (here, how the world is depicted), then four positions on it.
   Each gets a title, an intent line, two or three references shown with `asset_display`, and who it
   wins for and when it fails. Say what you cut. Ask which is closest and what they would take from
   another, and offer the escape hatch. When nobody can answer, take the pick from the task
   instructions, else choose the option that best satisfies the hit line from prime, say which and
   why, mark it provisional, and keep going.
4. **Board.** `collection_create` the winner, then copy in every foreign reference: public assets
   belong to their own team, and `collection_add_assets` on one returned 403 at authoring time.
   `asset_download`, `curl -L`, `upload_asset`. `asset_update` each with its reason, tag the
   anti-references, hand the collection id to `scenario-image` or `scenario-consistency`.

## Common mistakes

- Skipping prime and searching the brief's own words, which returns the category reflex sorted by
  relevance.
- Four options that are one idea in four colors. If picking A does not rule out B, they are not
  directions.
- Presenting only the survivors. Naming what was cut, and why, is what makes the rest credible.
- Calling a set varied without checking it against what the literal query already returned.
- Treating every strange find as a keeper. It earns a slot only when you can name what it connects
  to and what it is worth.
- Boarding whatever came back. Every reference needs a job (light, color, composition, material,
  shape, subject, environment) or it is decoration.
- Mixing lighting worlds on one board: a hard-flash reference and a soft-window reference cancel at
  generation time.
- Handing a model an 18-image board. Reduce to three to six role-tagged references first.
- Shipping the undirected default when the brief asked for none of it: subject centered and facing
  the lens, posed, evenly lit, everything in focus, a processed gloss. Every axis a prompt leaves
  open (framing, moment, lens, time of day, light) is filled with the model's most average answer,
  so name each one.

© scenario-labs · MIT · scenario-labs/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой