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.
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/scenario-inspiration/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scenario-inspiration/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/scenario-inspiration/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/scenario-inspiration/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install scenario-labs/skills scenario-inspiration2Вручную: положить файлы
.github/skills/scenario-inspiration/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/scenario-labs/skills --path skills/scenario-inspirationВручную: положить файлы
.devin/skills/scenario-inspiration/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-inspiration -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора68
Похожие
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