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무료GitHub에 공개한국어 소개

ArtDirection

브리프와 제작 기준에 따라 이미지, 영상, 슬라이드, 사이트 화면 캡처의 시각 품질을 평가합니다. 두 비전 심사자가 점수와 결함 우선순위를 제시하고, 정해진 횟수 안에서 수정을 돕습니다. 평가를 통과한 결과물만 전달할 수 있으며, 사람의 점수와 의견은 별도 기록해 심사 보정에 활용합니다.

원문원문 설명 보기

Directs visual quality across images, films, slides, and site captures through a direction council, two vendors' vision judgments against anchored craft criteria, ranked defects, bounded iteration, gated delivery, and recorded human calibration labels. USE WHEN critique this, art direction, quality loop, rate the visuals, is this pro, iterate until it's great, deliver the render, art council. NOT FOR producing the artifact itself (use the appropriate image, motion, story-film, video-essay, web-design, or slide-production capability), for text writing audits, or for rating and rendering an ISA (ISA).

danielmiessler/LifeOS스타 19,636(GitHub 19,636 + cccskills 0)
연동 도구OpenAI

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 이미지 수정 항목의 우선순위 정리
  • 기준에 따라 영상이나 슬라이드 평가
  • 공개 전 시각 품질 점검
  • 평가 기록과 함께 통과한 결과물 전달

한국어 소개

할 수 있는 일

ArtDirection은 브리프에 따라 이미지, 영상, 슬라이드, 사이트 화면 캡처를 평가합니다. 브리프에는 대상 독자, 참고 자료, 시각 방향과 품질 기준을 담습니다. 방향 설정 위원회는 시각적 의도를 정리해 Direction.md에 기록합니다. 이어서 비전 심사자들이 제작 기준에 따라 결과물에 점수를 매기고, 수정할 수 있는 결함을 우선순위대로 제시합니다. 수정이 필요하면 최대 네 차례까지 평가를 반복하며, 기준 통과 여부와 미달 시 남은 문제를 보고합니다. 평가를 통과한 결과물만 전달 단계로 넘어갑니다. 사람의 점수와 의견도 기록해 이후 심사 보정에 사용할 수 있습니다.

이럴 때 유용합니다

이미지나 영상의 공개 전 외관을 점검하거나, 평가 의견을 우선순위가 있는 수정 목록으로 정리할 때 유용합니다. 평가 기록을 함께 제공하며 기준을 통과한 결과물을 전달할 때도 사용할 수 있습니다.

사용 예시

  • “이 렌더링을 평가하고 먼저 고칠 부분을 알려 주세요.”
  • “기준을 통과할 때까지 영상 평가와 수정을 반복해 주세요.”
  • “이 결과물에 7점을 주고 글자가 빽빽하다고 기록해 주세요.”

주의 사항

심사 서비스 설정이 필요합니다. 영상 평가를 위한 최초 설정에는 ffmpeg도 필요합니다. ArtDirection은 제작이 끝난 결과물의 품질 평가와 전달을 지원하며, 이미지나 영상, 슬라이드, 사이트 화면 자체를 만들지는 않습니다. 글쓰기 감사나 ISA 평가 및 렌더링에는 사용하지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

문서 점검

AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.

안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호평가 통과 후에만 전달하며, 브리프와 로그에 인증 정보를 넣지 말라고 명시합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족심사 서비스 설정과 영상용 `ffmpeg`가 필요하며, 상세 절차는 `Setup.md`에 있습니다.

점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 28일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(12)

  • SKILL.md7.4 KB
  • Intents/Calibrate.md964 B
  • Intents/Critique.md4.7 KB
  • Intents/Deliver.md1.4 KB
  • Intents/Direction.md1.4 KB
  • Intents/Loop.md2.0 KB
  • References/BriefExample.json982 B
  • References/Rubric.md7.3 KB
  • Setup.md3.7 KB
  • Tools/Calibrate.ts4.5 KB
  • Tools/Critique.ts73.0 KB
  • Tools/Deliver.ts15.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

ArtDirection

A shared quality loop for artistic deliverables: the Brief defines audience, register, references and bar; a Direction council resolves the visual intent into Direction.md; the domain skill produces the artifact against it; Critique yields two vendors' scores and ranked defects; iteration reaches the bar or reports the shortfall at four rounds; only a passing result reaches Deliver; and Calibrate records the principal's own verdict as evidence for later judge calibration. The domain skill makes the artifact; this skill supplies the quality evidence.

Ideal State

  • Nothing artistic reaches the principal or a public surface without a current passing critique from the judge panel bound to the exact bytes delivered. The panel is cross-vendor whenever two approved vendors are reachable; a one-vendor panel may still pass, and its report carries the vendor_missing flag as weaker evidence.
  • Every verdict is honest: pass only when the pooled median reaches the bar and each vendor median reaches bar minus 0.5, with no UNKNOWN score or critical defect, a cap hit reported with its shortfall, and an unreachable vendor reported as unavailable rather than as a quality failure.
  • Each round names ranked, located defects a producer can fix, judged against the concept-first rubric rather than adjectives.
  • A figure's anatomy and mechanics are judged as a defect class: extra or missing limbs, a grip or pose that does not match the object held, or physically impossible motion is a critical defect located by image region or frame, so the critique fails it; the judges read this rule from References/Rubric.md.
  • The principal's own scores are kept verbatim as labels, and judges change only through a deliberate calibration, never automatically.

Intent Routing

IntentTriggerFile
LoopFull quality loop or iterate to the barIntents/Loop.md
DirectionArt council or new visual directionIntents/Direction.md
CritiqueRate the visuals or inspect a renderIntents/Critique.md
DeliverHand over a passing artifactIntents/Deliver.md
CalibrateRecord the principal's score and noteIntents/Calibrate.md
FileRead when
References/Rubric.mdwriting a brief or reading a critique: the anchored axes, document and figure rules, defect shape and the Brief.json schema (References/BriefExample.json is a filled brief); Critique reads it at runtime
Setup.mdfirst-time setup: the two judge vendors' access, ffmpeg for films, and a no-cost proof

Tool contract

Run with bun skills/ArtDirection/ prefixed to each tool path, from the config root.

ToolCLI contract
CritiqueTools/Critique.ts --video <mp4> | --image <png> [--images <glob>] --brief <Brief.json> [--bar 8.5] [--samples 12] [--concurrency N] [--vendors openai,anthropic] [--sample-seed <n>] [--out <dir>] [--json] [--allow-identity]
DeliverTools/Deliver.ts --artifact <file> [--critique <Critique.json>] --to <dir>
CalibrateTools/Calibrate.ts --artifact <file> --verdict <1-10> --note "<text>"

Each intent file carries its tool's defaults, refusals and exit codes.

Data & Config

User customizations live at <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/ (configRoot is $CLAUDE_CONFIG_DIR when set, else ~/.claude). When it exists, its PREFERENCES.md, configurations and resources override the defaults here; when absent, the defaults stand. First-time setup (accounts, keys, config, a proof it works) is in Setup.md.

  • A brief may name "calibration": "<target>". Critique then adds that Calibrate target's Taste.json (the principal's labeled likes and dislikes) to the judge prompt and records its labels_hash in the report; a target with no profile yet is noted under outstanding. Briefs without the field produce the prompt they always did.
  • Calibration labels append to ~/.claude/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/labels.jsonl (fields in Intents/Calibrate.md).
  • The panel is the vision vendors named by art_judges in <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/Config.md (OpenAI, Anthropic and Google have seats; a missing file or key stops the critique with an error naming both). That folder's PREFERENCES.md, when present, is appended to References/Rubric.md as install-specific judging rules, and check_set.version hashes the two together. OpenAI vision runs as codex exec -i through the codex CLI signed in to ChatGPT (Assay/Tools/OpenAIVision.ts; no API key is read); Anthropic vision runs through LIFEOS/TOOLS/Inference.ts image input (the claude CLI on the subscription), never falling back to another vendor. Panel selection (--vendors) is in Intents/Critique.md. No credentials belong in briefs or logs.
  • Models come from LIFEOS/TOOLS/models.ts: CROSS_VENDOR.openaiJudge for OpenAI and the high rung of EFFORT_MODEL for Anthropic, never pinned here.
  • Preferences use configRoot above; the current credential and label implementations use the home .claude location.

Gotchas

  • Hand-over is gated by Deliver.ts because a first-draft video reached the principal with no critique on 2026-09-17, while the rule lived only in prose (the story is in the USER extension's History.md).
  • The rubric leads with concept (does the artifact carry its idea as one metaphor a stranger reads at a glance), and overall follows concept most. Changed 2026-09-28 after the principal's first Calibrate scores showed the old craft-first rubric ranking the scored artifacts almost at random (the measurement is in the USER extension's History.md).

Examples

User: "iterate until it's great" on a render → Loop intent → Brief.json and Direction.md exist, critique rounds run until the artifact passes the bar, or the four-round cap is reported with its shortfall.

User: "rate the visuals" → Critique intent → Critique.json with both vendors' scores, ranked defects and a pass, fail or unavailable verdict.

User: "that one's a 6, the type is cramped" → Calibrate intent → one label appended with verdict 6 and the note in the principal's words.

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