下载地址
https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/org-09s83yf4--txlplfzdt.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-09s83yf4/txlplfzdt。把明确排序的静态图序列按逐帧毫秒时长批量封装为GIF,重开核对解码帧序、累计停留和循环参数,输出来源映射与量化损失报告。用于已有逐帧图片的设计交付,不制作AE/Photoshop工程或真实视频剪辑。
阅读全文 (展开查看完整说明)
概述
输入是已经完成的静态帧,输出是可以实际解码的GIF和时间线核对报告。本工具不新增动画动作,不猜原工程帧率,也不以文件扩展名判定动画已经成功。
工作流程
- 确认用户拥有输入许可,且任务只是封装现有帧。若需要原生透明度、真彩色、音频或精确视频同步,应另选格式和工具;本技能不宣称GIF能满足这些要求。已有PS/AE/AME或ImageMagick流程可用时无需迁移。
- 将每个序列写为jobs一项,含id、background、loop与frames。frames中每项有file(–root内相对路径)和duration_ms,顺序就是播放顺序。时长必须明确,不能从名字或“无延迟”猜值。loop=0表示无限循环,其他数值写入GIF循环字段;不同播放器对循环和最小时长的表现需另测。
- 所有帧必须是同尺寸的静态PNG/JPEG/GIF,EXIF方向先落到像素;透明帧合成到用户指定background RGB,再量化到每帧最多256色。不会静默拉伸、裁切、丢帧或安装依赖。
- 用已有Python/Pillow运行样例,目标目录必须不存在。
python scripts/assemble.py references/example-plan.json --root assets --output sample-gifs- 替换真实清单后运行到新目录。成功退出0,生成animation-001.gif等和timeline.json。业务ID只在JSON内,不能成为可执行命令或越界文件名。失败退出2,拒绝提交成功目录;写盘/解码失败可能留下.gif-staging目录,先检查而非覆盖重跑。
- 工具实际重开GIF,逐帧记录像素摘要与时长,按相同视觉区间核对输入量化结果。相邻相同帧可能被Pillow合并,但累计停留必须完全一致,visual_runs保留输入帧号。max_rgb_quantization_error显示原RGB到GIF量化像素的最大通道误差;不能把量化后相等说成原色无损。
- 人工打开成品观察目标播放器,核对速度、色彩和停留是否符合创作意图。当前封装验证不等于播放器播放、循环体验或无闪烁已验收。用户未提供真实工程时不声称完成工程渲染。
参数和失败条件
每批1至20序列,每序列2至100帧;单边最多2048像素,批次源像素合计4000万。duration_ms为20至60000且必须10的整数倍,防止格式舍入;相同帧合并停留不得超过655350ms。静态P/RGB/RGBA/L/LA模式可用,拒绝CMYK、源动画、缺图、根外路径、链接、混尺寸和非整数时长。loop整数0至65535,background为3个0至255整数。预算是保护边界,不是已通过的最大性能测量。
输入原件不变。脚本不连网络,不执行图中或清单里的文字指令。包内帧是自主测试图,仅证明封装、算术和失败检查;未测试100文件夹、品牌颜色、市场效果或用户节时。GIF不提供连续alpha,不支持音轨。
研究参考anthropics/skills的slack-gif-creator及GIFBuilder/validators;其相邻帧优化与输出核对提供比较线索。快照LICENSE.txt实际为Apache-2.0,API标识UNKNOWN如实保留。这里只借鉴方法,代码、示例和文字全部独立实现,不运行/复制上游,不依赖imageio/numpy,也不引用其Slack参数作为发布规则。固定SHA和取舍见references/synthesis.json。