Original em inglês: https://argusic.com/subject/gpt-image2-skill

GPT-Image2-Skill

Galeria de prompts do GPT Image 2/2.5, biblioteca de prompts de imagem, habilidade de agente e CLI para geração/edição de imagens da OpenAI.

Executa com mocksfonte: GitHubPythonMITcommit 05cb1130bba2

Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agent skills, ai image prompts, claude code skill, cli, codex skill, gpt image, gpt image 2 e gpt image 2 prompts.

GPT-Image2-Skill executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.

gpt-image-cli installed in a venv, all 18 offline tests pass, CLI help and skill launcher respond correctly, missing-key handling exits 2

O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido

Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).

Visão geral

veredito
Executa com mocks
Pontuação Argusic
92 / 100
custo da execução de verificação
US$ 0,02 (medido)
execuções registradas
1
último teste
estrelas
6.001
forks
481
issues abertas
1
observadores
12
tamanho
471 MB
criado em
último push

Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.

O que foi medido

Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.

Tempo de instalação
2 minutos
Da máquina limpa até o fim
3 minutos
Erros encontrados e corrigidos
0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
Como o resultado foi comprovado
unittest discover passed 18/18 tests (0 failures, 0 errors); gpt-image --help returned exit 0 with full flag listing; missing OPENAI_API_KEY exits 2 with expected error message; skills/gpt-image/scripts/generate.py --help also works
Tokens de modelo usados
72.242
Commit exato testado
05cb1130bba2
Imagem do container
sha256:cdd920bce783

O que não foi medido

A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.

Pico de memória da GPU
esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
Comportamento em uma execução longa
cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Comportamento com serviços reais
esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos

O fim da gravação

As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.

/bin/sh -lc 'cd /work/repo && ls skills/' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
get-prompt-from-image
gpt-image
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && find . -maxdepth 3 -name "AGENTS.md" -o -name "CLAUDE.md" -o -name ".…
 succeeded in 0ms:
./.claude-plugin
Everything is in good shape. Here's the report:
tokens used
72,242
Everything is in good shape. Here's the report:

Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.

Como foi testado

Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.

Pontos fortes e limites

Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.

O que deu certo

  • Instalado em 2 minutos, mais rápido que a mediana dos 106 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
  • Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
  • Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.

O que não deu certo, ou não se sabe

  • Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
  • Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.

Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, GPT-Image2-Skill foi o 35º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.

Também testados, na mesma área

Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.

Histórico de execuções

testado portentativaresultadopontuaçãocusto USDquando
Argusic Runner1/3Executa com mocks92,000,02

Tópicos (de GitHub)

agent-skillsai-image-promptsclaude-code-skillclicodex-skillgpt-imagegpt-image-2gpt-image-2-promptsimage-editingimage-generationimage-promptopenaiprompt-libraryprompt-templatesresearch-figurestext-to-image

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/GPT-Image2-Skill.svg)](https://argusic.com/subject/gpt-image2-skill)

Perguntas

GPT-Image2-Skill executa?
GPT-Image2-Skill executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 2 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou GPT-Image2-Skill?
Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 05cb1130bba2. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar GPT-Image2-Skill?
A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
Quanto tempo leva para instalar GPT-Image2-Skill?
2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
GPT-Image2-Skill precisa de GPU?
Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
O que dá errado ao instalar GPT-Image2-Skill?
Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
Como GPT-Image2-Skill se compara às alternativas?
Dos 107 projetos de agent-skills que a Argusic instalou e cronometrou, GPT-Image2-Skill foi o 35º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 78 de 107 chegaram a esse estado.
Onde estão as evidências de GPT-Image2-Skill?
A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.

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