gen-thumb Skill

Name: gen-thumb Beschreibung: Erstellt virale YouTube-Thumbnails im Layer-Verfahren. Nutzt das Antigravity Image Plugin für Bildgenerierung und lokale Layer-Compositing-Schritte mit Character-Consistency-Unterstützung.

YouTube Thumbnail Pro Workflow

Die Most-Best-Practice für Klicks ist ein Layered Workflow — nicht alles in einem Prompt generieren, sondern jede Komponente separat und dann sauber compositen.

Vorgehensweise

1. Briefing: Analysiere das Thema und identifiziere die Kern-Emotion (surprised, shocked, excited, angry, curious).
2. Asset Generation:

• Background: Generiere einen Hintergrund (16:9) via Antigravity Image, passend zum Thema.
• Mascot Source: Lege Referenzbilder in assets/mascot/ ab. Der Composer nimmt das jüngste Bild als Source und verarbeitet es lokal mit Emotion/Glow.
• Object: Der Fokus-Objekt-Layer wird separat als eigene Ebene erzeugt.

1. Text-Design: Erstelle prägnanten Text (1-3 Wörter, max 4) in kräftigen Farben (weiß/gold) mit dicken Strichen und Schatten. Wird lokal mit Pillow gerendert.
2. Compositing: scripts/composer.py fügt alle Layer mit professionellen Effekten (Schatten, Kontrast, Tiefenunschärfe) zusammen.

Parameter

• topic (required) — Das Thema des Videos (z.B. "Warum KI-Agenten obsolet werden")
• emotion (optional) — Gewünschte Reaktion, z.B. surprised, shocked, excited, angry, curious. Default: shocked
• text (optional) — Der Text auf dem Bild (max. 4 Wörter). Default: Wird automatisch aus topic generiert.

Beispiel-Aufruf

/gen-thumb topic="Wie ich in 24h reich wurde" emotion="shocked" text="UNGLAUBLICH!"

Technische Details

• Bildgenerierung: generate_image via Antigravity OAuth (aktueller Plugin-Release: Gemini 3 Pro Image)
• Referenzbilder: Lege bis zu 4 Bilder in assets/mascot/ ab. Der Composer nutzt den jüngsten Source-Asset-Foto-Stand als Eingabe für die Mascot-Ebene.
• Green-Screen-/Glow-Trick: Hintergrund wird KI-generiert; Mascot/Object werden mit lokalen Glow- und Chroma-Key-Filtern sauber integriert.
• Output: outputs/thumbnails/thumbnail_A|B.png + outputs/layers/ für alle Ebenen.
• Preview: outputs/previews/preview.html mit beiden Varianten inline.

Implementierung

Der Skill besteht aus:

• SKILL.md (diese Datei)
• assets/mascot/ — Hier Deine Referenzbilder des Maskottchens ablegen (PNG, transparent bevorzugt)
• scripts/:
• composer.py — Orchestriert den gesamten Workflow, ruft Layer-Generatoren auf, führt Compositing durch.
• layer_1_background.py — Antigravity Image für Hintergrund
• layer_2_object_local.py — Lokaler Objekt-Layer (Pillow)
• layer_3_mascot.py — Lokaler Mascot-Processor (Pillow)
• layer_4_text.py — Pillow-Textebene
• compose_thumbnail.py — Finaler Compositor mit Blenden und Schatten
• fixtures/ — Rubric, Referenz-Thumbnails, Brand-Config

Warum das besser funktioniert

• Character Consistency: Durch Referenzbilder bleibt das Maskottchen immer gleich, nur die Mimik ändert sich.
• Quality Separation: Jede Ebene wird einzeln optimiert, nicht im komplexen Multi-Prompt geraten.
• Local Fast: Nur die Generierung braucht API; Composition ist rein lokal (Pillow).
• MrBeast-approved: Diese Layer-Technik wird von Top-Creatern verwendet.

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