# Grafix Art Loop Orchestrator > Grafixアート反復（N回・M並列）を、エージェント直書きで自動実行し、成果物をsketch/agent_loop配下へ保存する。このモードでは計画 md の新規作成は不要とする。 Use when this capability is needed. - Skill: `tomevault-io/grafix-art-loop-orchestrator` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add tomevault-io/grafix-art-loop-orchestrator` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tomevault-io/grafix-art-loop-orchestrator/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: tomevault-io (https://skillmd.com/u/tomevault-io) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/tomevault-io/grafix-art-loop-orchestrator --- # Grafix Art Loop Orchestrator ## 目的 - grafixを用いて、ハイクオリティなアートをLLM自身で生成する。副産物として生じるprimitiveやeffectをgrafixの新ネタ候補として貯めていく。 - 全イテレーション終了後、このスキルを改善(ex. コンテキストの無駄消費削減、より多様で高品質なアートを生成)するための`skill_improvement_report.json` 出力。 ## 全体像 1. ideaman: 初回はアートの核となるアイデア`CreativeBrief.json`をM個生成。criticの批評を受け取った際は、それを踏まえた次反復の改善指示。 2. artist: 1を基に、M体のサブエージェントで完全に独立したM個の`sketch.py`バリアントを実装。レンダリングして画像生成。後述のMCPツールでartistを呼び出すこと。 3. critic: 2の**出力画像**を認識し、アートとしてのクオリティを批評した`critique.json`を生成。 - 上記を1イテレーションとする。1イテレーションごとに、生成アートをタイル状に並べたcontact_sheet.pngを出力。 - 全イテレーション後、`contact_sheet.png`をさらにタイル状に並べた`summary.png`を出力。合わせて`skill_improvement_report.json`を出力。 ## 実行ルール - skill 開始直後に `run_id` を作成し、全出力の保存先である `sketch/agent_loop/runs/`ディレクトリを生成。その中にiter_XXディレクトリを都度作成。 - run ディレクトリ生成は機械処理として次を使って固定する（run_id は `run_YYYYMMDD_HHMMSS_n{n}m{m}` 形式のみ）。 - `PYTHONPATH=src /opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python .agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/scripts/init_run_dir.py --n --m --update-latest` - 生成の多様性を保つため、以下を遵守すること。 - 各 variant ごとに作業ディレクトリ（`.../iter_XX/vY/`）を切り、`artist` は `sketch.py` を独立して実装（各ファイルでアプローチを分ける）。 - ideaman/artist/critic は **LLM が担う role**であり、その出力はLLMによって直接生成する。つまり、固定 JSON を吐くだけの補助スクリプト（例: `tools/ideaman.py`）での代替禁止。 - `python` 実行が必要な場合は、必ず `/opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python` を使う。 - `python -m grafix ...` 形式の実行は、`/opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python -m grafix ...` に統一。 - contact sheet 生成は創作判断ではなく機械処理として、次を使って固定する。 - iteration 用: `PYTHONPATH=src /opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python .agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/scripts/make_contact_sheet.py --mode iter --iter-dir sketch/agent_loop/runs//iter_XX` - 最終集約用: `PYTHONPATH=src /opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python .agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/scripts/make_contact_sheet.py --mode final --run-dir sketch/agent_loop/runs/` - 出力境界 - 出力（画像・JSON・`sketch.py`・stdout/stderr・診断ファイル・中間ファイル）は **すべて** `sketch/agent_loop/runs//` 配下に保存する。 - `sketch/agent_loop` 外への出力を禁止する（例: `/tmp`, リポジトリ直下, ホーム配下の任意パス）。 - `mktemp` の既定ディレクトリ、`tempfile` の既定 `/tmp` を使わない。 - 一時作業が必要な場合は `sketch/agent_loop/runs//.tmp/` のみ使用する。 - 全イテレーション後の`skill_improvement_report.json` - `improvements` には、実際の run 内 evidence に紐づく改善提案だけを書く。「作品の出来」ではなく「skills 改善」に限定。 - `discovery_cost` には、今回追加で調べた項目と「次回はどの references に前置きすべきか」を書く。 - `redundant_info` には、次回入力から削除/要約できる情報のみを書く。 - `decisions_to_persist` には、次 run で固定適用する決定だけを最小表現で残す。 ## Artist 実行 - 実行系 MCP サーバ `grafix-art-loop-codex-child-artist` - tool: `art_loop.run_codex_artist` - 引数: `variant_dir`（例: `sketch/agent_loop/runs//iter_XX/vYY`） - tool: `art_loop.read_text_tail` - 用途: run 配下のログ末尾確認 ## 参照資料 - イテレーション開始前に、まず次を読む。 - `.agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/references/project_quick_map.md` - `.agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/references/grafix_artist_guide.md` - `.agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/references/contact_sheet_spec.md`（contact sheet 生成時） - 上記で足りる情報について、リポジトリ全体の横断探索をしない。 - 追加探索は「不足している具体情報」に限定。`skill_improvement_report.json`に再発防止策を残す。 - primitive/effect レジストリ参照順（CLI優先） - 第1優先: `PYTHONPATH=src /opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python -m grafix list primitives` / `PYTHONPATH=src /opt/anaconda3/envs/gl5/bin/python -m grafix list effects` の実行結果を使う。 - フォールバック: 上記が実行不能な場合のみ `.agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/references/primitives.txt` / `.agents/skills/grafix-art-loop-orchestrator/references/effects.txt` を参照する。 --- > Converted and distributed by [TomeVault](https://tomevault.io/claim/tyhts0829) — claim your Tome and manage your conversions.