gpt-image-2-photo-reading

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gpt-image-2-photo-reading

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Reads an uploaded photo with GPT Image 2 and produces a structured, multi-point annotated analysis image + text: face-feature/eyewear styling, or entertainment-only palm/face reading (관상/손금). Use when "얼굴 분석", "안경 추천", "관상", "손금", "손금 봐줘", "算命", "face feature analysis", "eyewear recommendation", "glasses guide", "palm reading", "physiognomy reading". Do NOT use for plain image generation/editing with no reading structure (use gpt-image-2), or PPT slide translation (use ppt-image-translator).

GPT-Image-2 Photo Reading

주어진 사진(얼굴/손바닥)을 GPT Image 2 vision+생성으로 읽어, 주석이 달린 분석 이미지 + 구조화된 텍스트 포인트를 만든다. 원본 트윗 distill: 얼굴 특징 분석+안경 추천(@LinusEkenstam), 손금 분석 (@xiaoxiaodong01). 두 모드 모두 이 스킬이 프롬프트 팩을 소유하고, 실제 생성은 gpt-image-2 스킬에 위임한다(엔진 재구현 금지, [[thin-harness-fat-skills]]).

⚠️ 엔터테인먼트 고지 (필수 — 항상 노출)

관상/손금(reading 모드)은 오락 목적이며 과학적·의학적·심리적 사실이 아니다. 결과 이미지· 텍스트에 아래 문구를 반드시 포함한다:

"이 분석은 재미로 보는 콘텐츠이며 과학적 근거나 예측력이 없습니다. 의학적·심리적 진단이나 조언으로 사용하지 마세요."

• "한의학 이론"·"관상학"을 인용하더라도 건강 진단·질병 예측처럼 서술 금지. "~할 수도 있다는 전통적 해석" 톤 유지, "당신은 ~병에 걸린다" 류 단정 금지.
• face-styling 모드는 실존 유명인 식별/추정 금지 — 업로더 본인 사진에 대한 일반 특징 분석만.
• 두 모드 모두 사용자 본인이 동의하고 업로드한 사진에만 적용한다.

Dependencies

• gpt-image-2 스킬 (엔진). 생성 호출:

  uv run .claude/skills/gpt-image-2/scripts/generate_image.py \
    --prompt "<아래 프롬프트 팩 참고>" --size 1536x1024 \
    --output outputs/photo-reading/<name>.png
  

  얼굴/손 사진을 입력으로 반영해야 하면 edit_image.py --input <원본사진> --prompt "..."를 쓴다 (원본을 베이스로 주석/오버레이를 얹는 편집 방식).
• 프롬프트 원문: references/reading-prompt-packs.md.

Mode A — Face Feature Analysis + Eyewear Guide

입력: 얼굴 정면 사진 1장. 산출: 얼굴형·이목구비 포인트 8~12개 주석 오버레이 이미지 + 안경테 스타일 추천(형태·소재·컬러) 텍스트. references/reading-prompt-packs.md의 ## 1. 템플릿 사용. 스타일링 조언(패션/뷰티) 프레이밍 유지 — 의학적 판단(시력·안질환) 금지.

Mode B — Palm / Physiognomy Reading (관상·손금, entertainment)

입력: 손바닥 또는 얼굴 사진 1장. 산출: 손금/관상 라인·포인트 10개+ 주석 이미지 + 역학·전통 이론 프레이밍 텍스트 + 운세(예경) 섹션. references/reading-prompt-packs.md의 ## 2. 템플릿 사용. 매 응답 끝에 위 고지 문구 필수.

Workflow (both modes)

1. 사용자 사진 확인 (본인 동의된 업로드인지). 없으면 요청.
2. 모드 선택(얼굴 스타일링 vs 관상/손금) — 애매하면 사용자에게 확인.
3. references/reading-prompt-packs.md에서 해당 템플릿을 사진 특징에 맞게 채운다.
4. gpt-image-2의 edit_image.py(원본 반영 편집) 또는 generate_image.py로 주석 이미지 생성.
5. 이미지 + 구조화 텍스트 포인트(불릿 8~12개) + (Mode B는) 고지 문구를 함께 출력.
6. [[display-generated-images]]: 인터랙티브 세션이면 산출 이미지를 open으로 띄운다.