ソース情報
- リポジトリ
- saattrupdan/dotfiles
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月8日 11:05
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 4
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/saattrupdan/dotfiles --skill image-generateコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
What — the noskillish/slides framework for building single-file HTML decks (no build step, 27+ ready components including pure-CSS bar charts and SVG diagrams, embed mode, stepped PDF export). Use when the user asks to create, draft, extend, or restyle a slideshow, presentation, or deck — e.g. "create a slideshow about X", "make a deck on Y", "turn these notes into slides", "export the deck to PDF".
Create a LinkedIn carousel from a blog post or written content, and export it as a downloadable PDF. Use this skill whenever the user wants to turn an article, blog post, or piece of writing into a LinkedIn carousel, slide deck for social media, or multi-slide visual post. Trigger when the user says things like "turn this into a carousel", "make slides from this", "LinkedIn carousel", "social media slides", or pastes content and asks for a visual post. Also trigger when the user wants to repurpose written content for LinkedIn, or asks to export or download a carousel as a PDF.
Procedural skill for the Jottacloud CLI (`jotta-cli`). Use when managing Jotta Cloud backups, Archive uploads, Sync folders, downloads, remote file browsing, shares, trash, webhooks, logs/status triage, `jottad` pause/resume, ignore rules, or multi-instance host config. Triggers include any request to back up files to Jottacloud, upload to Archive, sync a local folder with Jottacloud, download from Jottacloud remotely, list or browse cloud paths, share files via public links, manage the remote trash, configure scan intervals or rate limits, set up webhooks, tail logs, diagnose backup/sync problems, or install/update `jotta-cli` itself. Also use for configuring a remote machine's `jottad` over SSH by setting `--host`/`--port`. Prefer `jotta-cli` over the web UI for scripted or repeatable operations.
| name | image-generate |
| description | Generate images from text prompts using Ideogram 4 via CLI. |
Generate images from text prompts using Ideogram 4 (fp8 quantised).
Use this skill when the user wants to:
Install the CLI package (editable mode):
cd ~/.pi/agent/skills/image-generate
pip install -e .
This makes the generate-image command available globally.
Model weights are gated on Hugging Face. Before generating:
hf auth logingenerate-image "detailed description of the desired image" [options]
| Argument | Description | Default |
|---|---|---|
prompt | Text prompt describing the desired image (required) | — |
--width | Output image width in pixels (multiples of 16, max 2048) | 1024 |
--height | Output image height in pixels (multiples of 16, max 2048) | 1024 |
--quantization | Model quantisation: fp8 (all devices) or nf4 (CUDA-only) | fp8 |
--sampler-preset | Sampler preset: V4_QUALITY_48, V4_BALANCED_32, V4_SPEED_20 | V4_QUALITY_48 |
--seed | Random seed for reproducibility (0 for random) | 0 |
--output-dir | Directory to save generated images | ~/.pi/agent/generated-images/ |
--device | Device: cuda, mps, cpu (auto-detected if omitted) | auto |
--hive-text-key | Hive API key for text moderation | env HIVE_TEXT_MODERATION_KEY |
--hive-visual-key | Hive API key for visual moderation | env HIVE_VISUAL_MODERATION_KEY |
--verbose | Enable verbose logging | off |
# Basic usage
generate-image "A serene mountain landscape at sunset, photorealistic"
# Custom resolution and quality
generate-image "Cyberpunk city street at night, neon signs" \
--width 1536 --height 1024 \
--sampler-preset V4_BALANCED_32
# With specific seed for reproducibility
generate-image "Portrait of a cat in Victorian suit, oil painting" \
--seed 42
# Fast generation for testing
generate-image "Minimalist logo design, geometric shapes" \
--sampler-preset V4_SPEED_20
# Custom output directory
generate-image "Fantasy castle on a cliff" \
--output-dir ./my-images
ideogram4 Python package with Ideogram 4 modelhf auth login + licence acceptance)~/.pi/agent/generated-images/ with timestamps| Preset | Steps | Use case |
|---|---|---|
V4_QUALITY_48 | 48 | Highest quality, production use |
V4_BALANCED_32 | 32 | Balanced quality/speed |
V4_SPEED_20 | 20 | Fastest generation, drafts |
HF_TOKEN set and accept Ideogram 4 licence on HuggingFacenf4 quantisation is CUDA-only; use fp8 for MPS/CPUPrompt and output safety screening is performed via Hive.
Set the following environment variables to enable screening:
export HIVE_TEXT_MODERATION_KEY="your-text-key"
export HIVE_VISUAL_MODERATION_KEY="your-visual-key"
The CLI will emit warnings if these keys are not set.