关于 dream-loop
dream-loop 是一套引导 Agent 迭代构建视觉效果、尤其是 3D 场景的工作流程。它先生成或采用目标图像,再依据现有产品基线逐步实现,并根据订阅层级选择 Plus 或 Pro 流程。
主要功能
- 01选择 Plus 或 Pro 工作流程
- 02先确定目标视觉图像
- 03以现有产品截图作为基线
- 04将工作文件保存在 .dream-loop
- 05按目标图像迭代构建
适用场景
- 01为游戏构建目标场景视觉
- 02改进应用的现有界面或视觉效果
- 03根据目标截图迭代 3D 场景
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ achimala/ dream-loop --skill dream-loop安装后在 Claude Code 中输入/dream-loop确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
.gitignoreLICENSEREADME.mdreferences/fal.mdreferences/plus-mode/workflow.mdassets-3d.mdreferences/pro-mode/workflow.mdassets-3d.mdscripts/fal-batch.mjspreview-server.pyfal-batch.test.mjs详细介绍
dream-loop
这是一个流程,旨在让你自主打造极具视觉冲击力的作品,尤其是 3D 场景(例如游戏或应用中的场景)。
第一步是确定要使用哪种工作流:
- 如果用户明确要求使用 Plus 或 Pro 工作流,就按用户要求选择
- 如果用户没有明确要求,请检查用户使用的是低阶还是高阶编码订阅。“低阶”指 ChatGPT Plus 或同等订阅。“高阶”指 ChatGPT Pro。低阶订阅使用 Plus 工作流,高阶订阅使用 Pro 工作流。
Plus 工作流:阅读 references/plus-mode/workflow.md
Pro 工作流:阅读 references/pro-mode/workflow.md
不要同时阅读这两份文档。它们彼此不兼容。
适用于两种工作流的指南
常规说明
创建并使用 .dream-loop 文件夹存放工作上下文和文件,并将其加入 gitignore。
目标图像
Dream Loop 的关键在于,先通过图像生成创建用户请求的“梦想版本”,然后不断迭代完善。
如果用户提供了目标图像,直接使用。 如果没有,就需要生成一张。
如果你没有图像生成工具,请停下来,请用户提供目标图像,或接入图像生成 API。
生成图像前,先确定是否已有现成产品,还是从零开始。如果是从零开始,可以直接生成新图像。如果已有产品,应先截取其当前版本的屏幕截图,再将其作为图像模型的基准输入,并根据用户的方向生成改进版本,使其在原有基础上有所提升,而不是偏离原作。
生成图像时,避免在提示词中使用“概念艺术”之类的词。这不是对艺术家的诠释,而是要得到精确、写实的目标屏幕截图。你会尝试将其匹配到像素级别。例如,如果用户要求制作游戏,应提示图像模型生成目标游戏的真实引擎内截图,而不是电影镜头、照片、绘画或艺术家概念图等。
将图像保存为 .dream-loop/target.png。
时间预算
如果用户提供了时间预算,在锁定 target.png 后、循环开始时记录开始时间,并在每轮之间查看时钟。
不要为了赶上时间预算而牺牲视觉保真度。不要走捷径。与其做出一个大致完整但很丑的成果,不如在时间用尽时留下有意义且精美的进展。
如果用户没有提供时间预算,就持续运行,直到满足退出条件;但请提醒用户,这可能会消耗大量 token。