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version unknown

motion-sticker-pack

@kobingogo⭐ 62 stars

Create an animated sticker pack from a supplied character image or a text-defined character by collecting a style and Emoji or short reaction descriptions, generating and approving a static sheet, then routing video generation, cleanup, splitting, and packaging. Also process existing static sheets or grid videos. Use for animated emoji or sticker-pack production, not for designing a separate character identity artifact or general video editing.

Choose how to use this skill

You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.

Adopt or update this skill from https://proskills.md/skills/other/kobingogo-motion-sticker-pack. First identify the installation path supported by this platform, detect whether it is already installed, compare the installed version with the latest stable release, show me what will change, and only then install or update it. If no native installer is available, use the complete package or source fallback described on the page.

1. Native installer

This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.

Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.

2. Complete package recommended

Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.

No complete ProSkills package is published for this listing yet.

3. Prompt-only

Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.

Need only the instruction file?

Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.

No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.

—/10

// RATINGS

⭐GitHub Stars

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// README

Motion Sticker Pack｜动态表情包制作器

English · MIT · Release notes

把一张角色图或一段角色描述，变成经过静图确认、可审计、可打包的循环动态表情包。

motion-sticker-pack 是面向 Codex 的 Agent Skill。默认交付透明 PNG、lossless Animated WebP、兼容 GIF、处理报告和 ZIP；普通用户不需要手动运行脚本。

30 秒开始

在 Codex 中安装 Skill 后上传角色图，发送：

$motion-sticker-pack
用附件角色做 3×3 动态表情包。
风格选 soft-plush，表情是：开心、喜欢、委屈、惊讶、亲亲、谢谢、加油、困困、点赞。
先给我确认静图，再生成动画。每格独立、小幅、可循环。

没有角色图也可以直接描述角色；流程会直接生成完整静图板，不先制造一张中间角色图。

交互顺序：

提供图片或角色描述。
选择风格和表情。
检查静态网格。
明确回复“确认，继续”。
选择可用的视频路线。
下载 WebP/GIF/PNG 与 ZIP。

三档动态路线

档位	路线	结果与成本
AI 视频	`native-video` / Grok / xAI / Kling / Seedance / Wan / FAL	真实面部和肢体动作；可能产生调用费用
真实关键姿势	`keypose-local`	生图生成 anticipation/peak/recovery，本地编排；有真实姿势变化
轻动效	`light-motion-local`	零生成成本，只做小幅仿射循环；不承诺新肢体或表情动作

transform-local 和 keyframe-local 仍作为旧配置兼容别名，但新 route 统一输出 light-motion-local。

没有视频或本地图像能力时，prompt-only 只交付提示词和审计文件，不会伪造媒体。

16 个风格效果图

下面是同一只狐狸、同一套服装与配饰的 16 张静态风格探索图，适合直接横向比较视觉方向。它们是风格效果参考，不等同于动态路线证据；真实九格处理、GIF、Animated WebP、layout、route、processing 和 provenance 证据见 gallery/。

最近生成的动态表情包 GIF

下面是最近完成的“暖尾狐狸”九宫格案例：9 个独立表情均为原始 240×240、8 fps、3 秒可循环 GIF，已通过透明度、边界和编码检查。完整来源与 SHA-256 记录见 manifest.json；13 个风格的长期验证证据仍见 gallery/。

社死	阴阳怪气	吃瓜

查看或验证选择器：

python3 scripts/style_selector.py --format markdown
python3 scripts/style_selector.py --format core
python3 scripts/style_selector.py --style clay-cute
python3 scripts/style_selector.py --style soft-plush
python3 scripts/style_selector.py --verify-only

其中 cute 是兼容保留的规范 ID，soft-plush 是推荐的可读别名；两者解析到同一份真实验证证据。

v0.3.1 的核心目录目标为 16 个方向；--format core 会同时显示已验证和待受控验证的状态，普通 --format markdown 只显示已通过证据门槛的风格。待受控验证的核心风格可以在用户明确指定时编译，但会在合同中标记为未验证。核心目录之外的文化媒介、印刷、复古 UI 或混合风格，请使用 custom 描述，不会被硬编码成未经验证的 preset。

$motion-sticker-pack
风格 custom：水墨留白、干湿笔触，保留角色身份；不要添加整格背景。

完整证据见 gallery/，完整 gallery 媒体按版本发布到 GitHub Releases。旧版完整案例包已迁移至 GitHub Release asset。

静图与透明度

首选 GPT-image-2 等能返回真实 Alpha 的图像工具。静图请求按输入模式选择：参考图路线先生成不透明纯绿 #00FF00 源图，文字定义路线先尝试透明 RGBA PNG；两者都必须经过本地像素检查，失败时才进行一次有界重试。

棋盘格是可见背景，不是透明度。
不假设模型真的返回了请求的 3×3；必须重新检测实际布局。
低于 0.75 的布局置信度需要人工确认。
静图确认后，图片或 layout 的任一字节变化都会使审批哈希失效。

自动幕布

Grok 路线保持严格 #00FF00 合同。

非 Grok 路线会从绿、蓝、品红、青四个候选中计算前景冲突，选择距离主体颜色最远的幕布。候选分数、每个 Provider 的颜色和确定性铺底输入都记录在 video-task.json 与 artifact-manifest.json。用户仍可显式传入 --key-color。

统一输出

所有新本地路线默认：

240×240；
8fps；
lossless Animated WebP 为首选；
GIF 为兼容格式；
PNG 为干净首帧；
编号按实际检测布局的 row-major 顺序；
同一个 delivered/ 目录与一个 sticker-pack.zip。

works/<character-slug>/delivered/
├── 01.webp … NN.webp
├── 01.gif  … NN.gif
├── 01.png  … NN.png
├── preview.png
├── layout.json
├── processing.json
├── job-state.json
├── prompts.json
├── route.json
├── attempt-ledger.json
├── artifact-manifest.json
└── sticker-pack.zip

完整规范见 output contract。

安全与审计

静图审批由 SHA-256 绑定。
付费 attempt 首次只提交一次；用户主动要求再次生成时，必须先创建绑定当前输入和 route 的重试批准，不会静默重放。
xAI request id 支持恢复同一个远端任务。
输出目录采用可恢复事务，拒绝输入/输出重叠。
artifact-manifest.json 记录静图、提示词、pose、route、视频和交付的依赖谱系。
每个原生视频帧都经过幕布、Alpha、跨格实例与编码后 QC。

更多说明：Routing and audit。

安装

在 Codex 对话中安装（推荐）

在 Codex 中发送以下消息：

$skill-installer
请从 GitHub 仓库 `kobingogo/motion-sticker-pack` 安装 `motion-sticker-pack` Skill。
Skill 位于仓库根目录（路径 `.`），安装名设为 `motion-sticker-pack`。

安装器完成后，在下一轮 Codex 消息中发送 $motion-sticker-pack 验证；例如：

$motion-sticker-pack
确认已加载该 Skill，并告诉我可用的入口和当前版本。

如果发送 $skill-installer 后提示未找到该 Skill，可发送下面的兜底请求（需要当前 Codex 会话具备终端权限）：

请不要调用 `$skill-installer`。请直接从
https://github.com/kobingogo/motion-sticker-pack.git 获取仓库，并将包含 `SKILL.md` 的仓库根目录安装到
`$CODEX_HOME/skills/motion-sticker-pack`；如果未设置 `$CODEX_HOME`，使用 `~/.codex/skills/motion-sticker-pack`。
安装完成后报告实际路径，并在下一轮消息中加载该 Skill。

本地脚本环境（可选）

如果只在 Codex 对话中调用，使用上面的安装流程即可。需要本地运行脚本或参与开发时，再执行：

git clone ht

// HOW IT'S BUILT

KEY FILES

SKILL.mdREADME.md

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62 stars

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