Исходные данные
Изображения серии, исходные фотографии и утверждённая спецификация, требования площадки.
Что должно получиться
Таблица приёмки по кадрам, общие расхождения серии, вопросы по недостающим данным и список нужных исправлений.
Порядок работы
- Сначала проверьте наличие эталона. Без него не подтверждайте точность товара, цвета и размеров.
- Используйте спецификацию изделия и полный чек-лист приёмки, затем отдельно сравните кадры друг с другом.
- Проверку второй моделью используйте как дополнительную, а не окончательную экспертизу. Если, как в эфире, верификатор ставит оценку в процентах, калибруйте порог на своих кадрах и выборочно проверяйте кадры выше порога.
- Разделите результат на принять, исправить и требуется проверка. Назовите конкретный признак для каждого замечания.
Материалы вебинара 20.08.2026. Практические выводы относятся к опыту студии и требуют проверки на Вашем материале. Упоминания тарифов, интерфейсов и обещанной рассылки сохранены как часть исходной раздатки; это не подтверждение их текущей доступности.
Редакция 1.1.0 от 05.09.2026: текст раздатки сохранён как в эфире 20.08.2026; расхождения с записью и обновлённые сведения о сервисах отмечены блоками «Уточнение редакции» прямо в тексте.
Материал 07: Анализ изделия: от фото к спецификации
По фото нельзя установить точный состав, реальные размеры и эталонный цвет.
Пакет материалов вебинара «Вскрытие показало» · LookTwinStudio
Вход — фотография вещи. Выход — спецификация с кроем и фурнитурой, пригодная как вход для мастер-промпта ткани и посадки и как эталон для приёмки.
Зачем он нужен
Между «есть фото вещи» и «есть бриф кадра» лежит шаг, который обычно делают руками и наспех: описать, что это за вещь. Именно на этом шаге теряются детали, которые потом вылезают браком — не тот воротник, не то количество карманов, не та длина рукава.
Этот мастер-промпт делает шаг формально: смотрит на фото и выдаёт спецификацию в полях, которые дальше используются трижды:
- как вход для мастер-промпта ткани и посадки (файл 01);
- как эталон для приёмки — по нему сверяется счёт и фурнитура (файл 05);
- как техническое описание для карточки товара, если оно нужно.
Что он честно не умеет
По фотографии невозможно определить: состав ткани (только предположить по поведению), точный цвет (камера и свет врут), абсолютные размеры в сантиметрах, плотность материала, реальный оттенок фурнитуры. Промпт помечает такие поля отдельно, а не выдумывает значения. Это его главное отличие от «опиши эту вещь» — тот вариант уверенно сочиняет.
Узор не описывается словами вообще. Никогда. Словесное описание принта — прямое приглашение модели перерисовать его по описанию. В спецификации принт помечается как «референс обязателен» с указанием, какое фото прикладывать.
Как поставить и пользоваться
Claude — инструкции проекта или файл в знания. ChatGPT — Projects → инструкции проекта. kie.ai / прямой доступ — первым сообщением.
Приложите одно-три фото вещи и напишите, что известно из карточки или PLM:
[фото флэтлея] [фото планки крупно]
Известно: хлопок 100%, размер M, артикул 4412Чем больше фото с разных сторон, тем меньше полей уйдёт в «не определяется». Отдельное фото планки, воротника, манжеты и ярлыка снимает половину неопределённости.
Сам мастер-промпт
Respond to the user in Russian. If you need to ask for clarifications, ask them in Russian.
<role>
You are a garment technologist who writes production specifications, working alongside a fashion e-commerce prompt engineer. You read construction from photographs the way a pattern maker does: by where the seams sit, how the fabric breaks, and what the hardware is doing. Your audience: a studio team that will use your spec to write image-generation briefs and to run intake control on the resulting frames.
</role>
<task>
Read the attached photographs of one garment and produce a structured specification of its category, construction, hardware, material behaviour and fit, marking every inferred value with a confidence level.
</task>
<context>
The spec feeds three downstream uses: a fabric-and-fit master prompt that turns it into an image brief, an intake checklist that compares generated frames against it, and a product card. A photograph cannot carry fibre composition, true colour, absolute measurements or fabric weight — those must be marked as not determinable rather than guessed, because a fabricated value propagates into every frame of the series. Fabric behaviour is described on six axes: light, crease, volume, fold, surface, motion. Prints are never described in words: a verbal description invites the generator to redraw the print from that description instead of matching the reference image.
</context>
<success_criteria>
- Every field carries one of three marks: «по фото» (read directly), «предположение (высокая / средняя / низкая)» (inferred with confidence), «не определяется по фото» (not determinable).
- Counted elements (buttons, pockets, zips, belt loops) are given as a number plus where they sit, or explicitly marked as not fully visible.
- Fabric is assigned to one family and described on all six axes as observable behaviour, never as an evaluative adjective.
- Fit is expressed as cut points (where the shoulder seam sits, where the hem falls, sleeve end relative to the wrist bone), not as fit adjectives alone.
- Any print, pattern, graphic, embroidery or logo is recorded as "референс обязателен" with the photo to attach — and is never described in words.
- Colour is recorded as "не определяется по фото — приводится по эталону".
</success_criteria>
<actions>
1. Name what is visible in each photo and what kind of shot it is (flat lay, hanger, mannequin, on-body, detail).
2. Identify category and subcategory.
3. Read construction: shoulder type, seam positions, closure, collar or neckline, sleeve type and end, hem, pockets, vents, lining if visible.
4. Count hardware: buttons, zips, snaps, belt loops, eyelets. State where each group sits. If a row is partly out of frame, say how many are visible and that the count is incomplete.
5. Read the material: assign a family, then write each of the six axes as behaviour visible in this photo (how the light sits on the folds, how the creases break, whether the fabric stands off or collapses).
6. Read fit as cut points, using the body or mannequin if present, otherwise from the flat proportions.
7. Mark the print, if any, as reference-only and name which photo to attach.
8. List what could not be determined and, for each item, what extra photo or datum would resolve it.
</actions>
<multimodal_input>
Reference each photo explicitly ("На фото 2: ..."). Describe the region before drawing a conclusion from it. Do not assume anything not visible; mark it as not determinable instead.
</multimodal_input>
<constraints>
- Never describe a print, pattern or logo in words — point at the photo only.
- Never state fibre composition, fabric weight, absolute measurements in centimetres or true colour as fact; these are not readable from a photograph.
- Never use evaluative adjectives for the material: silky, premium, high quality, beautiful, luxurious, flowy.
- Do not write aspect ratio, resolution or any generation setting — this document is a specification, not a prompt.
- Do not round a partial count up to a plausible number; an incomplete count is reported as incomplete.
- If you lack data to complete the task: state explicitly what is missing and ask ONE clarifying question. Do not fabricate facts.
</constraints>
<reasoning_mode>
Direct.
</reasoning_mode>
<output_format>
A Russian specification in this exact structure:
СПЕЦИФИКАЦИЯ ИЗДЕЛИЯ
1. Идентификация
Категория · подкатегория · тип съёмки на каждом фото
2. Крой
Плечо · линия горловины/воротник · застёжка · рукав и его окончание · линия низа · карманы · шлицы · подкладка
(каждое поле с пометкой)
3. Фурнитура и счёт
Table: элемент | количество | расположение | пометка
4. Материал
Семейство · шесть осей (свет · залом · объём · складка · поверхность · движение), каждая одной фразой наблюдаемого поведения
5. Посадка
Точки кроя · PLM-поля (fit · length · sleeve · neckline · rise · leg opening), каждое с пометкой
6. Принт и графика
«Референс обязателен: фото N» либо «отсутствует». Словесного описания нет.
7. Цвет
«Не определяется по фото — приводится по эталону»
8. Не определяется по фото
Bullet list: field — what photo or datum would resolve it
9. Готово к передаче
One line: which fields to paste into the fabric-and-fit master prompt as category / material / fit
</output_format>
<examples>
<example>
Фрагмент раздела 3 для рубашки, снятой флэтлеем и одним детальным кадром планки:
| Элемент | Количество | Расположение | Пометка |
|---|---|---|---|
| Пуговицы на планке | 7 видимых, счёт неполный | центральная планка, нижняя часть уходит за край кадра | по фото, счёт неполный |
| Пуговицы на манжете | 1 на каждом манжете | манжет, внешняя сторона | по фото |
| Пуговица на воротнике | отсутствует | — | по фото |
| Нагрудный карман | 1 | левая сторона груди по анатомии носящего | по фото · сторона подтверждается только отдельным фото |
</example>
</examples>
<verification>
Before answering check: every field marked «по фото» / «предположение (уверенность)» / «не определяется»? counts given with position, and partial counts declared partial? all six fabric axes written as observable behaviour with no evaluative adjectives? fit given as cut points? print recorded as reference-only and never described in words? colour marked as not determinable? section 8 lists what extra photo would resolve each gap? section 9 gives the three inputs for the fabric-and-fit master prompt?
</verification>Что делать со спецификацией дальше
Уточнение редакции 1.1.0 от 05.09.2026. Спецификация по фото — черновик. Прежде чем использовать раздел 3 как эталон приёмки, подтвердите счёт и детали по карточке товара, PLM или глазами: иначе ошибка анализатора попадёт и в бриф, и в приёмку. Для каждого важного значения фиксируйте источник — «по фото», «из карточки», «подтверждено человеком».
В генерацию. Раздел 9 выдаёт три входа для мастер-промпта ткани и посадки: категория / материал / посадка. Копируете одной строкой — получаете бриф кадра.
В приёмку. Раздел 3 (фурнитура и счёт) — тот самый эталон, по которому человек сверяет кадр. Держите его открытым рядом при приёмке партии, файл 05.
В карточку товара. Разделы 1, 2, 5 переводятся в описание почти дословно.
Частые ситуации
«В спецификации половина полей — не определяется». Значит, фото не хватает. Раздел 8 говорит, какое именно доснять: обычно это планка крупно, манжет, ярлык и вещь на теле. Четыре дополнительных кадра закрывают большинство пробелов.
«Модель написала про ткань „приятная на ощупь"». Оценка вместо поведения — верните её к шести осям прямо в чате: «перепиши раздел 4, только наблюдаемое поведение».
«Хочу описать принт, чтобы не таскать фото». Не получится, и это не ограничение промпта, а свойство генерации: словесное описание узора модель воспринимает как задание нарисовать узор заново. Подробности — файл 09 · Лестница методов.
Источники и границы метода
Основа: документ 07 авторской раздатки. Публикации ниже не подтверждают автоматически все частные выводы автора.
- Google: генерация и редактирование изображений. Документация инструмента. Не подтверждает все эмпирические выводы вебинара.
- Text-to-Image Diffusion Models Cannot Count, and Prompt Refinement Cannot Help. Исследование численных ограничений в протестированных моделях. Не означает, что любая будущая модель всегда ошибается в счёте.
- RAGDiffusion: Faithful Cloth Generation via External Knowledge Assimilation. Специализированный метод восстановления одежды с внешними данными. Не связан с поиском по этой библиотеке и не требует внедрять здесь RAG.
Материал 05: Приёмка изображений и серии
AI-проверка дополняет приёмку; спорные детали, цвет и счёт требуют проверки человеком или инструментом. Порог верификатора 80% из эфира — фильтр нагрузки на потоке студии, а не измеренная доля пропущенного брака.
Пакет материалов вебинара «Вскрытие показало» · LookTwinStudio
Что проверять в каждом кадре перед сдачей.
Зачем нужна приёмка
Часть поломок промптом не чинится в принципе: у модели нет счётчика, нет памяти между генерациями, нет вашего узора внутри. Спорить с этим бессмысленно — это чинится приёмкой, то есть отдельным шагом после генерации.
Приёмка стоит дёшево, если у неё есть порядок. Без порядка человек смотрит на кадр десять минут, устаёт к тридцатому и пропускает четыре пуговицы вместо пяти на сто двадцатом.
Правило порядка приёмки: сначала проверяется то, что нельзя дорисовать, потом то, что можно. Кадр с уехавшим лицом отклоняется на первой секунде — нет смысла оценивать в нём свет.
Уровень 1 · Стоп-проверка (5 секунд, четыре пункта)
Если провален любой — кадр отклонён, дальше не смотрим.
| # | Что смотрим | Как понять, что провал |
|---|---|---|
| 1 | Лицо | это не тот человек, что на портрете-якоре: другой овал, другой нос, другой возраст |
| 2 | Узор и крой | мотивы перерисованы, раппорт другого масштаба, рукав удлинился, появилась деталь, которой нет на референсе |
| 3 | Кожа | тон выровнялся, поры пропали, блик размазан по всему лицу — признак пластиковой кожи (обычно последствие второго прохода) |
| 4 | Анатомия | лишние или сросшиеся пальцы, вывернутый сустав, две левые руки, лишняя нога у стула |
Три из четырёх — не лечатся правкой. Кадр идёт на перегенерацию, а не в доработку.
Уровень 2 · Основной чек-лист (40 секунд, семь блоков)
1. Изделие
- Вещь та же, что на garment-референсе: силуэт, длина, рукав, воротник
- Фурнитура того же типа и цвета
- Количество элементов совпадает со спецификацией (пуговицы, карманы, шлёвки, молнии)
- Позиционные детали не отзеркалены: ярлык, нагрудный карман, боковая кнопка — на своей стороне
- Нет добавленных деталей: лишний карман, второй шов, декоративная строчка из ниоткуда
Счёт и стороны — единственные два пункта, которые человек проверяет по спецификации, а не на глаз. Держите спецификацию открытой рядом.
2. Посадка
- Точки кроя на местах: где спущен плечевой шов, где кончается корпус, где линия низа
- Есть натяжение там, где должно: линии тяги от точки напряжения
- Есть провис там, где должен: вертикальные складки от спущенного плеча, стопка на обуви
- Вещь не села по фигуре, если задан объём, и не превратилась в мешок, если задана прилегающая посадка
- Пропорции тела соответствуют заданным: рост, сложение, размер
3. Ткань
Уточнение редакции 1.1.0 от 05.09.2026. Критерии по льну, трикотажу, шерсти и шёлку — типичные случаи, а не физический закон: шёлковые ткани сильно различаются по жёсткости и объёму, костюмная шерсть мнётся не только на локте. Сверяйте с образцом или спецификацией конкретной ткани; если признак по одному кадру не виден — ставьте «не оценено», а не «провал».
- Блик направленный: полоса света идёт по гребню складки и изгибается вместе с ней. Ровное сияние по всей поверхности — брак
- Заломы соответствуют материалу: у льна — везде, у трикотажа — округлые, у шерсти — только на локте
- Объём соответствует: хлопок стоит от тела, шёлк не держит объёма вообще
- Микрофактура видна, но не гипертрофирована
- Ткань под весом тела смята: поверхность продавлена, тело не «парит»
4. Персонаж
- Лицо совпадает с портретом-якорем в чертах, а не «в целом похоже»
- Возраст читается маркерами, а не подписью: заломы, тон кожи, линия челюсти
- Кожа неровная по тону, блик только на кончике носа и лбу
- Складки на запястьях и шее целы
- Нет ретушного свечения и фарфорового эффекта
5. Поза
- Конечности в разных фазах движения, не зеркально
- Есть незавершённость: палец не дожат, нога в воздухе, голова догоняет руку
- Взгляд не в камеру, если это не задано намеренно
- Поза совпадает с остальной серией, если это серия
6. Свет и сцена
- Схема света соответствует семейству ткани, а не «мягкий рассеянный по умолчанию»
- Тени падают в одну сторону от одного источника
- Контактная тень есть там, где вещь касается тела и поверхности
- В сцене нет предметов, которых не должно быть: чужие логотипы, текст, лишние люди
7. Техническое
- Нет сгенерированного текста и водяных знаков
- Кроп соответствует требованиям площадки
- Соотношение сторон и разрешение — те, что заданы в настройках (в тексте брифа их быть не должно)
- Цвет не принимается на глаз: он приводится к эталону после генерации. Здесь проверяется только то, что приведение выполнено
Уровень 3 · Приёмка партии
Уточнение редакции 1.1.0 от 05.09.2026. Как это устроено в эфире (01:58–02:00): сверку делает не код, а визуальная модель-верификатор. Отдельным запросом она сравнивает кадр с референсом, включая застёжки, и ставит оценку совпадения в процентах. Порог 80%: всё ниже уходит человеку — на потоке студии это около 6% кадров (12 из 212). Порог — фильтр нагрузки, а не измеренная доля пропущенного брака: кадры выше порога стоит проверять выборочно, а сам порог калибровать на своих кадрах. «Считается стабильно» относится к элементам, которые инструмент надёжно выделил; распознавание проверяется отдельно.
Поштучно двести кадров человек не смотрит — и не должен. Схема:
200 кадров → автосверка со спецификацией → 12 кадров → человекАвтосверка — это не нейросеть, а код: он сравнивает кадр со спецификацией по тем признакам, которые считаются механически, и вытаскивает наверх подозрительные. Человек смотрит только их.
Что имеет смысл отдавать коду:
| Проверка | Почему коду, а не глазам |
|---|---|
| количество элементов (пуговицы, карманы) | считается стабильно, человек ошибается на сотом кадре |
| отклонение цвета от эталона | измеряется в числах, глаз адаптируется |
| сохранность слоя с рисунком | сравнение пикселей, а не впечатления |
| размер изделия относительно анатомии | измеряется в пикселях и переводится в миллиметры |
| формат, разрешение, кроп | механическая проверка |
Что остаётся человеку: посадка, живость позы, свет, общее «продаётся или нет». Пять пунктов вместо тридцати.
Как получить такой инструмент, не программируя, — файл 11 · Что генератору, что коду.
Форма приёмки
Скопируйте в таблицу и заведите по строке на кадр.
| Кадр | Стоп-проверка | Изделие | Посадка | Ткань | Персонаж | Поза | Свет | Тех. | Решение |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 001 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | принят |
| 002 | ✓ | ✗ пуговиц 4 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | перегенерация |
| 003 | ✗ лицо | — | — | — | — | — | — | — | перегенерация |
Три решения, и только три:
- принят — уходит в работу;
- перегенерация — провалено то, что не дорисовывается: лицо, узор, крой, анатомия, счёт;
- доработка — провалено то, что чинится локально: фон, кроп, цвет, мелкая фурнитура при отсутствии рядом открытой кожи.
Если кадр отправляется на перегенерацию третий раз подряд по одной причине — проблема не в кадре, а в брифе. Возвращайтесь к соответствующей оси в файле 02.
Приёмка второй парой глаз
Уточнение редакции 1.1.0 от 05.09.2026. Промпт ниже консервативнее практики студии: в эфире верификатор сравнивал застёжки с референсом и давал оценку в процентах. Если используете оценку в процентах — это не вероятность отсутствия брака; калибруйте порог на размеченных кадрах и проверяйте пропуски человеком.
Модель можно поставить на первый проход — но честно понимая, чего она не умеет.
Умеет: сравнить кадр с текстом брифа и назвать расхождения; заметить пластиковую кожу, усреднённый блик, зеркальную позу; проверить, что запреты выполнены. Не умеет: считать элементы надёжно; определять стороны; оценивать цвет.
Промпт для такого прохода:
Respond to the user in Russian.
<role>
You are a fashion e-commerce retoucher doing intake control on generated frames.
</role>
<task>
Compare the attached frame against the brief text and report every discrepancy.
</task>
<context>
The frame was produced by an image model from the brief supplied with it. Intake control catches what the generator cannot self-check. Counting elements, deciding left from right, and judging colour are known-unreliable for a vision model and are handled elsewhere by code and by a human.
</context>
<success_criteria>
- Every discrepancy names the block of the brief it violates and the place in the frame.
- Plastic-skin markers are reported when present: evened-out tone, missing pores, shine spread across the whole face.
- Averaged sheen is reported when present: an even glow across the fabric instead of highlight bands following the fold ridges.
- Pose is reported as failed when limbs are mirrored, the pose is held and static, or the gaze is at the camera while the brief forbids it.
- Counting, left/right placement and colour accuracy are explicitly listed as not assessed.
</success_criteria>
<constraints>
- Do not count elements and do not state which side a detail is on — say "не оценивалось" instead.
- Do not judge colour accuracy.
- Do not suggest edits; report only.
- If you lack data to complete the task: state explicitly what is missing and ask ONE clarifying question. Do not fabricate facts.
</constraints>
<reasoning_mode>
Direct.
</reasoning_mode>
<output_format>
1. «Расхождения» — numbered list: block of the brief · what is in the frame · where in the frame.
2. «Не оценивалось» — one line listing counting, sides and colour.
3. «Вердикт» — one word: принят / перегенерация / доработка.
</output_format>
<verification>
Before answering check: every discrepancy tied to a brief block and a place in the frame? plastic-skin and averaged-sheen markers explicitly checked? counting, sides and colour listed as not assessed? one-word verdict present?
</verification>Соседние файлы
- 02 · Библиотеки формулировок — если пункт проваливается регулярно, там же указано, чинится он словами или нет.
- 09 · Лестница методов — когда систематически падает пункт про узор.
- 11 · Что генератору, что коду — как поставить автосверку без программирования.
Источники и границы метода
Основа: документ 05 авторской раздатки. Публикации ниже не подтверждают автоматически все частные выводы автора.
- Text-to-Image Diffusion Models Cannot Count, and Prompt Refinement Cannot Help. Исследование численных ограничений в протестированных моделях. Не означает, что любая будущая модель всегда ошибается в счёте.
- Make It Count: Text-to-Image Generation with an Accurate Number of Objects. CountGen меняет управление генерацией; это не доказательство достаточности текстового промпта.
Материал 11: Что поручить генератору, а что коду
Описание инструмента в вебинаре не означает, что его код включён в раздатку. Сверка со спецификацией в эфире выполнялась визуальной моделью с оценкой в процентах, а не кодом.
Карта
Уточнение редакции 1.1.0 от 05.09.2026. К строкам о цвете и паре. Приведение цвета к эталону — не сдвиг всех пикселей по одной точке (так описано в эфире, 01:55–01:57): нужен утверждённый эталон, область ткани и контроль бликов. Сборка пары отражением верна для симметричных изделий; клеймо, замок и блик отражаются вместе — для асимметричных пар нужны фото обоих предметов, а после генеративных правок пару проверяют заново.
| Отдаём генератору | Отдаём коду |
|---|---|
| сцена и обстановка | счёт элементов (пуговицы, карманы, звенья) |
| свет и его характер | приведение цвета к эталону |
| поведение ткани | сборка одинаковой пары из одного предмета |
| посадка и точки кроя | измерение размера изделия по анатомическому якорю |
| поза и её незавершённость | защита слоя с рисунком от редактирования |
| настроение и категория съёмки | обтравка, удаление вешалки, кроп под площадку |
| лицо и характер персонажа | проверка формата, разрешения, веса файла |
| композиция и ракурс | сортировка партии: что показать человеку, что пропустить |
Левая колонка — то, где модель сильна: правдоподобие, вариативность, визуальное впечатление. Правая — то, где нужны точность, повторяемость и число: у модели нет счётчика, нет метрики, нет памяти между генерациями.
Как пользоваться картой. Возьмите задачу, которая не получается третий раз подряд, и найдите её в таблице. Если она в правой колонке — вы чините не то. Никакая формулировка не даст модели счётчик.
Три правила
1. Вы ставите задачу словами — код пишет модель
Инструменты из правой колонки не требуют программирования. Требуется постановка задачи: что на входе, что на выходе, что считается ошибкой. Это ровно тот навык, который у вас уже есть от работы с промптами.
2. Сторона мелких деталей текстом не описывается
Модель систематически путает анатомическое лево субъекта и экранное лево зрителя и может отзеркалить кадр целиком. screen-left, as seen by the viewer, привязка к повороту головы — стабильного результата не дали.
Лечение: некритичную деталь убрать из брифа совсем; критичную (ярлычок, боковая кнопка) отдать отдельным фото именно этой детали с командой match this exact placement, do not mirror. Визуальное сопоставление надёжнее любой текстовой команды про стороны.
3. Одна сложная задача на бриф
Не смешивайте в одном брифе две конфликтующие сложности: очень динамичная поза и очень сложный принт на активно двигающейся ткани. При перегрузе счётные и позиционные детали плывут первыми. Принт в этом случае фиксируется референсом, а не текстом.
Как заказать инструмент, не программируя
Порядок работы — тот же, что с брифом кадра: сначала спецификация, потом исполнение.
Шаг 1. Опишите вход, выход и ошибку. Три вопроса, ответы на которые и есть техзадание:
- что подаётся на вход: папка с кадрами? файл спецификации? эталон цвета?
- что должно получиться: отсортированные папки? отчёт? исправленные файлы?
- что считается ошибкой: расхождение по числу? отклонение цвета больше N? отсутствие слоя?
Шаг 2. Отдайте эти три ответа модели с промптом ниже.
Шаг 3. Запустите на десяти файлах, а не на двухстах. Инструмент, который ошибается на десяти, на двухстах ошибётся двести раз.
Промпт для постановки задачи на инструмент
Respond to the user in Russian. If you need to ask for clarifications, ask them in Russian.
<role>
You are a pragmatic Python engineer who builds small local batch tools for a photo studio with no programmers on staff. Your audience: a content team that will run your tool from a simple web page on their own machine and must be able to understand what it did.
</role>
<task>
From the user's description of an input, an expected output and a failure condition, write one self-contained local tool plus the plain-language instructions to run it.
</task>
<context>
The studio processes batches of generated and photographed frames. The work that belongs to code is the work a generator cannot do reliably: counting elements, measuring size against a known anchor, matching colour to a reference, protecting a layer from edits, checking format and sorting a batch so a human only reviews the suspicious frames. The team runs the tool locally on their own files: no frames may be sent to an external service, and no generative model is called at runtime.
</context>
<success_criteria>
- The tool runs locally, processes a folder in one pass and never sends files to an external service or a generative model.
- Every file processed produces a line in a report: filename, verdict, the number the verdict is based on.
- The failure condition the user described is expressed as an explicit numeric threshold, stated in the report header.
- Files are never overwritten: results go to a new folder, originals stay untouched.
- Setup instructions are written for someone who has never run a script: exact commands, in order, with what a successful run looks like.
- The tool exits with a clear message when the input folder is empty or a file is unreadable, instead of failing silently.
</success_criteria>
<actions>
1. Restate the input, the output and the failure condition in one line each; if any of the three is missing, ask for it and stop.
2. Express the failure condition as a number and name its default value.
3. Write the tool as a single self-contained script with a minimal local web page for choosing the folder and seeing the report.
4. Write the run instructions: install, launch, what appears on success, where the results land.
5. Write a ten-file trial procedure and say what result would mean the thresholds need adjusting.
</actions>
<computation_strategy>
This task involves calculations over a batch of files. If you have code execution available, use it to test the script on synthetic inputs before presenting it. If you do not, present the script with the expected input structure described explicitly and tell the user to run it locally on ten files first.
</computation_strategy>
<constraints>
- No cloud services, no API keys, no uploads: the tool works offline on local files.
- No destructive operations: never overwrite or delete an input file.
- No placeholders, no TODOs, no omitted sections — the script must run as delivered.
- Do not call a generative model at runtime; this tool exists precisely because generation is unreliable here.
- If you lack data to complete the task: state explicitly what is missing and ask ONE clarifying question. Do not fabricate facts.
</constraints>
<reasoning_mode>
Direct.
</reasoning_mode>
<output_format>
1. «Задача» — три Russian lines: вход · выход · что считается ошибкой (с числом).
2. «Инструмент» — the complete script in one code block.
3. «Как запустить» — numbered Russian steps with exact commands.
4. «Проба на десяти файлах» — 3 Russian bullets: что запустить, что посмотреть, при каком результате менять порог.
</output_format>
<verification>
Before answering check: input, output and numeric failure condition all stated? script self-contained and runnable as delivered, with no placeholders? originals never overwritten? report line per file with the deciding number? run instructions written for a non-programmer? no external service and no generative model called at runtime? ten-file trial described?
</verification>Источники и границы метода
Основа: документ 11 авторской раздатки. Публикации ниже не подтверждают автоматически все частные выводы автора.
- Google: генерация и редактирование изображений. Документация инструмента. Не подтверждает все эмпирические выводы вебинара.
- Text-to-Image Diffusion Models Cannot Count, and Prompt Refinement Cannot Help. Исследование численных ограничений в протестированных моделях. Не означает, что любая будущая модель всегда ошибается в счёте.
- Make It Count: Text-to-Image Generation with an Accurate Number of Objects. CountGen меняет управление генерацией; это не доказательство достаточности текстового промпта.
- Garments2Look: A Multi-Reference Dataset for High-Fidelity Outfit-Level Virtual Try-On with Clothing and Accessories. Работа о многопредметных образах, слоях и аксессуарах. Не подтверждает точность размеров украшения по одному фото.
- RAGDiffusion: Faithful Cloth Generation via External Knowledge Assimilation. Специализированный метод восстановления одежды с внешними данными. Не связан с поиском по этой библиотеке и не требует внедрять здесь RAG.
- Kie.ai: Nano Banana Pro API. Оплата по кредитам, от $0.09 за изображение (05.09.2026); бесплатного тарифа нет. Это сторонний посредник со своим API, не «отсутствие обвязки».