营造Yingzao: скилл Guizang, который превращает фото китайской архитектуры в editorial-постер

Вход: одна или несколько фотографий, место или название объекта, сколько постеров нужно, нужен ли коллаж «оригинал ↔ постер». Если пользователь говорит «решай сам», по умолчанию: один постер, только подтверждённые короткие слова, без коллажа.

Выход: постер в одном из пяти форматов (3:4, 4:3, 16:9, 9:16, 1:1), по запросу — сравнение с оригиналом, по отдельному согласию — раскадровка 3×3 и промпт для видеомодели.

Типовой промпт из README (перевод):

Используй $yingzao, чтобы сделать из этой фотографии старого города Датун
editorial-постер 3:4. Место и заголовок выбери по данным, которые я дал;
коллаж с оригиналом не нужен.

Что именно происходит с фотографией

Установка и требования

npx skills add https://github.com/op7418/guizang-yingzao-skill --skill yingzao
python3 yingzao/scripts/check_dependencies.py

Python 3.10+, Pillow, NumPy, OpenCV (headless), fontTools. Нужен агент, который поддерживает Skills, читает локальные изображения и умеет вызывать генерацию или редактирование картинок. На практике это Codex со встроенным imagegen или Claude Code с собственным мостом к OpenAI Images API — документация описывает параметры именно gpt-image-2 и /v1/images/edits.

Скрипт зависимостей не ставит пакеты глобально: _runtime.py ищет совместимый .venv в рабочей директории вызывающего и её родителях или берёт интерпретатор из CAP_PYTHON; не нашёл — останавливается и объясняет. Артефакты пишутся только в output/yingzao/<run-id>/ в директории пользователя, никогда внутрь пакета скилла.

Для «высокостилизованных» задач — то есть почти всегда — вызов модели изображений получает три картинки в фиксированном порядке. Это не рекомендация, а контракт, который проверяет скрипт prepare_generation.py.

Разделение труда сформулировано жёстко. Модель обязана сделать то, что код не может: семантическую вырезку, восстановление фона, перерисовку глифов в заданной морфологии, окклюзию текста реальным контуром. Код обязан сделать то, что модель не гарантирует: проверить покрытие шрифта (cmap), коллизии, выравнивание, геометрию, подготовку входов. Схема «обрезал, наложил фильтр, напечатал заголовок» объявлена недействительной: если результат воспроизводим без модели, вызов бессмыслен — это отдельный токен-политика cap.policy.image-model-value-gate.

Отдельно запрещены «два острова»: субъект по центру, заголовок по центру, друг друга не касаются. Три домена — субъект, фон, взаимодействие — должны читаться на масштабе миниатюры.

output/yingzao/<run-id>/
  inputs/                 # выправленные копии; оригиналы не трогаются
  analysis/               # preflight, brief, glyph-brief, typeset-spec/guide/report,
                          # recipe.json, design-plan.json, generation-prompt.txt,
                          # generation-call.json, readback.md
  drafts/                 # только если пользователь просил исследовать варианты
  final/                  # постер и опциональное сравнение
  recipe-history.json     # история рецептов для де-дубликации между сессиями

1. 〇стадия 0

   Безопасный вход

   check_dependencies.py должен вернуть 0, иначе стоп. Каждый снимок проходит photo_preflight.py: размер, пропорции, экспозиция, резкость, плотность кромок, оценка крена, доминирующие цвета, кандидаты негативного пространства, EXIF. Вердикт — hero / support / reject; числа названы «доказательствами для решения», а не заменой взгляду на здание.

   При необходимости — rectify.py: детерминированный поворот, перспектива, кроп. Исправляется только крен камеры и трапеция; реальный скат крыши, кривая карниза, асимметрия и намеренная косая съёмка не выпрямляются. Крен до 0,3° считается «не трогать» и помечается auto_roll_noop=true.

   Факты градируются: VERIFIED / OBSERVED / USER-CONFIRMED / UNCONFIRMED; в постер попадают только первые три.

   Артефактыanalysis/preflight.json analysis/rectify.json inputs/01-*.png
2. 一стадия 1

   Заморозить идею, потом искать референс

   Сначала письменно фиксируются четыре домена: субъект, фон, взаимодействие, приём вёрстки. Только потом design_tokens.py suggest --tag … --maximize-distance --history … --record-history и recipe <id> --json. Ноль совпадений — код возврата 2 — переформулировать теги; «кандидаты по алфавиту» запрещены.

   Из reference_assets рецепта выбирается ровно одна доминирующая пластина. Она должна быть совместима с целью по главной оси, доле субъекта в кадре, топологии негативного пространства и границе взаимодействия — и реально демонстрировать все три домена, а не только «цвет, бумагу и шрифт».

   Результат — creative-brief.md, где записано только то, что меняет решения генерации, и проход восьми ворот.

   Артефактыanalysis/recipe.json analysis/creative-brief.md recipe-history.json
3. 二стадия 2

   Глифы и пространство

   design-plan.json: четыре–шесть «биндингов» с полями target / prompt_instruction / visible_result / guide_markers, каждый в одном из доменов subject / background / typography / interaction. В план входят все активные токены рецепта — ровно по одному разу.

   typeset_compose.py blank spec.json guide.png --report report.json рисует подложку и проверяет: покрытие cmap для каждого символа (отсутствующий глиф — отказ, «тофу» от Pillow не считается), реальные границы чернил, группы выравнивания с допуском 0,25 % ширины холста, зоны запрета для линий и примитивов, контракты окклюзии, порядок вертикального письма. Отчёт passed=true — единственный пропуск дальше.

   Если заголовок в режиме reinterpret — дополнительно glyph-brief.md (раздел «Глифы»).

   Артефактыanalysis/design-plan.json analysis/typeset-spec.json analysis/typeset-guide.png analysis/typeset-report.json analysis/glyph-brief.md
4. 三стадия 3

   Компиляция и один вызов

   Промпт пишется вручную по минимальному контракту из двенадцати обязательных секций: Primary transformation, Image roles, Composition diagnosis, Composition repair, Subject treatment, Background treatment, Interaction, Reference transfer, Identity invariants, Typography layout, Text (verbatim), Do not add; опционально Display glyph design. В нём запрещены списки токенов, примеры провалов, чеклисты и ручная секция Mechanism bindings — её компилирует скрипт.

   prepare_generation.py проверяет, что все картинки разные, размер подложки совпадает с отчётом, отчёт пройден, в промпте есть все секции и поимённо названы Image 1/2/3, у каждого активного токена есть путь доставки, маркеры промпта и подложки совпадают в обе стороны, для reinterpret есть scaffold, точный заголовок и глиф-бриф. Затем вписывает биндинги в финальный промпт, копирует входы в стабильные пути и пишет generation-call.json.

   Только при выводе READY разрешён вызов — строго imagegen(manifest["tool_arguments"]). Пересказывать промпт, менять порядок картинок, подставлять «последнюю картинку из чата» нельзя.

   Артефактыanalysis/generation-prompt.txt analysis/generation-call.json inputs/02-primary-reference.* final/poster.png
5. 四стадия 4

   Одно чтение и передача решения пользователю

   Агент открывает результат инструментом чтения изображений и проверяет ровно пять вещей: субъект узнаваем и действительно вырезан, перемещён или материализован; фон активен, а не исходное небо или градиент; заголовок — не обычный шрифт, текст точен, оси и роли мелкого текста держатся; окклюзия, общая кромка или негативная форма состоялись; механизм Image 2 виден, а не только похожие цвета. Ноль–три наблюдения уходят в readback.md.

   Без оценок, без proof-листов, без автоповтора. Правки — только после отзыва пользователя: локальные (глиф, опечатка, кромка) — edit текущего постера с блокировкой остальных пикселей; структурные (субъект, фон, макет, референс) — возврат к выправленному оригиналу и переделка идеи, референса и подложки. Затирать латками сломанную топологию запрещено.

   Затем один вопрос: расширить ли в раскадровку 3×3 и промпт для видео. Видео само не генерируется.

   Артефактыanalysis/readback.md final/comparison.png video/storyboard-3x3.png video/VIDEO_PROMPT.md

Параметры GPT-Image-2, зашитые в документацию

model=gpt-image-2; реальные фото — через /v1/images/edits; для финала quality=high, low/medium только по явной просьбе «быстро посмотреть»; без input_fidelity; без прозрачного фона; маска действует только на первую картинку. Размеры: 3:4 — 1536×2048, 4:3 — 2048×1536, 16:9 — 2048×1152, 9:16 — 1152×2048, 1:1 — 1536×1536.

preflight-gates.md объявлен «единственным источником правды для гейтов перед дорогим вызовом». Он не оценивает результат и не запускает повторы. Ниже — суть каждого гейта и моё пояснение, зачем он нужен.

1. 1

   Зависимости и пути

   Скрипт зависимостей вернул 0; работа идёт в output/yingzao/<run-id>/ пользователя; внутри пакета скилла нет кэша, тестовых картинок и артефактов.

   Скилл устанавливается в чужие проекты — он не должен их пачкать и не должен зависеть от глобального Python.

2. 2

   Фото, идентичность, геометрия

   У каждого снимка есть отчёт preflight и роль; стратегия композиции — одна из preserve / deterministic-rectify-crop / semantic-recompose — и одно главное исправление; якоря идентичности не тронуты; дорисовывать разрешено только то, что непрерывно продолжается (небо, вода, земля, прямая колонна, стена), а не крышу, этажи, окна или скульптуры.

   Модель охотно «достраивает» здания — гейт заранее запрещает выдумывать конструкцию.

3. 3

   Факты и текст

   Текст только из VERIFIED / OBSERVED / USER-CONFIRMED; слова разбиты на «обязательно / можно / нельзя / рискованно»; редкие иероглифы не несут гигантских структурных заголовков; «исторический памятник», «реставрация», «перенос», «новодел» и «современное здание» не перепутаны.

   Модель портит редкие знаки, а туристический текст врёт о датах — оба риска закрываются до генерации.

4. 4

   Идея и доминирующий референс

   Четыре домена записаны до поиска; ровно одна реальная пластина на входе; она совместима по оси, силуэту, доле и негативному пространству; requires / conflicts / mutex_groups разрешены; референс демонстрирует все три домена, а не только цвет и бумагу.

   Референс, у которого после вычитания брендов и здания остаются лишь прилагательные, — не референс.

5. 5

   Добавленная стоимость модели

   Домен субъекта содержит вырезку, перестройку масштаба или позиции либо зонную материализацию; домен фона — цветовое поле, окно, срез светлоты или восстановленное пространство; домен взаимодействия — окклюзию, общую кромку, проникновение или негативную форму; всё видно на миниатюре; есть ненормативный приём вёрстки. Провал: центрированный заголовок на исходном фото, «два острова», фильтр плюс текст, обычный градиент, прямоугольный коллаж.

   Если результат можно собрать без модели — платить за вызов бессмысленно.

6. 6

   Типографическая подложка

   typeset_compose.py вернул passed=true; у каждого дисплейного слоя явный glyph_design_mode; literal рисуется как guide_render: text, reinterpret — как scaffold; для «текст за субъектом» есть subject_front + subject-footprint, снятые с контура Image 1.

   Полноразмерный контур обычного шрифта на подложке — самый сильный якорь для модели; гейт не даёт ему победить глиф-бриф.

7. 7

   Дисплейные глифы

   literal — обычный шрифт; reinterpret — есть glyph-brief.md с одной морфологической семьёй и минимум пятью видимыми признаками; для заголовка из 2–5 знаков — покомпонентная таблица оптических компенсаций; мелкий текст остаётся обычным.

   Без наблюдаемой формы «премиальный винтажный сун» превращается в системный шрифт по умолчанию.

8. 8

   Вызов и вывод

   Порядок входов, три–пять инвариантов идентичности, короткий текст, количество, пропорция, качество и путь сохранения определены; recipe.json и design-plan.json сохранены; все токены доставлены ровно один раз; промпт соответствует минимальному контракту; маркеры совпадают в обе стороны; prepare_generation.py вернул READY.

   Единая точка, где план становится манифестом, — и только манифест идёт в модель.

Условные ворота

• Иностранный или латинский референс. Переносится только механизм; китайская семантика, целевая геометрия и местные материалы «перехватывают» содержание; удаляются исходные топонимы, люди, бренды, религиозные символы и архитектурная идентичность.
• «Буквенное окно» (заголовок как маска для фото). Контейнер совместим с осью субъекта и полностью сохраняет хотя бы одну зону идентичности; широкие многоярусные карнизы и высокочастотные фасады обычно в окно не идут.
• Семантический декор. Только из видимого, подтверждённого пользователем или проверенного; несёт не меньше двух композиционных задач; входит максимум в три роли.
• layered-final-type (программная накладка текста поверх арт-подложки). Только если пользователь выбрал его до генерации и подготовлены шрифт, маска и место; никогда как латка после провала модели с текстом.
• Несколько вариантов. Разные family и главный макет, плюс хотя бы одно видимое отличие в контейнере субъекта, действии глифов, главном материале, полярности светлоты или языке кромок. «Только другой фон» новым вариантом не считается.

Файл references/design-tokens.json (версия 1.10.0, namespace cap) — машинно-читаемый каталог. Цифры на дату разбора:

Категории по числу токенов: typography 20, layout 15, policy 14, material 13, background 9, color 8, depth 7, subject 6, context 4, grid 3, spacing 3, content 2.

Четыре уровня, заимствованные у дизайн-систем

Слоты взаимоисключения

Скелет каждого рецепта: из каждого слота — ровно один механизм. Взаимоисключение ограничивает только «главные» механизмы одного типа; бумажная текстура, шрифт метаданных, защита идентичности и z-отношения добавляются как зависимости.

Контракт токена

{
  "id": "cap.layout.type-window",
  "tier": "component",
  "label": "字窗纪念碑",
  "intent": "让短标题同时成为图像容器和背景尺度",
  "value": { "subject_inside": "60-75%", "identity_breakout": "25-40%" },
  "tags": ["塔", "门楼", "短标题", "字窗"],
  "requires": ["cap.type.display-cn", "cap.subject.identity-protection"],
  "conflicts": ["cap.layout.multi-image-collage"],
  "constraints": ["标题限 2-5 个汉字", "至少一个身份锚点越出蒙版"]
}

«Буквенное окно-монумент»: короткий заголовок становится и контейнером для фото, и масштабом фона; субъект на 60–75 % внутри букв, 25–40 % якорей идентичности вырывается наружу; заголовок 2–5 знаков.

• id — стабильный интерфейс cap.<category>.<name>; переименовывать нельзя, только добавлять алиасы и записи о миграции.
• intent — визуальная задача, не прилагательное. value — диапазоны, а не псевдоточные числа.
• requires — жёсткая зависимость; compatible — плюс к очкам, не обязанность; conflicts — двусторонний жёсткий конфликт.
• constraints — границы на естественном языке, которые должны быть закрыты в брифе или гейтах.
• prompt — кандидат на описание действия, который никогда не склеивается автоматически с другими.
• sources — доказательство из референсов, «не разрешение на копирование».

Мелкие механики, за которыми приятно наблюдать

• Стилевой отпечаток и история. Рецепт выводит шестиосевой отпечаток (ground / polarity / era / texture / saturation / image_behavior) из своих токенов; --maximize-distance --history --record-history расталкивает варианты и не даёт двум сессиям скатиться в один и тот же «бежевый винтаж». История лежит у пользователя, не в пакете.
• Оценка кандидатов. Прямое совпадение геометрии +3, явная совместимость +2, тот же реальный источник +1, слабая посадка −2, непонятное культурное происхождение −3, конфликт или риск для якоря идентичности — вылет. Очки только сортируют, жёстких ограничений не перекрывают.
• Контролируемые теги. 41 наблюдаемый признак — 单体 建筑群 中轴 偏侧 横向 竖向 低机位 正立面 天空留白 … 食物 饮品 店铺 桥 塔 城墙 城门 院落 街巷 屋檐 门洞 — плюс алиасы вида «храм / монастырь / старый храм → 山寺», «сад → 院落». Свободные синонимы не принимаются: если все теги не совпали, команда возвращает код 2.
• «Базовые качественные» токены (cap.policy.*, cap.subject.preflight-rectification, cap.primitive.optical-alignment) не про стиль, а про то, чтобы композиция и вёрстка не сломались до стилевого микса. Среди них typography-context-fit-gate: жирный гротеск или гигантские геометрические знаки разрешены только при монументальном объёме, жёсткой оси, современной коммерции или «ночном» тоне; тёплое дерево, ручная работа, еда и культурные интерьеры получают сун/мин-шрифты и мелкие засечки.
• Правила расширения. Не создавать токен под каждый референс; «премиально, ретро, восточно, атмосферно» — не токены; новый токен обязан иметь тег для поиска, слот или объяснение, почему не в слоте, и хотя бы одно ограничение, проверяемое до генерации.

Самая предметная часть скилла. Проблема: модели изображений на слово «宋体» (Songti) или «serif» рисуют системный шрифт по умолчанию; слова «премиальный, винтажный, художественный» задают настроение, но не форму — и модель тоже скатывается в дефолт.

Разделение ролей

Дисплейный заголовок из 2–5 знаков может идти в режим reinterpret: подложка фиксирует текст, границы знаков, порядок чтения, общие оси и базовую линию, но контур обычного шрифта не является финальным — модель перерисовывает глифы внутри этого пространства. Название места, даты, факты, пиньинь и метаданные всегда literal: настоящий обычный шрифт, без лигатур, вариантов, недостающих штрихов и «эрозии материалом». Один постер — одна морфологическая семья; официальные имена — только нормативными знаками; изменение формы не должно менять топологию компонентов иероглифа.

Глиф-бриф: обязателен перед первой генерацией

glyph_design_mode: reinterpret / literal
Родословная: сун-мин / стела-печать / лишу / геометрический гротеск / народная кисть / …
Ширина и центр тяжести: широкий / квадратный / узкий; высокий / средний / низкий
Контраст горизонталь : вертикаль — __ : 1; есть ли резкие перепады
Окончания: резаный клин / прямой срез «дерево» / круглое / лишу-вынос / сухая кисть
Полости (внутренние просветы): открытые / квадратные / круглые / восьмиугольные / узкие
Соединения: независимые / общий штрих / «шиповое» соединение / частичная связность
Ритм: стабильная моноширина / нарастание / лёгкий сдвиг / скачки — и почему это подходит фото
Блокировка группы: locked-wordmark / expressive-sequence; общая высота; базовая линия; слоты
Поверхность: чистая / ксилография с эрозией туши / каменная притирка / минеральный пигмент / стёртая табличка
Соответствие архитектуре: форма отвечает на __ в фотографии
Неизменно: нормативный знак, топология компонентов, порядок чтения, границы, общие оси

Требование: не меньше пяти признаков, видимых на финальной картинке, и обязательный пункт «соответствие архитектуре». Тест на общность: если после удаления названия здания бриф подходит к любому постеру — он слишком общий. Для заголовка из 2–5 знаков — покомпонентная таблица «знак / оптическая проблема в этом заголовке / действие над контуром / компоненты, которые нельзя менять». Пример из документации: знак 小 от природы узкий и рядом со сложными знаками кажется маленьким — точки раздвинуть, центральную вертикаль сделать хребтом, но базовую линию не покидать.

Шесть семей китайской морфологии

Наброски ниже — мои схемы одного и того же креста «十» в шести манерах, чтобы показать, чем семьи различаются на уровне штриха. Это иллюстрация принципа, а не образцы из репозитория: там семьи описаны словами.

Почему подложка не «запирает» обычный сун

typeset-guide по-прежнему считает cmap, границы и оси настоящим шрифтом, но при reinterpret рисует на Image 3 не полноразмерные контуры, а слоты знаков и мелкие метки с текстом (guide_render: scaffold). Слоты — пространственное доказательство, а не блоки вёрстки; точный текст фиксирует секция Text (verbatim) в промпте. Если доминирующий референс не поддерживает выбранную морфологию — меняется референс, а не добавляется второй «разбавляющий».

Минимальный фрагмент промпта

Display glyph design — reinterpret only the large verified title "__" inside Image 3's
measured bounds. Preserve its <locked-wordmark / expressive-sequence> group geometry,
including the measured character slots, common optical height and baseline; do not copy
the guide font silhouette. Use <родословная> with <ширина/центр>, <контраст>,
<окончания>, <полости>, <соединения или ритм>, and <поверхность>, derived from the
target's <геометрия/материал здания>. Keep every Chinese component and stroke topology
legible. Keep all small metadata literal and conventional.

Антипример из той же документации: make the font artistic, premium, vintage and Chinese — настроение без формы; модель вернётся к дефолтному сун или жирному гротеску.

Логика документа research-and-annotation.md: поиск нужен не для энциклопедической справки, а чтобы найти информацию, сжимаемую в короткие слова, которые строят контекст места и участвуют в вёрстке.

Приоритет источников

1. Органы охраны памятников, госструктуры, официальный туризм, сайт объекта, музеи, архивы.
2. Проектные и реставрационные организации, научные статьи, краеведческие издания.
3. Надёжные новостные агентства и картографические сервисы.
4. Энциклопедии, травелоги и соцсети — только как зацепки для поиска, не как опора для утверждений об охранном статусе, датировке, подлинности или авторе.

Одноимённые объекты сначала разводятся по городу, кварталу, видимой табличке и карте; не развели — спросить пользователя, не смешивать.

Отдельный акцент на разнице между «основан при Мин» и «нынешнее здание — современная реконструкция»: оба утверждения могут быть верны одновременно, но сокращение до «минская башня» вводит в заблуждение о возрасте деревянных конструкций.

Компиляция в текст постера

На постер одного здания — 4–7 информационных единиц:

• один главный заголовок — нормативное имя;
• одна метка места — город, квартал или перекрёсток в виде «улица × улица», «квартал · сторона», «зона · узел»; полные адреса и координаты не идут в главное поле;
• одно временное отношение — например, «основан при Мин · современная реконструкция»;
• один–три архитектурных термина — «доугун», «три яруса — три карниза», «крестообразная крыша сешань»;
• ноль–одна видимая надпись или городская связь.

Один факт на двух языках — одна единица, не две; английский — только когда точен и несёт роль структурного знака, индекса или ритма. Длинные фразы сжимаются до именных; микротекст длиннее двух строк нежелателен — модели нестабильны на мелком длинном тексте, лучше меньше, чем псевдоиероглифы. Слово, которому не нашлось роли шрифта и колонки, удаляется, а не уменьшается до «одинокой мелочи в углу».

Режим аннотаций — только по явной просьбе

Выноски к конструктивным элементам включаются только для обучающего или экскурсионного постера. Каждая выноска обязана указывать на реальную видимую цель; линии — горизонтально-вертикальные ломаные из специального жёлоба, не через текст, табличку, главный гребень, шпиль или лица; отступ от обычного текста не меньше 0,5 em, от дисплейного — не меньше 0,25 высоты знака; на постер одного здания обычно 2–4 линии.

guizang-yingzao-skill/
├── README.md                          # 158 строк, полностью на китайском
└── yingzao/
    ├── SKILL.md                       # 78 строк: контракт + рабочий поток + таблица «когда что читать»
    ├── agents/openai.yaml             # display_name, brand_color #AC3C33, allow_implicit_invocation: true
    ├── requirements.txt               # Pillow, numpy, opencv-python-headless, fonttools
    ├── references/                    # 13 документов ≈ 1 700 строк
    │   ├── preflight-gates.md         # «единственный источник правды» для 8 ворот
    │   ├── image-generation-workflow.md  # порядок входов, параметры GPT-Image-2, контракт промпта, readback
    │   ├── token-system.md            # 4 уровня, слоты, оси, правила расширения
    │   ├── design-tokens.json         # 104 токена, 22 рецепта — машинно-читаемый
    │   ├── display-glyph-morphology.md   # 6 семей китайских дисплейных глифов, глиф-бриф
    │   ├── frontend-layout-guide.md   # спецификация подложки, гарантии компилятора, контракты окклюзии
    │   ├── mixing-logic.md            # выбор рецепта и одной доминирующей пластины
    │   ├── creative-brief.md          # шаблон брифа перед генерацией
    │   ├── photo-preflight.md         # триаж hero/support/reject, оси фото → шрифт и материал
    │   ├── research-and-annotation.md # градация фактов, карточка факта, режим аннотаций
    │   ├── art-direction.md           # метод: масштабы, шрифт как форма, активный фон, культурный перевод
    │   ├── video-storyboard.md        # опциональная раскадровка 3×3
    │   ├── reference-encoding-matrix.md          # покарточная кодировка первых 9 пластин
    │   └── reference-encoding-expansion-2026.md  # ещё 34 пластины
    ├── scripts/                       # 9 Python-скриптов ≈ 3 300 строк
    │   ├── _runtime.py                # поиск .venv вызывающего / CAP_PYTHON, без глобальных установок
    │   ├── check_dependencies.py      # проверка без установки
    │   ├── photo_preflight.py         # количественная предпроверка фото (357 строк)
    │   ├── rectify.py                 # детерминированный поворот / перспектива / кроп (206)
    │   ├── subject_mask.py            # маска субъекта: полигон или GrabCut (166)
    │   ├── design_tokens.py           # validate / query / tags / suggest / recipe / render (835)
    │   ├── typeset_compose.py         # рендер и гейтинг подложки настоящим шрифтом (887)
    │   ├── prepare_generation.py      # компиляция и валидация трёхкартиночного handoff (584)
    │   ├── fit_canvas.py              # подгонка к точному холсту без растяжения
    │   └── make_comparison.py         # коллаж «постер первым, оригинал рядом»
    ├── tests/                         # 24 теста: typeset 13, prepare 6, runtime 3, preflight 2
    └── assets/
        ├── readme-hero.webp           # стена работ, 2400×1350
        ├── reference-plates/          # 43 пластины, 14 МБ — вход для модели
        └── reference-thumbnails/      # те же 43 имени, 2 МБ — превью для HTML-каталога