Parallel imagegen

并行图片生成

本 Skill 只解决一个问题：让多个独立的内置 image_gen 调用真正从不同 codex exec 进程并发运行。图片该如何生成或编辑，继续由 imagegen Skill 决定。

执行约束

• 每个请求输出对应一个独立 Codex 进程；每个进程只调用一次 image_gen。
• 1–12 个任务同时启动；超过 12 个时维持最多 12 个活动 Worker 滚动补位。
• 禁止在同一个执行器中用 Promise.all、Promise.allSettled 或类似方式并发调用多个 imagegen。这不属于独立进程并发。
• 同一清单中的任务必须能够独立完成。若某任务依赖另一任务的结果，先完成并验证前者，再单独启动下一批。
• 使用内置 image_gen，不要在 Worker 中切换到 API、SDK 或 imagegen CLI。

imagegen CLI 的 generate-batch 是另一套实现：它通过 Python SDK 直接并发调用 OpenAI Images API，需要 OPENAI_API_KEY。如果用户明确选择 CLI/API，就改用 imagegen 的对应流程，不使用本调度器。

准备任务

将用户请求拆成独立任务。提示词可以完全不同，也可以有重复内容；不要主动假设它们需要共享风格、主题或视觉系统。

仅当多项任务确实重复相同内容时，才使用可选的 shared_prompt 或 shared_references 减少重复。每项任务仍可拥有自己的提示词和参考图。

本地参考图必须使用真实存在的绝对路径。这是因为子进程不继承父任务的对话附件或当前目录上下文；每个 Worker 需要自行用 view_image 读取本地输入，再把路径传给 image_gen。role 使用自由文本描述图片用途，不限定分类。

任务清单

{
  "shared_prompt": "可选：确实适用于所有任务的重复要求",
  "shared_references": [
    {"path": "/absolute/common.png", "role": "可选的共享参考说明"}
  ],
  "jobs": [
    {
      "id": "job-01",
      "intent": "generate",
      "prompt": "这个输出的完整要求",
      "references": [],
      "output_name": "job-01.png"
    },
    {
      "id": "job-02",
      "intent": "edit",
      "prompt": "如何修改输入图片，以及需要保持什么",
      "references": [
        {"path": "/absolute/input.png", "role": "需要编辑的输入图片"}
      ],
      "output_name": "job-02.png"
    }
  ]
}

• intent 只接受 generate 或 edit。
• edit 至少需要一张输入图片。
• shared_prompt 和 shared_references 均为可选；不要为了使用它们而改写用户需求。
• output_name 只控制复制后的首选文件名，不要求模型生成特定格式。

启动

macOS、Linux、WSL：

SKILL_DIR="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/parallel-imagegen"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/dispatch.py" \
  --manifest /absolute/path/jobs.json \
  --workdir /absolute/task-root \
  --run-dir /absolute/task-root/tmp/parallel-imagegen/run-name \
  --copy-images-to /absolute/output-directory \
  --concurrency 12 \
  --retries 2

Windows PowerShell：

$CodexHome = if ($env:CODEX_HOME) { $env:CODEX_HOME } else { Join-Path $HOME ".codex" }
$SkillDir = Join-Path $CodexHome "skills\parallel-imagegen"
python "$SkillDir\scripts\dispatch.py" `
  --manifest "C:\absolute\path\jobs.json" `
  --workdir "C:\absolute\task-root" `
  --run-dir "C:\absolute\task-root\tmp\parallel-imagegen\run-name" `
  --copy-images-to "C:\absolute\output-directory" `
  --concurrency 12 `
  --retries 2

要求：Python 3.9+、已认证的 codex CLI，以及可用的内置图片生成功能。调度器只使用 Python 标准库。

等待、失败与中断

• 调度器健康运行时，只轮询它的会话，间隔不超过 60 秒。
• 运行中不要扫描目录、进程、半成品或日志。
• 退出后立即读取 summary.json；仅在失败或超时时检查对应日志。
• 调度器只在新的进程中重试失败任务，并逐轮降低重试并发；已验证任务不会重跑。
• 中断调度器时，同时终止活动 Worker。没有成功摘要证据的文件视为未验证。

验证与交付

以 summary.json 为准：

1. job_count 必须等于请求输出数；只有 failed: 0 才能声明全部成功。
2. successful_threads_distinct 必须为 true，每个成功输出必须来自独立线程。
3. 每个任务必须通过 telemetry 或 final-json-thread-output 验证，且最终 image_path 存在并非空。
4. max_active_workers 只证明客户端 Worker 有重叠，不代表服务端提供了相同数量的生成槽位。

展示所有成功输出；如果有失败，准确报告部分成功。视觉验收、编辑正确性、透明图、蒙版和其他图片语义仍按 imagegen Skill 处理，不在本调度器中重复定义。