Simon Willison baut animiertes Codex-Desktop-Pet mit GPT-5.6 und gpt-image-2
Das Projekt entstand aus einem Zufallsfund: Willison aktivierte versehentlich das eingebaute animierte „Pet" in Codex Desktop – ein kleines Roboter-Maskottchen in der Tradition von Clippy – und entdeckte dabei, dass sich eigene Pets erstellen lassen. Daraufhin ließ er GPT-5.6 Sol den gesamten Erstellungsprozess übernehmen, der Name „Pedalican" wurde ebenfalls vom Modell vorgeschlagen. Technisch basiert der Workflow auf mehreren Generierungsrunden mit gpt-image-2: Zunächst wurde ein Character-Reference-Sprite auf einem reinen Magenta-Chroma-Key-Hintergrund (#FF00FF) bei 192×208 Pixeln erzeugt, aus dem dann einzelne Animationsframes abgeleitet wurden. Die fertigen Frames wurden zu Sprite Sheets und GIFs (z. B. waving.gif) zusammengefügt. Willison ließ das Modell detaillierte Notizen zu allen Zwischenschritten anfertigen und publizierte sämtliche generierten Bilder, Sprite Sheets und GIFs im GitHub-Repository. Die zugrunde liegenden Skills – hatch-pet (openai/skills) und imagegen (openai/codex) – sind beide unter Apache 2.0 lizenziert und einsehbar. Für Willison war das Experiment in erster Linie ein Proof-of-Concept dafür, wie bildgenerierende Modelle direkt in eine spielfertige Asset-Pipeline integriert werden können.
- GPT-5.6 Sol xhigh (nicht das Standardmodell) übernahm die Orchestrierung und nutzte gpt-image-2 für mehrere Generierungsrunden.
- Der initiale Character-Reference-Prompt spezifiziert exakt: cremeweiß-runder Körper, korallenoranger Schnabel und Füße, himmelblaues Mini-Fahrrad, #FF00FF-Hintergrund, 192×208 px.
- Das GitHub-Repo enthält jedes Zwischenbild, das kombinierte Sprite Sheet sowie GIFs für alle Animationsschleifen (z. B. waving.gif).
- Die technische Basis bilden zwei open-source Skills: hatch-pet aus openai/skills und imagegen aus openai/codex, beide Apache 2.0.
- Codex Desktop hatte die Pet-Funktion laut Willison bereits im Mai angekündigt – er hatte sie bis zum 14. Juli 2026 nicht bewusst wahrgenommen.
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Das Projekt entstand aus einem Zufallsfund: Willison aktivierte versehentlich das eingebaute animierte „Pet" in Codex Desktop – ein kleines Roboter-Maskottchen in der Tradition von Clippy – und entdeckte dabei, dass sich eigene Pets erstellen lassen. Daraufhin ließ er GPT-5.6 Sol den gesamten Erstellungsprozess übernehmen, der Name „Pedalican" wurde ebenfalls vom Modell vorgeschlagen. Technisch basiert der Workflow auf mehreren Generierungsrunden mit gpt-image-2: Zunächst wurde ein Character-Reference-Sprite auf einem reinen Magenta-Chroma-Key-Hintergrund (#FF00FF) bei 192×208 Pixeln erzeugt, aus dem dann einzelne Animationsframes abgeleitet wurden. Die fertigen Frames wurden zu Sprite Sheets und GIFs (z. B. waving.gif) zusammengefügt. Willison ließ das Modell detaillierte Notizen zu allen Zwischenschritten anfertigen und publizierte sämtliche generierten Bilder, Sprite Sheets und GIFs im GitHub-Repository. Die zugrunde liegenden Skills – hatch-pet (openai/skills) und imagegen (openai/codex) – sind beide unter Apache 2.0 lizenziert und einsehbar. Für Willison war das Experiment in erster Linie ein Proof-of-Concept dafür, wie bildgenerierende Modelle direkt in eine spielfertige Asset-Pipeline integriert werden können.
- GPT-5.6 Sol xhigh (nicht das Standardmodell) übernahm die Orchestrierung und nutzte gpt-image-2 für mehrere Generierungsrunden.
- Der initiale Character-Reference-Prompt spezifiziert exakt: cremeweiß-runder Körper, korallenoranger Schnabel und Füße, himmelblaues Mini-Fahrrad, #FF00FF-Hintergrund, 192×208 px.
- Das GitHub-Repo enthält jedes Zwischenbild, das kombinierte Sprite Sheet sowie GIFs für alle Animationsschleifen (z. B. waving.gif).
- Die technische Basis bilden zwei open-source Skills: hatch-pet aus openai/skills und imagegen aus openai/codex, beide Apache 2.0.
- Codex Desktop hatte die Pet-Funktion laut Willison bereits im Mai angekündigt – er hatte sie bis zum 14. Juli 2026 nicht bewusst wahrgenommen.
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