No red flags found in any of the 11 categories — no credential harvesting, no data exfiltration, no curl-pipe-shell installer. Scanned against the SlowMist agent-security taxonomy, refreshed every 8 hours. Full audit →
by DoraRabbitYan · Codex Skill · ★ 102
Last updated: · Indexed by AgentSkillsHub · Auto-synced every 8h
🔒 Is personal-ip-image-pack safe to install? View the security audit →
个人 IP 图像包 把 1–2 张本人或已获授权的人物照片，转化为一套可确认、可复用、可持续扩展的个人卡通 IP 资产。 它不是只生成一张头像的提示词合集，而是一套面向 Codex 的完整工作流：先选择风格、确认照片与使用范围，再建立并冻结人物原型；之后所有头像、表情、动作、换装或场景资产都基于同一个人物版本扩展，并通过角色设定、交付清单和验收记录保持长期一致。 直接查看 6 种风格模板 · 查看完整 Skill 工作流 · 直接查看交付模板 它解决什么问题 普通的“照片转卡通”往往只解决一张图：下一次换一个动作、表情或场景，人物就可能变脸、换发型或改变穿搭。 把人物特征和可变内容分开管理： 人物身份锁定：固定脸型、发型、眼镜、标志性服装、配色和比例。 按需扩展：只改变本轮指定的表情、姿势、手势或必要道具。 先确认再批量：人物原型未确认前，不生成整套贴纸或动作图。 版本可回退：人物版本与交付版本分别记录，修改和回退都有依据。 结果可验收：每张独立资产都记录尺寸、背景、透明通道和 QA 状态。 它适合小红书博主、内容创作者、自由职业者和个人品牌，用来制作头像、表情贴纸、动作素材、换装角色、封面人物或轻量场景卡。 它会交付什么 根据所选风格和本次需求，你可以获得： 一张经过确认的人物原型； 独立的头像、表情贴纸、动作、换装或场景 PNG； 可选的整套预览拼图； 锁定人物特征的角色设定文件； 记录尺寸、透明通道、版本和校验值的交付清单； AI 发布检查与用户验收记录。 每个贴纸或动作都是独立源文件。预览拼图只用于查看，不会替代可直接使用的 PNG。 快速开始 方法一：让 Codex 帮你安装 把下面这段话发送给能够访问本地文件的 Codex： 请将这个仓库安装为 Codex Skill，并确认 可以使用： https://github.com/DoraRabbitYan/personal-ip-image-pack 方法二：手动安装 把仓库克隆到 Codex 的 skills 目录。下面使用默认的 路径；如果你设置了 ，请改用其中的 目录。 macOS / Linux： Windows PowerShell： 安装完成后，在 Codex 的下一条消息中显式调用 。如果当前任务没有发现新 Skill，再重新打开任务。 本地交付工具需要 Python
| Stars | 102 |
| Forks | 14 |
| Language | HTML |
| Category | Codex Skill |
| Quality Score | 46.9029853397427/100 |
| Last Updated | 2026-08-28 |
| Created | 2026-07-15 |
| Platforms | codex |
| Est. Tokens | ~15k |
Looking for a personal-ip-image-pack alternative? If you're comparing personal-ip-image-pack with other codex skill tools, these 1 projects are the closest alternatives on Agent Skills Hub — ranked by topic overlap, star count, and community traction.
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You can find installation instructions and usage details in the personal-ip-image-pack GitHub repository at github.com/DoraRabbitYan/personal-ip-image-pack. The project has 102 stars and 14 forks, indicating an active community.
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Grades come from a rule-based scan built on the SlowMist agent-security taxonomy, covering 11 red-flag categories including credential harvesting, data exfiltration, and curl | sh installers. It is a first-layer scan, not a manual audit — we say so rather than overstate it.
The scale of the problem is documented independently: Liu et al. (2026), in a study of 31,132 agent skills, report that 26.1% contain security vulnerabilities. Our own full-catalog census is published as a citable open dataset.
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