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我用 AI 把自己孵成了电子宠物
从一张照片到会跑、会挥手、会显示任务状态的像素分身。
这篇文章完整公开头像选择、动作精灵表、正式孵化、验证和安装过程。
打开 Codex 工作时，我的工作区旁边会一直站着一只像素宠物。
鼠标移到它身上，它会挥手；拖动它，它会跟着移动；当 Codex 开始执行任务时，它还会切换成思考、打字等动作。即使我切到其他界面，也能通过宠物的状态判断任务是不是还在运行。
这只宠物不是从素材网站下载的。我给 AI 一张自己的照片，让它先设计像素形象，再制作动作，最后安装进 Codex。为了让其他人也能复现，我把这套过程整理成了开源 Skill：weilanx-hatch-pet。
这篇文章完整记录怎样用它孵化一只自己的 Codex 宠物，以及过程中最容易误解的几个地方。
最终要走过的三步
整个流程可以先压缩成一张图：
一张参考图 │ ▼3–5 个像素头像候选 │ ├── 停下来，由我选择角色形象 ▼3 张动作精灵表候选 │ ├── 再停一次，由我选择动作风格 ▼HatchPet 制作、检查并安装 │ ▼Codex 里的动态宠物这里最重要的设计是两次“停下来”。
图片生成很擅长给出方案，但它不知道我真正喜欢哪一张。如果 AI 在生成第一批头像后就自动挑选，并一路做到最后，等一个小时后才发现角色不是自己想要的，前面的计算和等待都会浪费。
所以我把审美选择拆成两次：先选“长什么样”，再选“怎样动”。用户确认之后，才进入耗时更长、技术要求更严格的正式孵化。
准备工作
开始前需要准备下面几项：
- 一张清晰的参考图，可以是真人、宠物、物体、插画或自己的 IP 角色；
- 能调用图片生成工具和子 Agent 的 Codex 环境；
- 当前可用的 HatchPet Skill，用于最终图集制作和安装；
- Python 3.9 或更高版本，以及
jq； - 开源的
weilanx-hatch-petSkill。
weilanx-hatch-pet 负责候选生成、两次选择和任务续接，真正进入生产阶段后，它会调用当前安装的 HatchPet。这样做的好处是，HatchPet 以后升级了图集规格或验收方式，这个 Skill 不需要复制和维护另一套旧实现。
第一步：安装开源 Skill
项目已经发布在 GitHub：
https://github.com/Azure12355/weilanx-hatch-pet如果你的 Agent 使用常见的 Skills 目录，可以通过下面的命令安装：
SKILLS_HOME="${AGENT_SKILLS_HOME:-$HOME/.agents/skills}"mkdir -p "$SKILLS_HOME"git clone https://github.com/Azure12355/weilanx-hatch-pet.git \ "$SKILLS_HOME/weilanx-hatch-pet"不同 Agent 运行时的 Skill 注册目录可能不同。如果你的 Codex 没有自动发现它，需要按照当前运行时支持的方式，把这个仓库加入 Skill 列表。不要照搬别人电脑上的绝对路径。
仓库默认 README 是英文，顶部可以切换到完整的简体中文版本。里面还列出了依赖、目录结构、三阶段约定和 Agent 使用边界。
第二步：给它一张图片，先生成像素头像
安装完成后，上传参考图并调用 Skill。
去掉本机输出目录后，我当时的核心指令是：
$weilanx-hatch-pet帮我把这张照片孵化成一只 Codex 宠物。
这句话不需要写得很长。Skill 会先识别当前处于哪个阶段，然后为参考图生成 3–5 个 Q 版像素头像。
我这次得到五个方向。它们保留相同的基本身份特征，但像素密度、服装细节和风格处理不同。最后我选择了第 4 张，也就是带有蓝紫色点缀的赛博朋克风格。
选定后，我直接回复：
我喜欢第 4 张，使用这张继续。
Agent 会把这个选择写进当前孵化任务的状态文件，然后才进入下一阶段。这里不建议只说“这个不错”或“继续”，因为当页面上同时有多张图时，明确的编号或文件名更不容易选错。
复现时，可以把需求整理成下面这样：
目标：把参考图做成 Codex 像素宠物。角色名称：填写你想使用的名字。候选数量：3–5 张。身份要求：保留最容易辨认的外形、配色和服装特征。流程要求：生成头像后停下来，等待我选择，不要自动进入下一步。这段是方便复现的整理模板，不是我当时逐字输入的原话。
第三步：从三张动作精灵表里再选一次
头像确认后，Skill 会只使用选中的像素头像作为角色身份参考，生成三张独立的动作选择表。
每张表都是 8 列、6 行，一共 48 帧。三张候选的角色应该保持一致，差别主要在动作幅度、节奏和姿态处理。我这次选择的是第 2 张。
我当时的选择很简单：
使用第 2 张作为精灵表，继续孵化。
这里有一个容易误解的地方：这张 8 × 6 的图片是动作和审美选择表，还不是 Codex 最终读取的正式图集。
它的作用是告诉后续 HatchPet：角色应该保持什么配色、像素密度和动作感觉。正式孵化时，HatchPet 还需要根据当前 Codex 宠物规格补齐标准状态、方向、透明背景和包结构，并完成验证。不能把第二阶段生成的图片直接复制到宠物目录里当成成品。
第四步：让 HatchPet 正式孵化
第二次确认后，weilanx-hatch-pet 会读取当前 HatchPet 的完整说明，把已经确认的头像和动作表一起交给它。
后面的工作包括：
- 准备角色身份和动作参考；
- 生成正式动画状态和方向；
- 统一透明背景、帧尺寸与排列；
- 组装 Codex 使用的图集和配置文件；
- 检查方向、动作连贯性与角色一致性；
- 修复未通过的部分；
- 验收通过后安装到本地宠物目录。
这一步明显比前两步慢。我的录制案例大约用了一个多小时，但这不是固定时长。图片生成速度、需要返工的帧数、当前模型和电脑环境都会影响最终时间。
孵化过程中不需要一直盯着窗口。如果任务被打断，可以在同一个会话里回复“继续”。Skill 会读取已经记录的候选和选择，不会要求从原始照片重新开始。如果同时存在多个未完成任务，它会要求你说明要继续哪一个，避免误接到另一只宠物。
第五步：在 Codex 中启用宠物
孵化与安装完成后，我重启了 Codex，然后进入：
Settings > Pets在我录制这期内容时，新宠物会出现在这里。选择它之后，宠物就会显示在工作区旁边。Codex 后续版本如果调整设置入口，以当前客户端界面为准。
启用后可以实际检查几种状态：
- 鼠标悬停时是否会挥手；
- 宠物能否被拖动；
- 发送任务后是否进入思考或打字状态；
- 任务结束后是否退出工作状态；
- 切换界面后，宠物是否仍能帮助判断任务进度。
为什么我没有让 AI 一次做完
从一张照片直接生成完整宠物听起来更省事，但真正制作时，审美错误和技术错误最好分开处理。
第一阶段只回答“角色像不像、我喜不喜欢”；第二阶段回答“动作感觉对不对”；第三阶段才处理帧数、方向、透明背景、图集和配置。如果第一阶段就不满意，只需要重做一张头像，不必重新生成整套动画。
这种做法也适合其他 AI 创作任务：先确认不可逆、成本高的上游选择，再进入耗时更长的生产环节。AI 负责生成和执行，人负责目标、选择与验收。
常见问题
头像不像参考图怎么办？
不要急着进入动作阶段。指出最重要的识别特征，例如发型、脸型、眼镜、衣服轮廓或主色，并只要求重做失败的候选。身份没有确认前，不要开始制作 48 帧动作表。
精灵表不是完整的 8 × 6 怎么办？
这张图应当判定为不合格。每张候选必须清楚包含 8 列、6 行和 48 个完整画面，不能缺行、缺列、裁切角色，也不能把装饰图当成一帧。Skill 默认会只重试失败的候选，而不是全部推倒重来。
第二阶段的图能直接安装吗？
不能。它是动作选择表，不是最终 Codex 图集。必须继续交给当前 HatchPet，按最新规格生成、检查和打包。
回复“继续”会不会接错任务？
只有一个未完成任务时，Skill 可以安全续接。如果存在多个未完成任务，它不会悄悄选择最新目录，而是会要求你确认具体任务。
为什么别人安装后找不到 Skill？
最常见的原因是不同 Agent 运行时使用不同的 Skill 目录或注册方式。先确认仓库是否克隆完整，再查看当前运行时是否已经发现 weilanx-hatch-pet。此外，最终生产还依赖可用的 HatchPet、图片生成工具、Python 和 jq。
当前边界
这套流程已经能够完成头像选择、动作选择、任务续接和 HatchPet 交接，但仍有几个真实边界：
- 它依赖宿主环境提供图片生成能力和当前可用的 HatchPet；
- 生成时间不能保证，我的案例是一个多小时，其他环境可能更快或更慢；
- 第二阶段的 48 帧图片只用于选择，最终图集以当前 HatchPet 规格为准；
- 图片和运行状态会保存在本地，公开问题或提交代码时不要上传私人照片和运行产物；
- Codex 的设置入口和宠物规格以后可能变化，应以当前客户端和 HatchPet 说明为准。
开源地址
项目地址：
https://github.com/Azure12355/weilanx-hatch-pet
仓库使用 MIT License。你可以使用、修改和分发它，也欢迎提交问题、评测案例和可移植性改进。
对我来说，这次真正有意思的地方，不只是把一张照片变成像素角色，而是把一段需要反复确认的创作过程，整理成了可以复用的 Agent 工作流。
准备一张你喜欢的图片，先让 AI 给出选择，再一步步验收。这样做出来的，才更像是属于你自己的那一只宠物。
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