Flux2 Klein Prompting

What it does

When your agent uses it

• The user wants to create prompts for FLUX.2 [klein]
• Generate images
• Edit photos with the klein model
• Work with multi-reference image editing

Example prompts

• “/flux2-klein-prompting”

Requirements

• Python 3
• A credential in BFL_API_KEY

Workflow steps

6 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

1. 1Subject — who/what, key attributes
2. 2Scene/context — where, time of day, surroundings
3. 3Composition — framing, angle, background
4. 4Light/materials — source, softness, reflections, texture
5. 5Style/genre — photorealism, illustration, catalog, poster, UI
6. 6Text in image (if needed) — exact string in quotes + position/font

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 67709af. It shows what the files ask for, not the result of running them.

• Tool permissions

  Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

  From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

• Runs code

  No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are python).

  From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

• Network

  Hosts in commands or code, which the agent is likely to contact:

  • api.bfl.ai

  Also links to:

  • docs.bfl.ai
  • huggingface.co
  • bfl.ai
  • docs.bfl.ml

  From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

• Credentials

  Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

  • BFL_API_KEY

  From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Flux2 Klein Prompting loads about 2.8k tokens when it runs. Until then it costs about 238 tokens; SKILL.md has 735 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it

~238

When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches

~2.8k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from AnastasiyaW/codex-claude-code-config at commit 67709af, republished under its MIT licence (© AnastasiyaW). 735 words, ~2,768 tokens.

name

flux2-klein-prompting

description

Expert prompt engineering for FLUX.2 [klein] image generation and editing model. Use this skill whenever the user wants to create prompts for FLUX.2 [klein], generate images, edit photos with the klein model, work with multi-reference image editing, or needs templates for T2I/I2I tasks. Trigger for any mention of: FLUX.2, flux klein, BFL API, image editing prompts, text-to-image prompts for FLUX, product mockups, poster generation, UI mockups, sticker packs, character design, seamless textures, or any request to write/improve/translate prompts for FLUX-family models. Also trigger when user asks about guidance_scale, inference steps, distilled vs base modes, or multi-reference workflows. Do NOT use for training a FLUX.2 Klein / Qwen-Edit LoRA (use flux2-lora-training), nor for reconstructing a prompt FROM an existing source image (use forensic-prompt-compiler); this skill is for authoring generation/edit prompts only.

Заголовок: "ТОЧНЫЙ ТЕКСТ". Шрифт жирный гротеск, ровный кернинг. Других надписей не добавлять.

❌ "не меняй освещение"
✅ "Сохрани освещение, перспективу и лицо"

"Возьми персонажа из image 2 и помести рядом с объектом из image 1."

Фотореалистичная предметная фотография [объект] на [фон], ракурс [сверху/на уровне глаз/крупный план], мягкий студийный свет, реалистичные материалы и фактуры, аккуратные тени, высокая детализация. Без логотипов и водяных знаков.

Каталожный product shot: [товар] в центре кадра, фон [описание], чистая композиция, цвет товара строго [HEX или словом], реалистичные отражения, нейтральный стиль, как для e-commerce.

Минималистичная иконка: [смысл/символ], плоский дизайн, 2–3 цвета, чёткий силуэт, без мелких деталей. Без текста.

Персонаж: [кто], внешний вид: [рост/пропорции/одежда], выражение лица [эмоция], стиль [аниме/3D/иллюстрация], палитра [цвета], фон простой. Сохранить узнаваемость: [признак 1], [признак 2].

Набор стикеров одного персонажа (6 штук): радость, злость, удивление, смущение, сон, восторг. Единый стиль, толстый контур, яркая палитра, прозрачный фон, без текста.

Постер [стиль]. Вверху крупный заголовок: "ТОЧНЫЙ ТЕКСТ". Шрифт: жирный гротеск, ровный кернинг, читаемо. Ниже подзаголовок: "Ещё одна строка". Остальные надписи не добавлять.

UI‑мокап мобильного приложения [тематика]. 3 экрана в одной сетке. Читаемые заголовки на русском в кавычках: "[Экран 1]", "[Экран 2]", "[Экран 3]". Минималистичная дизайн‑система, много воздуха, аккуратная типографика, без лишнего декоративного шума.

Бесшовная текстура (seamless): [материал], равномерное освещение, без объектов, без текста, высокая детализация, натуральные вариации, без резких пятен.

Это то же изображение, но: [что изменить]. Сохрани: [освещение / перспектива / лицо / композиция / стиль]. Сделай результат фотореалистичным и согласованным по теням и отражениям.

Это то же изображение, но добавь на [табличку/вывеску] точный текст: "[ТЕКСТ]". Сохрани стиль таблички, фон и освещение. Текст должен быть читаемым. Больше текста не добавляй.

Это то же изображение, но возьми персонажа из image 2 и помести рядом с персонажем из image 1. Сохрани реалистичные тени, масштаб и общую атмосферу сцены.

import os, time, requests

BFL_API_KEY = os.environ["BFL_API_KEY"]

# 1. Create task
create = requests.post(
    "https://api.bfl.ai/v1/flux-2-klein-4b",
    headers={"x-key": BFL_API_KEY, "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "prompt": 'Это то же изображение, но добавь на вывеску текст "ОТКРЫТО". '
                  "Сохрани фон, освещение и перспективу. Больше текста не добавляй.",
        "input_image": "https://example.com/your-image.png",
        "seed": 42,
        "output_format": "png",
    },
    timeout=60,
)
task = create.json()

# 2. Poll until ready
while True:
    time.sleep(0.5)
    data = requests.get(task["polling_url"], headers={"x-key": BFL_API_KEY}).json()
    if data["status"] == "Ready":
        print("Done:", data["result"]["sample"])  # signed URL
        break
    if data["status"] in ("Error", "Failed"):
        raise RuntimeError(data)

import torch
from PIL import Image
from diffusers import Flux2KleinPipeline

pipe = Flux2KleinPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.2-klein-4B", torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")

# T2I
image = pipe(
    prompt='Постер "КОФЕ". Жирный гротеск, ровный кернинг, без других надписей.',
    height=1024, width=1024,
    guidance_scale=1.0, num_inference_steps=4,
    # A CPU generator makes comparisons more stable across GPU runs.  It is
    # not a cross-version or cross-hardware reproducibility guarantee.
    generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(42),
).images[0]

# Edit (I2I)
base = Image.open("input.png").convert("RGB").resize((1024, 1024))
edited = pipe(
    prompt="Это то же изображение, но замени фон на светлую кухню. "
           "Сохрани объект, освещение и перспективу.",
    image=[base],
    height=1024, width=1024,
    guidance_scale=1.0, num_inference_steps=4,
).images[0]

© AnastasiyaW, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

Just SKILL.md in skills/ai-ml/flux2-klein-prompting of AnastasiyaW/codex-claude-code-config.

Open the folder on GitHubat commit 67709af