Eigenes Codex Desktop-Pet bauen: das DIY-Tutorial
Die Desktop-Pets der Codex App beschränken sich nicht auf die mitgelieferten. Offiziell gibt es einen vollwertigen Weg zum eigenen Pet: Bereite ein spezifikationskonformes Spritesheet und eine pet.json vor, leg beides in den lokalen Ordner – und schon wohnt jede beliebige Figur, die du zeichnest, auf deinem Desktop. Noch bequemer: Es gibt eine offizielle Skill namens hatch-pet. Wirf ihr ein paar Referenzbilder hin, und sie malt die komplette Animation für dich. Dieser Artikel erklärt beide Wege und endet mit einem echten Beispiel: Wie aus zwei Capybara-Memes ein lauffähiges Desktop-Pet wurde.
Ist das der offizielle Weg?
Ja. hatch-pet liegt im curated-Verzeichnis (der kuratierten Auswahl) von OpenAIs offiziellem Skill-Repository openai/skills. Canvas-Spezifikation, die 9 Animationszeilen sowie Framezahl und Dauer je Zeile sind in offiziellen Contract-Dateien fest vorgegeben. Ein Hinweis am Rande: Das Repository ist inzwischen als migriert markiert, das neue Skill-Ökosystem liegt unter openai/plugins – hatch-pet selbst ist aber weiterhin an alter Stelle installierbar und nutzbar.
Ein Pet ist im Kern schlichter, als die meisten erwarten – es sind nur zwei Dateien:
~/.codex/pets/deine-pet-id/
├── pet.json # Metadaten mit 4 Feldern
└── spritesheet.webp # Spritesheet 1536×1872 (PNG geht auch)Die Details der Spezifikation (wie viele Frames jede Animationszeile nutzt, welche Felder transparent bleiben müssen) haben wir als Übersicht aufbereitet – siehe Spritesheet-Spezifikation im Detail.
Weg 1: hatch-pet – die KI malen lassen
Geeignet für alle, die eine fein gezeichnete Optik wollen und ohnehin schon mit der Codex App arbeiten. Voraussetzung ist die offizielle Bildgenerierungs-Skill in Codex ($imagegen, in neueren Versionen meist schon dabei).
- Installieren: Gib im Codex-Chat
$skill-installer hatch-petein und starte Codex nach der Installation neu; - Auftrag geben: Sag einfach „Brüte mir ein ___-Pet aus“. Eine reine Textbeschreibung reicht, du kannst aber auch Referenzbilder anhängen – euer Firmenmaskottchen, eine Skizze, sogar ein Haustierfoto. Als Stil stehen unter anderem
pixel(Pixel),plush(Plüsch),clay(Knete),sticker(Sticker) und3d-toy(3D-Spielzeug) zur Wahl; ohne Angabe wird automatisch geraten; - Machen lassen: hatch-pet erzeugt zuerst eine Basisfigur zur Bestätigung, generiert dann Zeile für Zeile die 9 Animationen (Bereitschaft, Laufen links/rechts, Winken, Springen, Scheitern, Warten, Arbeiten, Review), setzt sie automatisch zum Bild mit 1536×1872 zusammen, stellt den Hintergrund frei und lässt das Prüfskript laufen;
- Aktivieren: Das Ergebnis landet direkt in
~/.codex/pets/– einfach in den Pet-Einstellungen auswählen.
Praxiserfahrung zu Referenzbildern: Am besten funktionieren 1–3 Bilder auf einmal, mit vollständig sichtbarer Figur und sauberem Hintergrund. Verlange ausdrücklich „dasselbe Gesicht, dieselbe Farbpalette“ über alle Animationszeilen hinweg – das ist der am höchsten gewichtete Punkt der offiziellen QA-Kriterien.
Weg 2: jedes Frame per Code zeichnen
Für alle, die nicht auf gutes Würfelglück angewiesen sein wollen, sondern 100 % Kontrolle brauchen. Die 91 Pets dieser Seite sind allesamt prozedural mit Python + Pillow erzeugt: Der Körper entsteht auf einem kleinen Raster aus Farbflächen, jedes Frame bekommt je nach Zustand seine Parameter, am Ende wird alles zum spezifikationskonformen Großbild zusammengesetzt. Wenn die Zeichen-Engine einmal steht, braucht ein neues Pet nur zehn Zeilen Konfiguration. Der komplette Ansatz samt Frame-Design steht im Eigenbau-Kapitel der Anleitung.
Praxis: zwei Memes, ein Desktop-Pet
Ein Leser schickte uns zwei Capybara-Memes mit der Frage: „Geht das auch?“ Ja – und genau das ist der Standardablauf für Gestaltung nach Vorlagenbild. Unser Vorgehen in drei Schritten:
- Merkmale extrahieren, nicht abpausen: Aus den Referenzbildern entsteht eine Merkmalsliste – milchteefarbener runder Körper, dunkle ovale Schnauzenpartie über das halbe Gesicht, kleine runde Ohren, Wangenröte, die insgesamt tiefenentspannte Haltung, warmbraune Konturlinien;
- Anhand der Merkmale neu zeichnen: Mit dieser Liste entsteht auf dem Pixelraster ein eigenes Capybara mit 9 Animationszeilen (auch ein Chill-Typ springt gefälligst mit Einsatz);
- Offizielle Prüfung bestehen: Mit validate_atlas.py aus dem offiziellen Repository werden Maße, Framezahlen und Transparenz geprüft – erst wenn alles grün ist, geht es online.
Das Ergebnis heißt Paka das Chill-Capybara; auf seiner Seite kannst du direkt alle 9 Zustände ansehen und es kostenlos herunterladen.
Die fünf häufigsten Stolperfallen
- Jede Zeile hat eine andere Framezahl: Bereitschaft 6 Frames, Winken 4, Springen 5, Laufen und Scheitern 8, der Rest 6 – zu viel gezeichnete Felder müssen komplett transparent sein, sonst besteht das Sheet die Prüfung nicht;
- Beim Sprung nicht aus dem Feld ragen: Das gesamte Pet (inklusive Ohren und Mütze) muss in jedem Frame vollständig innerhalb von 192×208 bleiben;
- Transparenz muss sauber sein: keine halbtransparenten Schlagschatten, Bodenschatten oder Speedlines – und in transparenten Pixeln dürfen auch keine RGB-Reste stecken;
- Ordnerebene: Die pet.json muss direkt in
pets/pet-id/liegen; ein zusätzlicher Ordner beim Entpacken ist die häufigste Ursache dafür, dass „das Pet nicht auftaucht“; - Die working-Zeile ist kein Laufen: Offiziell stellt diese Zeile „konzentriertes Arbeiten“ dar – zeichnest du sie als Rennen mit ausgreifenden Beinen, gilt sie als nicht regelkonform.
Die vollständige Spezifikationstabelle (inklusive der offiziellen Laufzeiten je Zeile) findest du hier.
Keine Lust auf Handarbeit?
Auf dieser Seite liegen bereits 91 Pets bereit: 50 aus dem eigenen Katalog + 41 aus der Inspirationsreihe – alle durch das offizielle Prüfskript gelaufen, kostenlos und frei veränderbar. Jede Detailseite hat einen PowerShell-Einzeiler zur Installation: In 30 Sekunden zieht das Capybara oder die Cyber-Katze bei dir auf dem Desktop ein.