Tutorial: crie seu próprio pet de desktop do Codex

Atualizado em 2026-07-16 · versão com o fluxo oficial verificado

Os pets do Codex App não se limitam aos que já vêm embutidos. A OpenAI deixou a porta da personalização escancarada: prepare um spritesheet dentro da especificação e um pet.json, coloque na pasta certa da sua máquina e qualquer personagem que você desenhar passa a morar na sua área de trabalho. E tem um atalho: a própria OpenAI lançou uma skill chamada hatch-pet — jogue algumas imagens de referência para ela e o conjunto inteiro de animações sai desenhado. Aqui explicamos os dois caminhos e fechamos com um caso real: como dois memes de capivara viraram um pet funcionando.

Isso é oficial?

É. O hatch-pet está no diretório curated (selecionados) do repositório oficial de skills da OpenAI, openai/skills, e a especificação da tela, os 9 estados de animação, a contagem de quadros por linha e as durações estão todos fixados em arquivos de contrato oficiais. Um detalhe a observar: esse repositório já está marcado como em migração e o novo ecossistema de skills fica em openai/plugins, mas o hatch-pet em si continua no lugar de sempre, instalável e funcional.

O pet em si é mais simples do que a maioria imagina — são só dois arquivos:

~/.codex/pets/id-do-seu-pet/
├── pet.json          # metadados com 4 campos
└── spritesheet.webp  # spritesheet 1536×1872 (PNG também serve)

Os detalhes da especificação (quantos quadros cada linha usa, quais células precisam ficar transparentes) estão organizados numa tabela de consulta rápida: veja a especificação do spritesheet em detalhe.

Caminho 1: hatch-pet, com a IA desenhando por você

Serve para quem quer um acabamento caprichado de desenho à mão e já usa o Codex App. O pré-requisito é ter a skill oficial de geração de imagens instalada no Codex ($imagegen, que já costuma vir nas versões novas).

1. Instale: digite $skill-installer hatch-pet na conversa do Codex e reinicie depois de instalar;
2. Peça: diga simplesmente "choque um pet ___ para mim". Você pode dar só a descrição em texto ou anexar imagens de referência — o mascote da sua empresa, um rascunho à mão, até a foto de um bicho de estimação. Os estilos disponíveis incluem pixel, plush (pelúcia), clay (massinha), sticker (adesivo) e 3d-toy (brinquedo 3D); sem especificar, ele deduz sozinho;
3. Deixe trabalhar: o hatch-pet gera primeiro uma imagem-base para você aprovar, depois desenha linha a linha as 9 animações (parado, correr para os lados, acenar, pular, falhar, esperar, trabalhar, revisar), monta a imagem de 1536×1872, recorta o fundo transparente e roda o script de validação;
4. Ative: o resultado cai direto em ~/.codex/pets/; é só selecionar nas configurações de pets.

Dicas práticas para as imagens de referência: o melhor resultado vem de 1 a 3 imagens por vez, com o personagem de corpo inteiro e fundo limpo. Peça que ele mantenha "o mesmo rosto e a mesma paleta" em todas as linhas de movimento — esse é o critério de maior peso no QA oficial.

Caminho 2: desenhar quadro a quadro por código

É a rota de quem não quer depender da sorte e prefere controle total. Os 91 pets deste site foram todos gerados por programa, com Python + Pillow: o corpo é montado com blocos de cor numa grade pequena, cada quadro recebe parâmetros conforme o estado e no fim tudo vira a imagem grande dentro da especificação. Depois que o motor de desenho está pronto, um pet novo sai com dez linhas de configuração. O raciocínio completo e o desenho da contagem de quadros estão no capítulo de criação do guia.

Na prática: dois memes, um pet

Um leitor nos mandou dois memes de capivara perguntando "dá para fazer com isso?". Dá — e é exatamente esse o fluxo padrão da personalização a partir de imagens. Fazemos em três etapas:

1. Extrair características, não decalcar: o que sai da imagem de referência é uma lista de características — corpo redondo cor de chá com leite, focinho oval escuro ocupando meio rosto, orelhinhas redondas, blush, postura preguiçosa e contorno marrom-quente;
2. Redesenhar a partir da lista: com essa lista em mãos, desenhamos uma capivara original na grade de pixels, nas 9 linhas de animação (e sim, mesmo sendo largadona, ela pula com afinco);
3. Passar na validação oficial: rodamos o validate_atlas.py do repositório oficial para conferir dimensões, quadros e transparência. Só publicamos com tudo verde.

O resultado se chama Paka a capivara largada: na página dá para ver os 9 estados e baixar de graça.

Os cinco pontos onde mais se escorrega

• A contagem de quadros muda por linha: parado com 6 quadros, aceno com 4, pulo com 5, corrida e falha com 8, o resto com 6 — as células a mais precisam ficar inteiramente transparentes, senão a validação reprova;
• O pulo não pode estourar a célula: o pet inteiro (orelhas e chapéu incluídos) tem que caber nos 192×208 em todos os quadros;
• Transparência limpa: nada de sombra semitransparente, sombra no chão ou linhas de velocidade — e nenhum resíduo de RGB escondido nos pixels transparentes;
• Níveis de pasta: o pet.json precisa estar diretamente dentro de pets/id-do-pet/. A pasta extra que aparece na extração é a causa número um do clássico "o pet não aparece";
• A linha working não é correr: o oficial é claro em dizer que essa linha representa "concentrado no trabalho"; desenhar uma corrida com as pernas em movimento é reprovação certa.

A tabela completa da especificação (com a duração oficial de cada linha) está aqui.

Sem paciência para fazer?

Já deixamos 91 prontos: 50 do catálogo original + 41 da série inspiração, todos aprovados no script de validação oficial, grátis para baixar e livres para modificar. Cada página de pet traz um comando de instalação de uma linha no PowerShell: em 30 segundos você põe a capivara ou o gato cyberpunk para morar na sua área de trabalho.