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molly554/shoot-brief

Préparer un brief pour générer une photo produit sur mannequin avec un moteur d'image. À utiliser lorsque l'utilisateur fournit une photo produit et souhaite obtenir un prompt, les risques à surveiller et la résolution à utiliser avant de générer. Il étiquette le produit, assemble un prompt de départ selon les règles de la recette et indique quoi vérifier après. Il ne génère pas d'images.

Qu'est-ce que shoot-brief ?

Cette compétence transforme une photo produit en un brief structuré destiné à un moteur de génération d'images (comme ceux utilisés pour les photos de produits sur mannequin). Elle analyse la photo pour déterminer la sous-catégorie du produit (hauts, manteaux, robes, etc.), si le produit est porté ou tenu, et applique des étiquettes de risque (texte, verre, métal, etc.) à partir d'une table de référence. Elle assemble ensuite un prompt initial basé sur des règles précises définies dans `references/recipes.md`, en incluant les parties distinctes du produit et le texte imprimé. La compétence ne génère pas d'images ; elle fournit plutôt un brief avec le prompt à coller, les réglages (résolution minimale), les points de vigilance et les vérifications à effectuer après génération, notamment via la compétence `fidelity-check`. Utile pour les utilisateurs de Claude Code, Codex ou autres outils d'IA agent, elle repose sur un système de règles testées et évite les promesses non fondées.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/molly554/onmodel/tree/HEAD/skills/shoot-brief

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Documentation

Brief de prise de vue

Transformez une photo produit en un brief : le type de produit, les parties qui sont faciles à rater, un prompt de départ pour une génération "remplacer le produit", et quoi vérifier après. Les règles de la recette sont dans references/recipes.md.

Ce dont vous avez besoin

  • La photo produit.
  • Optionnellement la photo de référence de pose que l'utilisateur donnera au moteur (une personne posant avec un autre produit ou une tenue).

Étapes

  1. Regardez la photo produit et décidez :
    • la sous-catégorie (Hauts, Manteaux, Robes et jupes, Pantalons, Colliers, Boucles d'oreilles, Bagues, Bracelets, Rouge à lèvres, Fond de teint et soins, Palettes de fards à paupières) ;
    • si la personne va porter ou tenir le produit ;
    • les étiquettes de risque qui s'appliquent (text, glass, metal, gem, lace, black, pattern, multi, hand, worn_hand, person_in_photo). Le tableau dans references/recipes.md indique quand chacune s'applique ;
    • les parties distinctes qui doivent toutes apparaître (par exemple un tube, un capuchon et une carte d'emballage), et tout texte imprimé, ligne par ligne.
  2. Assemblez le prompt : l'en-tête avec le verbe, puis l'amorce v1, puis une règle par étiquette dans l'ordre du tableau, puis la règle toujours. Si l'utilisateur souhaite le prompt générique simple, utilisez la fin v0 à la place.
  3. Ajoutez ce dont le produit a besoin et que les règles ne disent pas : le nom exact de la couleur, la liste des parties, les dimensions réelles.
  4. Donnez le brief sous cette forme :
    • Produit : sous-catégorie, porter ou tenir, étiquettes
    • Attention à : les deux ou trois choses les plus susceptibles de mal tourner pour ce produit
    • Prompt : le prompt assemblé dans un bloc de code, prêt à être collé. Dites que l'image 1 est la photo produit et l'image 2 la référence de pose
    • Réglages : si le produit comporte des petits caractères, effectuez le rendu en 2K ou plus
    • Après : vérifiez le résultat avec la compétence fidelity-check (ou onmodel check) avant de le publier

Règles

  • Utilisez les règles de references/recipes.md ; n'inventez pas de nouvelles règles et ne promettez pas qu'une règle résout un problème. Elles sont une base testée, pas une garantie.
  • Si le produit comporte du texte, dites clairement que les moteurs déforment souvent les petits caractères et qu'un passage de correction ou une résolution plus élevée peut être nécessaire.
  • Ne formulez pas de résultats ("cela donnera une photo fidèle"). Dites quoi vérifier.
  • Utilisez uniquement des références de pose que l'utilisateur a le droit d'utiliser. Si une référence de pose montre une personne réelle, rappelez à l'utilisateur qu'il a besoin du consentement de cette personne.

Source et le benchmark : https://github.com/molly554/onmodel

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