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génération-d-images

Génère des images avec vos propres clés API (Google Gemini "Nano Banana" ou OpenAI gpt-image). Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur demande de générer, créer ou fabriquer une image, une illustration, une icône, un découpage, un autocollant, une vignette, une texture, une maquette ou un élément visuel, de modifier une image, ou de produire plusieurs images cohérentes (même personnage ou objet). Également utilisée par la compétence vox-explainer pour les découpages de collage.

Qu'est-ce que génération-d-images ?

Cette compétence permet de générer des images via les API Gemini (Google) ou OpenAI (gpt-image) en utilisant les propres clés API de l'utilisateur. Elle prend en charge la génération parallèle de plusieurs variantes, la définition du format d'image (16:9, 1:1, etc.), les découpes transparentes pour collages, et l'utilisation d'images de référence pour éditer une image, reproduire un style ou maintenir la cohérence d'un personnage ou d'un objet entre plusieurs images. Elle est utile pour créer rapidement des éléments visuels tout en contrôlant les coûts et la qualité. La compétence lit les clés depuis des variables d'environnement ou un fichier de configuration sécurisé, et ne divulgue jamais les clés dans les logs, les URLs ou les fichiers annexes. Chaque image générée est accompagnée d'un fichier JSON contenant le prompt exact et les paramètres, facilitant la régénération ou le réglage ultérieur. Les instructions de prompt aident à obtenir des résultats de qualité en décrivant le sujet, le médium, la lumière et le cadrage dans cet ordre.

Compatible avec~Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/dotslashsimran/simcraft/tree/HEAD/skills/image-gen

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Documentation

Génération d'images

python3 ~/simcraft/skills/image-gen/scripts/gen_image.py "<prompt>" --out <dossier> --name <nom> [options]

Utilise uniquement la bibliothèque standard, donc n'importe quel python3 fonctionne.

Clés

Le script lit GEMINI_API_KEY et OPENAI_API_KEY depuis l'environnement, ou depuis ~/.config/simcraft/keys.env (une NOM=valeur par ligne, chmod 600).

  • Exécutez --check pour voir quelles clés sont définies. Il n'affiche jamais une clé.
  • Si aucune clé n'est définie, dites à l'utilisateur d'ouvrir le fichier lui-même (open -e ~/.config/simcraft/keys.env) et de coller la clé dedans. Ne demandez jamais à l'utilisateur de coller une clé dans le chat, et ne lisez jamais les clés depuis les fichiers d'autres projets.
  • Les clés sont placées uniquement dans les en-têtes de requête. Elles ne figurent jamais dans une URL, un journal ou un fichier annexe.
  • Obtenez une clé Gemini sur aistudio.google.com/apikey (elle dispose d'un niveau gratuit). Obtenez une clé OpenAI sur platform.openai.com/api-keys.

Options

OptionEffet
--n 4Génère 4 variations en parallèle, plus <nom>_sheet.png pour choisir. Utilisez cette option pour tout ce qui est important.
--aspect 16:9Définit le format : 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 ou 3:4. Adaptez-le à l'endroit où l'image sera utilisée.
--ref a.png b.pngImages de référence. Utilisez-les pour modifier une image, reproduire un style ou conserver le même personnage ou objet dans plusieurs images.
--cutoutDonne un PNG transparent pour les collages. Gemini génère sur fond vert et le script le détoure avec des bords nets. OpenAI produit une véritable transparence.
--provider gemini|openaiChoisit le fournisseur. Par défaut : Gemini si sa clé est définie.
--model MChoisit le modèle. Par défaut, Gemini prend le modèle d'image le plus récent que la clé peut utiliser (--models les liste), et OpenAI utilise gpt-image-2.
--quality low|medium|highOpenAI uniquement. Par défaut high.
--brand devinAjoute le style et la palette d'image d'une identité visuelle au prompt. Pour tout travail de marque, exécutez d'abord la compétence brand-kit.

Chaque image reçoit un fichier <nom>.json annexe contenant le prompt exact, le modèle et les paramètres, afin qu'elle puisse être régénérée ou ajustée ultérieurement.

Quel fournisseur

  • Gemini : rapide et économique. Idéal pour itérer, pour les modifications et pour assurer la cohérence avec --ref.
  • OpenAI gpt-image : meilleur pour les images contenant du texte, et pour les découpes transparentes réelles.

Formulation du prompt

  • Décrivez le sujet, le médium, la lumière et le cadrage, dans cet ordre. Dites ce qui doit être exclu.
  • Pas de texte dans les images sauf si l'utilisateur le demande. Les modèles écrivent encore mal les mots. Ajoutez le texte ensuite dans le code.
  • Pour une série, générez d'abord une image de référence unique. Puis passez cette même référence comme --ref à chaque autre image. Ne chaînez jamais l'image 2 dans l'image 3, car les petites erreurs s'accumulent.
  • Montrez à l'utilisateur la planche contact avant d'utiliser les images où que ce soit. Régénérez une variation au lieu de toutes les régénérer.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

dotslashsimran/clean-audio

Clean up voice audio in a video: rumble, electrical hum, background noise and hiss, muddy or harsh tone, sharp S sounds, uneven volume, and loudness for YouTube/Instagram/TikTok. Measures the audio first, picks the strongest cleanup that doesn't make the words less clear, and keeps lip sync exact. Use when the user says "clean up the audio", "fix the sound", "remove background noise", "remove hum", "my audio is too quiet/loud", "make it sound better", or after a rough cut.

dotslashsimran/perspective-illusion

Make a looping illustrated 3D video that plays with perception, the way Japanese illusion artists do (e.g. @garments__): a scene squashed flat by a telephoto lens morphs into deep perspective, things that looked side by side turn out to be at different depths, and objects quietly swap position while the view is flat. Also for recreating a reference illusion video, or a new scene (street, supermarket, station, room) in that style. Use when asked for a perspective/optical-illusion video, a "dolly zoom" or "flat to 3D" effect, or to recreate one of these clips.

dotslashsimran/rough-cut

Trim the fat from raw talking footage. Turns raw video into a tight first cut by removing dead air, ums and uhs, stutters, false starts and bad takes (keeping the last good take), then checks the result by listening to it again. Use when the user says "rough cut", "first cut", "trim the fat", "cut the pauses", "remove the ums", "cut my retakes", "make it snappy", or hands over raw footage to edit.

Skills associés