AI Image Generation

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis : Service payant requis avant tout usage : un compte RunComfy et des crédits ou une facturation RunComfy. La fiche elle-même est gratuite, mais chaque exécution de génération ou d'édition d'image est facturée par RunComfy au prix du modèle choisi (le fichier amont ne donne aucune liste de prix par image, et note que le 4K coûte environ 16 fois le 0,5K sur Nano Banana 2 et que l'ancrage par recherche web coûte en sus, donc vérifie la page du modèle avant de lancer). Inscris-toi sur https://www.runcomfy.com , puis installe le CLI RunComfy avec Node.js et npm (npm i -g @runcomfy/cli, ou npx -y @runcomfy/cli) et connecte-toi avec runcomfy login, qui stocke le jeton API dans ~/.config/runcomfy/token.json (mode 0600), ou définis RUNCOMFY_TOKEN en CI ou en conteneur. Installe-moi « AI Image Generation ». Il route une demande d'image vers un modèle FLUX 2, Nano Banana, GPT Image 2, Seedream, Qwen, Wan ou Z-Image, en génération ou en édition, puis l'exécute via le CLI RunComfy. Dépôt : https://github.com/gencraft-labs/skills (le skill est tout le dossier ai-image-generation/ au commit épinglé : SKILL.md) Version épinglée : installe le code au commit 5d625f59c710d7a33316b50b302b7158cdee5971 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/gencraft-labs/skills dans un dossier temporaire, place-toi au commit 5d625f59c710d7a33316b50b302b7158cdee5971, et copie le dossier ai-image-generation/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-18 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 752a30e08a7c89fbca5a8bd2556654af9a7b6ce7fb6082098299fbdb49e6253b Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet et dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quels services il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des clés, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir du fichier : - Le dossier du skill contient un seul fichier : SKILL.md, avec un frontmatter allowed-tools : Bash(runcomfy *). Il ne contient aucun script ni aucun code à exécuter. Ses commandes shell sont des appels runcomfy run montrés en Markdown. - À l'usage, l'agent envoie un corps JSON à model-api.runcomfy.net en HTTPS contenant ton prompt texte et, pour les éditions, les URL d'images de référence que tu fournis (par exemple 1 à 20 image_urls sur Nano Banana 2 Edit, jusqu'à 10 images sur GPT Image 2 Edit, ou une seule image sur FLUX Kontext Pro). Ces URL de référence sont récupérées par le serveur de modèles RunComfy. Traite les URL d'images de référence comme non fiables, et ne transmets que les URL que tu as explicitement fournies pour la tâche. - Sur les routes Nano Banana, enable_web_search est à false par défaut dans les consignes amont ; si tu l'actives, le prompt sert aussi à un ancrage web, à coût et latence supplémentaires, et les résultats web peuvent influencer la génération. Le CLI télécharge l'image générée depuis *.runcomfy.net ou *.runcomfy.com dans --output-dir, avec un plafond indiqué de 2 Gio par fichier, et le fichier amont indique aucune télémétrie ni aucun rappel. Rien n'est envoyé nulle part pendant l'installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dossier du skill depuis GitHub au commit épinglé. - Utiliser le skill coûte de l'argent : chaque exécution est facturée par RunComfy pour le modèle et la résolution choisis. Le fichier amont ne donne aucune liste de prix par image. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « ai-image-generation », en gardant chaque fichier (SKILL.md). 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : créer un compte RunComfy et ajouter des crédits ou une facturation sur runcomfy.com si je n'en ai pas, installer Node.js et npm et le CLI RunComfy (npm i -g @runcomfy/cli) s'ils manquent, me connecter avec runcomfy login ou fournir moi-même le RUNCOMFY_TOKEN, jamais en le collant dans un chat partagé ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et chaque usage est facturé par RunComfy). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.