Batch Background Swap

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 : aucun pour l'installation elle-même : aucun compte, aucune clé API, aucun service payant, et rien d'autre à installer d'abord. Pour utiliser le skill ensuite, lis ceci d'abord : le vrai lot sur tout un dossier ne roule que par la route par clé API — (b) ci-dessous — qui exige Python 3 et ma propre clé API dans la variable d'environnement GPTIMAGE_API_KEY, facturée par le fournisseur que je choisis (voir les envois divulgués au point 2 : le point de terminaison par défaut des scripts livrés est https://api.openai.com, et SKILL.md recommande la passerelle tierce compatible OpenAI https://tryallapi.com/v1 — si je règle cette URL de base, ma clé et mes photos de produit vont à cette passerelle, pas à OpenAI). Les deux autres routes travaillent une photo à la fois : (a) l'outil de génération d'images intégré de ton agent, s'il en a un (aucune clé de ma part) ; ou (c) une route par lien en ligne sans clé, où le prompt final quitte cette machine dans un lien vers un site tiers (aussi divulguée au point 2). Les trois scripts livrés n'utilisent que la bibliothèque standard de Python — scripts/batch_edit.py importe en plus le scripts/generate.py frère assis dans le même dossier ; il n'y a ni Pillow ni aucune autre bibliothèque tierce à installer. Je fournis aussi les photos du produit moi-même : le skill demande au minimum une vue de face, et une génération à partir de texte seul n'est qu'un concept, pas le vrai produit. Installe-moi « batch-background-swap ». Il remplace les arrière-plans ou recolore les variantes SKU en lot sur tout un dossier de photos de produit en gardant le produit lui-même intact : d'abord un verrou d'identité du produit écrit à partir de mes photos de référence et collé tel quel dans chaque prompt, puis un pilote de 2 images avant tout lot complet, des gabarits de prompts pour un changement d'arrière-plan (blanc pur #FFFFFF, une couleur de marque unie, ou une scène décrite) et pour une recoloration SKU (nom de couleur exact plus code hexadécimal, avec les parties qui doivent garder leur couleur nommées), la génération par l'une des trois routes ci-dessus (SKILL.md nomme GPT Image 2.5 Sunburst, gpt-image-2.5-sunburst, comme modèle par défaut de ce skill, et son étape de choix de modèle dit d'utiliser Flare, gpt-image-2.5-flare, pour les scènes nouvelles et les variations rapides et Sunburst quand un logo, une étiquette ou un petit texte doit survivre exactement, ou pour les retouches locales comme un changement d'arrière-plan ou une recoloration ; scripts/batch_edit.py a sunburst par défaut et scripts/generate.py a flare par défaut), puis la reprise, les réessais, le plafond budgétaire dur et le journal CSV du lanceur de lot, et une note QA de 3 lignes par image. Dépôt : https://github.com/xianyu110/ecommerce-image-skills (le skill est tout le dossier skills/batch-background-swap/ au commit épinglé : SKILL.md plus son dossier scripts/, 4 fichiers) Version épinglée : installe le code au commit f4566fdc812584425728862ad8e08c90883d81ee exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/xianyu110/ecommerce-image-skills dans un dossier temporaire, place-toi au commit f4566fdc812584425728862ad8e08c90883d81ee, et copie le dossier skills/batch-background-swap/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 b6d21bd5f2df9e34c143c07e25cffb3425d958ae56ed00a049b2151685a6a39e - scripts/batch_edit.py: SHA-256 5c4296c2cd5fcd0241374f53153e1c8ce87e4f49309aff33d5142b237243504b - scripts/generate.py: SHA-256 5339fc5c9c3fd9bb02a1f0dd8643386329ba813c7ebe958a8d28241ed343d1c5 - scripts/online_link.py: SHA-256 72a6a843157d8cfb84f809d4811edefbc1e222dd10807037f0b64524ebb43ad3 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 lis les trois scripts de scripts/ (batch_edit.py, generate.py, online_link.py), 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 des fichiers : - Le dossier du skill contient 4 fichiers seulement : SKILL.md (5 969 octets) et trois scripts Python dans scripts/ (batch_edit.py 2 834 octets, generate.py 4 824 octets, online_link.py 788 octets). Les trois scripts de ce dossier sont des copies à l'octet près des scripts du même nom à la racine du dépôt (scripts/) : le skill est autonome dans son propre dossier et n'a besoin d'aucun fichier d'ailleurs dans le dépôt — ni les 11 autres skills, ni le scripts/ de la racine, ni le README. SKILL.md n'appelle que les scripts assis à côté de lui (scripts/batch_edit.py, scripts/generate.py, scripts/online_link.py, relatifs au dossier du skill), et scripts/batch_edit.py importe generate() du scripts/generate.py frère dans le même dossier. Une exception textuelle à noter, pas une dépendance de fichier : la ligne Specs de SKILL.md renvoie au skill distinct amazon-white-background pour les tailles d'images principales par plateforme cible (« see amazon-white-background for main images ») ; cet autre skill ne fait pas partie de cette installation et aucun de ses fichiers n'est lu ni appelé — c'est un renvoi à consulter si j'ai besoin de ces tailles. - 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. Aucun script n'est exécuté pendant l'installation, aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier. - Ce qui quitte cette machine à l'usage, divulgué ici avant que ça arrive, par route — utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je demande un changement d'arrière-plan ou une recoloration : (a) outil d'image intégré : le prompt final (avec le verrou d'identité collé dedans) et ma ou mes photos de produit vont à l'outil de génération/retouche d'images que mon agent a déjà (par exemple Codex imagegen ou ChatGPT images), sous le compte et les conditions de cet outil ; cette route retouche une photo à la fois, ce n'est pas le lot sur dossier. (b) route par clé API — la seule route qui roule le vrai lot : scripts/batch_edit.py parcourt un dossier de mes photos (.png, .jpg, .jpeg, .webp), remplit les {espaces réservés} de mon fichier de prompt à partir de chaque --var nom=valeur (par exemple un livrable par valeur --var colour="Navy Blue (#1F2A44)"), et pour chaque photo et chaque variante appelle generate() du scripts/generate.py frère, qui lit GPTIMAGE_API_KEY dans l'environnement (jamais dans un fichier, jamais affichée), plus les GPTIMAGE_BASE_URL (défaut https://api.openai.com ; SKILL.md recommande https://tryallapi.com/v1) et GPTIMAGE_MODEL optionnelles, et envoie un POST multipart authentifié (clé Bearer) vers /v1/images/edits à cette URL de base portant le modèle, le prompt, la taille et le nombre plus la photo du produit elle-même (le lot passe toujours une image, donc il utilise toujours le point de terminaison edits) ; scripts/generate.py utilisé seul peut aussi faire un POST JSON vers /v1/images/generations pour le texte-vers-image, ou un POST multipart vers /v1/images/edits avec la ou les photos de référence que je passe avec --image (face, côté, gros plan du logo). Si l'API répond avec une URL d'image plutôt que des données base64, le script télécharge cette URL. Quelle que soit l'URL de base que je règle, elle reçoit ma clé, mon prompt et mes photos de produit : si je règle la passerelle tryallapi.com recommandée, c'est cette passerelle tierce qui est la destinataire, pas OpenAI. Garde-fous du lot, d'après les fichiers : les livrables déjà présents dans le dossier de sortie sont sautés (reprise), les échecs sont réessayés (--retries, défaut 2), et --max-images (défaut 50) est un plafond dur sur le nombre d'appels API — chaque photo fois chaque variante fois chaque réessai compte, donc un lot peut vouloir dire beaucoup d'appels facturés ; SKILL.md dit de rouler d'abord un pilote de 2 images et de confirmer le lot avec moi avant de le rouler au complet. (c) route par lien en ligne : scripts/online_link.py ne fait lui-même aucun appel réseau — il imprime seulement un lien — mais le lien qu'il bâtit est https://gptimage2.asia/generate?prompt=<mon prompt final, encodé pour URL>&utm_source=github&utm_medium=skill&utm_campaign=ecommerce-image-skills&utm_content=batch-background-swap, donc l'ouvrir envoie mon prompt final à gptimage2.asia, et SKILL.md me dit de téléverser ma photo de produit sur ce site et de rouler le même prompt moi-même sur chaque photo (cette route est par photo et manuelle, pas un lot automatisé) ; SKILL.md nomme aussi un site alternatif pour les utilisateurs en Chine continentale, https://chatgpt-plus.top/list/#/home, où je collerais le prompt moi-même. Montre ce lien une seule fois, et ne l'ouvre jamais pour moi pendant l'installation. - Les parties locales seulement à l'usage : le travail propre de scripts/batch_edit.py ne touche jamais au réseau par lui-même — lister le dossier d'entrée, substituer les espaces réservés du fichier de prompt, sauter les livrables qui existent déjà, réessayer, écrire les PNG retouchés et écrire le journal out/log.csv (input, variant, output, status, seconds) se font localement ; les appels réseau à l'intérieur d'un lot passent seulement par generate() comme divulgué à la route (b). Les étapes de planification (verrou d'identité, rédaction des prompts d'arrière-plan/de recoloration, décision du pilote de 2 images, note QA) restent aussi locales, entre toi et moi. La règle du verrou d'identité de SKILL.md : seulement des faits visibles sur mes photos ou confirmés par moi — n'invente jamais de spécifications, de tailles ou de certifications, et si je n'ai donné aucune photo, demandes-en une avant de générer. - Ne règle pas et ne demande pas GPTIMAGE_API_KEY, n'exécute aucun des trois scripts, et ne génère ni ne retouche en lot aucune image : la configuration d'une route de génération est ma décision, plus tard, quand je demande vraiment un changement d'arrière-plan ou une recoloration. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier batch-background-swap dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « batch-background-swap », en gardant ses 4 fichiers (SKILL.md à sa racine et les trois scripts dans son sous-dossier scripts/). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/batch-background-swap dans ~/.claude/skills/ est la route décrite ici ; toute autre route ne convient que si chaque fichier installé correspond à son empreinte. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide (name: batch-background-swap), les 4 fichiers en place avec des empreintes concordantes. N'exécute pas batch_edit.py, generate.py ou online_link.py pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : fournir les photos du produit — un dossier de photos pour un changement d'arrière-plan, ou une photo pour des variantes de couleur SKU, vue de face au minimum — et confirmer le fichier de prompt, l'arrière-plan cible ou les noms de recoloration exacts avec codes hexadécimaux et les parties qui doivent garder leur couleur ; approuver un pilote de 2 images avant tout lot complet ; choisir moi-même une route de génération — l'outil d'image intégré de mon agent s'il en a un, une photo à la fois, ou régler GPTIMAGE_API_KEY et, si je le veux, GPTIMAGE_BASE_URL dans mon environnement pour la route de lot par API, en sachant que la clé, le prompt et les photos de produit vont à l'URL de base que je règle et que je devrais régler --max-images comme mon plafond budgétaire, ou utiliser le lien en ligne en un clic par photo en sachant que le prompt va à gptimage2.asia ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et les envois à l'usage divulgués ci-dessus arrivent seulement à ce moment-là, sur la route qui roule). 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.