Lifestyle Scene

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 : la génération passe par l'une de trois routes, et une seule est sans clé — (a) l'outil de génération d'images intégré de ton agent, s'il en a un (aucune clé de ma part) ; (b) une route par clé API 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 du script livré 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 images vont à cette passerelle, pas à OpenAI) ; 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 deux scripts livrés n'utilisent que la bibliothèque standard de Python — il n'y a aucune bibliothèque supplémentaire à installer pour ce skill. Je fournis aussi la photo 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 « lifestyle-scene ». Il place le produit exact dans une scène de vie ou d'utilisation crédible pour des images de fiche, des publicités et des publications sociales, tout en gardant le produit identique : d'abord un verrou d'identité du produit écrit à partir de mes photos de référence et collé tel quel dans chaque prompt, puis une scène choisie dans sa bibliothèque de scènes (cuisine, salle de bain/beauté, bureau/techno, extérieur, entraînement, chambre/maison, festif), un prompt bâti à partir de son modèle avec le produit en héros clair à environ 35–55 % du cadre, la génération par l'une des trois routes ci-dessus (modèle par défaut GPT Image 2.5 Flare, gpt-image-2.5-flare, pour les scènes nouvelles ; Sunburst, gpt-image-2.5-sunburst, quand un logo, une étiquette ou un petit texte doit survivre exactement), aux tailles de plateforme de SKILL.md (images secondaires Amazon 1:1 à 2000×2000, Shopify / DTC 4:5 à 1600×2000 ou 1:1, Taobao / Tmall 1:1 à 800×800 ou plus, social / publicités flux 4:5 et stories 9:16), et une note QA de 3 lignes par image. Dépôt : https://github.com/xianyu110/ecommerce-image-skills (le skill est tout le dossier skills/lifestyle-scene/ au commit épinglé : SKILL.md plus son dossier scripts/, 3 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/lifestyle-scene/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 f7d778dd1f5f2873682354378dc0d0acdcf67dbf0a26b80fbb692d4bc5945e08 - 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 deux scripts de scripts/ (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 3 fichiers seulement : SKILL.md (5 917 octets) et deux scripts Python dans scripts/ (generate.py 4 824 octets, online_link.py 788 octets). Les deux 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/generate.py, scripts/online_link.py, relatifs au dossier du skill). - 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 — le skill prend la première route qui fonctionne, et utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je demande des images de scène de vie : (a) outil d'image intégré : le prompt de scène final (avec le verrou d'identité collé dedans) et ma ou mes photos de produit vont à l'outil de génération d'images que mon agent a déjà (par exemple Codex imagegen ou ChatGPT images), sous le compte et les conditions de cet outil. (b) route par clé API : scripts/generate.py 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 une requête authentifiée (clé Bearer) à cette URL de base — un POST JSON vers /v1/images/generations portant le prompt, le modèle, la taille et le nombre pour le texte-vers-image, ou un POST multipart vers /v1/images/edits portant les mêmes champs plus la ou les photos de référence du produit 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. (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=lifestyle-scene, donc l'ouvrir envoie mon prompt final à gptimage2.asia, et SKILL.md me dit de téléverser ma photo de produit sur ce site ; 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 : les étapes de planification (verrou d'identité, choix de scène, rédaction du prompt, note QA) restent locales, entre toi et moi, et les deux scripts livrés n'utilisent que la bibliothèque standard de Python. 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. - N'installe rien d'autre pendant cette installation, ne règle pas et ne demande pas GPTIMAGE_API_KEY, n'exécute aucun des deux scripts, et ne génère aucune image : la configuration d'une route de génération est ma décision, plus tard, quand je demande vraiment des images de scène de vie. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier lifestyle-scene dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « lifestyle-scene », en gardant ses 3 fichiers (SKILL.md à sa racine et les deux scripts dans son sous-dossier scripts/). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/lifestyle-scene 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: lifestyle-scene), les 3 fichiers en place avec des empreintes concordantes. N'exécute pas 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 une photo du produit, vue de face au minimum, et choisir une scène ; choisir moi-même une route de génération — l'outil d'image intégré de mon agent s'il en a un, ou régler GPTIMAGE_API_KEY et, si je le veux, GPTIMAGE_BASE_URL dans mon environnement pour la route API, en sachant que la clé, le prompt et les photos de produit vont à l'URL de base que je règle, ou utiliser le lien en ligne en un clic 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.