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de bananahub-skill117
Flux de travail d'images multi-fournisseurs qui normalise et optimise les invites non anglaises, génère et modifie des images via les fournisseurs Gemini/OpenAI, et gère des modèles réutilisables.
BananaHub ajoute un flux de travail consolidé de génération et d'édition d'images à un agent. Il normalise les invites en langues mixtes ou non anglaises vers l'anglais, applique une optimisation prudente des invites, route les demandes vers des adaptateurs de fournisseurs (Gemini/Nano Banana, OpenAI ou points de terminaison compatibles), et prend en charge la génération et la découverte basées sur des modèles. La compétence gère la génération, les éditions de masques, les éditions multi-références et les flux de travail pilotés par des modèles, tout en proposant des recommandations de modèles et des solutions de repli sécurisées.
Utilisez BananaHub lorsqu'un utilisateur demande explicitement /bananahub ou mentionne BananaHub et a besoin de génération ou d'édition d'images à partir de plusieurs backends de fournisseurs — particulièrement pour les invites non anglaises ou lorsque des flux de travail répétables basés sur des modèles sont souhaités. Ne PAS déclencher sur des messages de génération d'images génériques comme "生成图片". Déclencheurs typiques : /bananahub, bananahub discover, bananahub edit, et des phrases localisées mentionnant BananaHub.
Le mieux adapté pour Claude Code et d'autres runtimes d'agents capables d'appeler des scripts Python et de fournir des clés API de fournisseurs ; peut également être adapté pour les systèmes utilisant Open Agent Skills qui exécutent des scripts de compétences externes.
BananaHub est une compétence de flux de travail de génération d'images multi-fournisseurs avec optimisation de prompts, découverte de modèles et repli de modèle. 2 scripts sur 4 ont échoué à l'importation en raison de la résolution de modules intra-paquet (le sous-paquet providers/ n'est pas dans le PYTHONPATH lors du test isolé) ; les 2 autres ont fonctionné sans erreur. Le fichier SKILL.md est complet mais très long. La télémétrie envoie des données à worker.bananahub.ai (désactivation possible via variable d'environnement). L'installation automatique via pip des dépendances manquantes est protégée par une invite interactive.
providers (module - part of skill's own package, not standalone)Télémétrie vers un hôte externe (worker.bananahub.ai) avec un identifiant anonyme, mais respecte BANANAHUB_DISABLE_TELEMETRY et n'envoie que des types d'événements limités (selected/generate_success/edit_success). Aucun secret codé en dur. subprocess.run est uniquement utilisé pour l'installation pip avec confirmation de l'utilisateur en mode interactif. Aucun modèle d'injection de shell trouvé. Aucun appel à os.system/eval/exec. L'architecture est bien structurée avec une séparation claire entre la configuration du runtime, le magasin de configuration, les fournisseurs et le CLI principal.
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