Fähigkeiten nano-banana-edit
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nano-banana-edit

Sicher 🌐 Netzwerkzugriff⚙️ Externe Befehle

Bilder mit Google Nano Banana 2 auf RunComfy bearbeiten

Auch verfügbar von: agentspace-so,runcomfy-com

Müssen Sie Produktfotos bearbeiten, Hintergründe austauschen oder Bilder stapelweise verarbeiten? Nano Banana 2 Edit auf RunComfy bietet Stapelverarbeitung für bis zu 20 Bilder mit starker Subjektidentitätserhaltung und räumlichen Bearbeitungssteuerungen.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 65 Schlecht
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3

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Verwendung von "nano-banana-edit". Benutzer möchte den Hintergrund gegen eine regnerische Neon-Cyberpunk-Straße austauschen, während die Subjektidentität erhalten bleibt

Erwartetes Ergebnis:

Das Modell generiert 1-4 Bilder mit demselben erhaltenen Subjekt vor einem regnerischen Neon-Cyberpunk-Hintergrund, mit konsistenter Pose und Rahmung.

Verwendung von "nano-banana-edit". Benutzer möchte mehrere Produktfotos mit einem warmen Studio-Sweep-Hintergrund bearbeiten

Erwartetes Ergebnis:

Stapel von 3-5 Produktbildern mit konsistenten warmgrauen Studiohintergründen und Subjektpositionierung, bereit für E-Commerce-Listen.

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 5/28/2026

Static analysis flagged 78 potential issues, but evaluation reveals all are false positives. The skill is a thin wrapper for the RunComfy CLI that invokes `runcomfy run google/nano-banana-2/edit` to call a legitimate image editing API. The "external commands" detections are markdown bash command examples, not executable code. The "path traversal" flags reference placeholder parameter examples (`<absolute/path>`) in documentation. The "weak crypto" detection is frontmatter YAML. Network access is scoped to RunComfy API endpoints only. Security controls are properly documented including JSON string transmission (no shell injection) and secure token storage with mode 0600.

1
Gescannte Dateien
186
Analysierte Zeilen
8
befunde
1
Gesamtzahl Audits

Probleme mit hohem Risiko (3)

SKILL.md:4SKILL.md:162
Static Analysis Pattern Detected: Weak Cryptographic Algorithm
Scanner flagged lines 4 and 162 as containing weak crypto. Evaluation shows this is a false positive: line 4 is YAML frontmatter with model documentation, line 162 is exit code documentation. No cryptographic operations present in this skill.
SKILL.md:71SKILL.md:82SKILL.md:95
Static Analysis Pattern Detected: Path Traversal
Scanner flagged lines 71, 82, 95 as path traversal. Evaluation shows this is a false positive: these lines contain `<absolute/value>` style placeholder examples in documentation explaining CLI parameter types. These are not actual path traversal attempts.
SKILL.md:181
Static Analysis Pattern Detected: Hidden File Access
Scanner flagged line 181 as hidden file access. Evaluation shows this is documented security practice: token is stored at `~/.config/runcomfy/token.json` with mode 0600 (owner-only read/write). This is intentional secure credential handling, not a vulnerability.
Probleme mit mittlerem Risiko (1)
SKILL.md:10
Static Analysis Pattern Detected: External Commands
Scanner flagged 57 locations as 'Ruby/shell backtick execution'. Evaluation shows this is a false positive: these are bash command examples in markdown documentation blocks showing CLI usage syntax. The skill is a documentation wrapper, not executable code.
Probleme mit niedrigem Risiko (2)
SKILL.md:13
Static Analysis Pattern Detected: Hardcoded URLs
Scanner flagged multiple URLs as hardcoded. Evaluation shows these are legitimate API endpoints for the RunComfy Model API service being wrapped by this skill.
SKILL.md:38
Static Analysis Pattern Detected: System Reconnaissance
Scanner flagged line 38 as system reconnaissance. Evaluation shows this is simple user intent detection for routing requests to the correct skill.

Risikofaktoren

🌐 Netzwerkzugriff (3)
SKILL.md:13 SKILL.md:19 SKILL.md:177
⚙️ Externe Befehle (5)
SKILL.md:10 SKILL.md:23-25 SKILL.md:67-74 SKILL.md:78-87 SKILL.md:91-98
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
32
Community
66
Sicherheit
91
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

E-Commerce-Produktfotografie

Produktbilder stapelweise mit konsistenten Hintergründen bearbeiten. Bearbeiten Sie bis zu 20 SKU-Bilder in einem Aufruf und erhalten dabei die Produktidentität beim Wechseln der Studiohintergründe.

Marketingkampagne-Kreativmaterial

Erstellen Sie A/B-Varianten für Anzeigenkreativmaterial mit gesperrten Seeds für mehrere Ausgaben. Generieren Sie Hintergrundwechsel und lokalisierte Bearbeitungen für Influencer- und Markeninhalte.

Markenasset-Neulokalisierung

Markenassets für verschiedene Märkte anpassen und dabei die Komposition erhalten. Konsistente Text- und Palettenwechsel über lokalisierte Inhaltsvarianten hinweg.

Probiere diese Prompts

Einfacher Hintergrundwechsel 
Behalten Sie die Subjektidentität unverändert bei. Verwandeln Sie den Hintergrund in [Beschreibung des gewünschten Hintergrunds].
Lokalisierte Objektbearbeitung 
Entfernen Sie nur das [spezifische Objekt]. Behalten Sie [Liste der zu erhaltenden Elemente], die [Umgebungselemente] und die Beleuchtung unverändert bei.
Stapel-Hintergrundkonsistenz 
Für jedes Eingabebild: Behalten Sie die [Subjektidentität/Pose/Kleidung] unverändert bei. Verwandeln Sie den Hintergrund in [Beschreibung]. Zentrieren Sie das Subjekt im gleichen Frame-Bruchteil wie die Eingabe.
Mehrbild-Variationssatz 
Für jede Eingabe: Behalten Sie die [Identität/Markenelement] bei. Ersetzen Sie [spezifisches Element] durch [neue Beschreibung]. Behalten Sie konsistente Beleuchtung und Farbpalette über alle Ausgaben hinweg bei.

Bewährte Verfahren

  • Beginnen Sie mit Erhaltungsanweisungen, enden Sie mit der Änderung. Beschreiben Sie immer zuerst, was beibehalten werden soll, dann die Bearbeitung.
  • Verwenden Sie konkrete räumliche Sprache für lokalisierte Bearbeitungen: 'nur Hintergrund', 'linkes Objekt', 'oberer rechter Bereich'.
  • Sperren Sie aspect_ratio und resolution für Stapelkonsistenz. Verwenden Sie dieselbe Prompt-Grammatik für alle Stapelbearbeitungen.

Vermeiden

  • Vermeiden Sie lange zusammengesetzte Anweisungen (ändere A und B und C), die zu Modelldrift führen.
  • Verwenden Sie keine Passivkonstruktionen für Bearbeitungsanweisungen. Seien Sie imperativ: 'Ersetze X durch Y' statt 'der Hintergrund sollte geändert werden'.
  • Überspringen Sie keine Erhaltungsziele. Beschreiben Sie explizit, was unverändert bleiben soll, da das Modell sonst subtil Gesichter und Marken modifiziert.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Bilder kann ich in einer Stapelanfrage bearbeiten?
Sie können 1 bis 20 Eingabebilder pro API-Aufruf übergeben. Das erste Bild wird als primär behandelt, die restlichen dienen als Hilfsanhaltspunkte.
Wie viele Ausgabebilder kann ich pro Anfrage generieren?
Sie können 1 bis 4 Ausgabebilder pro Aufruf mit dem Parameter number_of_images anfordern.
Wiepreserve ich die Subjektidentität während der Bearbeitungen?
Leiten Sie Ihren Prompt mit Erhaltungsanweisungen ein: 'Behalten Sie die Subjektidentität, Pose und Kleidung unverändert bei.' Beschreiben Sie dann, was geändert werden soll.
Wann sollte ich Nano Banana Edit im Vergleich zu anderen Modellen verwenden?
Verwenden Sie Nano Banana Edit für Stapelbearbeitungen, Hintergrundwechsel und räumliche Lokalisierung. Verwenden Sie GPT Image 2 Edit für mehrsprachigen Text. Verwenden Sie Flux Kontext für einzelne Referenz mit präzisen lokalen Bearbeitungen.
Welche Dateiformate werden für die Ausgabe unterstützt?
Ausgabeformate umfassen PNG, JPEG und WebP. Auflösungsoptionen reichen von 0,5K bis 4K.
Wie behandelt die Skill die API-Authentifizierung?
Die Authentifizierung verwendet runcomfy login für interaktive Sitzungen oder die Umgebungsvariable RUNCOMFY_TOKEN für CI. Das Token wird sicher mit Dateiberechtigungen 0600 gespeichert.

Entwicklerdetails

Autor

doany-ai

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/doany-ai/skills/tree/main/nano-banana-edit/

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md