スキル nano-banana-edit
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nano-banana-edit

安全 🌐 ネットワークアクセス⚙️ 外部コマンド

RunComfyでGoogle Nano Banana 2を使用して画像を編集

こちらからも入手できます: agentspace-so,runcomfy-com

商品写真の編集、背景の切り替え、一括処理が必要ですか？RunComfy上のNano Banana 2 Editは、最大20枚の画像の一括処理をサポートし、被写体の同一性を強く保持しながら空間的な編集コントロールを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)
⚠️ 65 貧弱
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オンにして利用開始

テストする

「nano-banana-edit」を使用しています。 ユーザーが被写体のアイデンティティを保持しながら、背景に雨のネオンサイバーパンクの道を切换えるよう依頼

期待される結果:

モデルは被写体が一貫して保持された状態で、雨のネオンサイバーパンクの背景に противоположных同じ姿勢とフレーミングで1〜4枚の画像を生成。

「nano-banana-edit」を使用しています。 ユーザーが温かいスタジオスイープ背景を使用して複数の商品写真を編集するよう依頼

期待される結果:

一貫した温かいグレースタジオ背景と被写体位置で、3〜5枚の商品画像のバッチ。Eコマースリスティング向け。

セキュリティ監査

安全
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
スキャンされたファイル
186
解析された行数
8
検出結果
1
総監査数

高リスクの問題 (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.
中リスクの問題 (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.
低リスクの問題 (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.

リスク要因

🌐 ネットワークアクセス (3)
SKILL.md:13 SKILL.md:19 SKILL.md:177
⚙️ 外部コマンド (5)
SKILL.md:10 SKILL.md:23-25 SKILL.md:67-74 SKILL.md:78-87 SKILL.md:91-98
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
32
コミュニティ
66
セキュリティ
91
仕様準拠

作れるもの

Eコマース商品写真

一貫した背景で商品画像を一括編集。1回の呼び出しで最大20個のSKU画像を編集し、背景をスタジオ背景に切り替えながら商品のアイデンティティを保持。

マーケティングキャンペーンクリエイティブ

シードロックされた複数出力でA/Bテスト広告クリエイティブのバリアントを作成。インフルエンサーコンテンツとブランドコンテンツ向けに背景切り替えとローカライズ編集を生成。

ブランド資産の再ローカライズ

構成を保持しながら異なる市場向けにブランド資産を調整。一貫したテキストとパレット切り替えをローカライズされたコンテンツバリアント間で実現。

これらのプロンプトを試す

シンプルな背景切り替え 
被写体のアイデンティティは変更しないでください。[Desired background description]に背景を変更してください。
ローカライズされたオブジェクト編集 
[specific object]のみを削除。[list of elements to preserve]、[環境要素]、照明は変更しないでください。
一括背景の一貫性 
各入力画像について：[subject identity/pose/clothing]は変更しないでください。背景を[description]に変更してください。 被写体を入力と同じフレームの割合の中央に配置してください。
複数画像バリエーションセット 
各入力について：[identity/brand element]を保持。[specific element]を[new description]に置き換え。すべての出力間で一貫した照明とカラーパレットを維持してください。

ベストプラクティス

  • 保持の指示から始まり、変更で終わる。最初に何を保持するかを述べ、次に編集内容を説明してください。
  • ローカライズ編集には具体的な空間言語を使用：「背景のみ」、「左側のオブジェクト」、「右上隅」。
  • 一括一貫性のためにaspect_ratioとresolutionをロック。一括編集全体で同じプロンプト構文を使用。

回避

  • 長い複合命令（AとBとCを変更）はモデルのドリフトを引き起こすため避けてください。
  • 編集命令に受動態を使用しないでください。命令形で：'XをYに置き換え'であり'背景は変更されるべき'ではありません。
  • 保持の目標を省略しないでください。何を変更しないかを明示的に述べてください。さもなくば、モデルは顔やブランドを微妙に変更してしまいます。

よくある質問

1つのバッチリクエストで何枚の画像を編集できますか？
API呼び出しごとに1〜20枚の入力画像を渡せます。最初の画像が主画像として扱われ、残りは補助的な手がかりを提供します。
リクエストごとに生成できる出力画像はいくつですか？
number_of_imagesパラメータを使用して、呼び出しごとに1〜4枚の出力画像をリクエストできます。
編集中に被写体のアイデンティティを保持するにはどうすればいいですか？
プロンプトの先頭に保持の指示を配置：「被写体のアイデンティティ、姿勢、服装を変更しないでください。」次に変更内容を述べます。
Nano Banana Editと他のモデルをいつ使うべきですか？
一括編集、背景切り替え、空間的ローカライズにはNano Banana Editを使用。多言語テキストにはGPT Image 2 editを使用。単一参照と精密なローカル編集にはFlux Kontextを使用。
出力でサポートされているファイル形式は何ですか？
出力形式はPNG、JPEG、WebPをサポート。解像度オプションは0.5Kから4Kの範囲。
スキルはAPI認証をどのように処理しますか？
認証はインタラクティブセッションにはruncomfy loginを使用し、CIにはRUNCOMFY_TOKEN環境変数を使用。トークンはmode 0600権限で安全に保存されます。

開発者の詳細

作成者

doany-ai

ライセンス

MIT

リポジトリ

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

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md