female-portrait-director : transformer les prompts de portrait IA en Skill réutilisable

Vous ouvrez ChatGPT ou Claude pour la énième fois, collez un long prompt de portrait en anglais, changez quelques mots et relancez. Dès que la scène change, le style part dans une autre direction. Vous ajustez des paramètres sensibles comme l’âge perçu ou le niveau d’exposition, et le résultat s’éloigne encore de ce que vous vouliez. Tout réécrire depuis zéro devient vite fatigant.

female-portrait-director réduit ce problème à un Skill réutilisable. Ce n’est pas une collection de prompts. C’est un système de génération structurée de prompts et de direction visuelle. Quatre piliers d’ingénierie transforment des prompts écrits à la main en système chargeable : le verrouillage des paramètres, le routage à la demande, l’expansion modulaire façon directeur, puis la sécurité et le format de sortie. Comprendre cette conception aide à mieux utiliser le projet et à convertir ses propres prompts récurrents en Skill.

Ce qu’est le projet : pas une collection de prompts, mais un framework extensible

female-portrait-director est un système de génération structurée de prompts et de direction visuelle pour la création d’images IA. Son périmètre est explicitement limité aux portraits de femmes adultes. En juin 2026, la version du projet est V1.4.1 ; le README du dépôt reste la référence.

Ce n’est pas un tas de modèles de prompts à copier-coller. C’est un framework de Skill extensible. Dans le contexte de Claude Code et de Codex, un Skill regroupe des instructions, des ressources et éventuellement des scripts dans un dossier. SKILL.md décrit ce que le Skill sait faire, afin qu’un agent puisse le charger au bon moment. Si vous ne connaissez pas encore ce mécanisme, lisez d’abord cette présentation de la fonctionnalité Claude Skill.

En V1.4.1, le projet inclut 14 routes de style : portrait naturel du quotidien, mode urbaine, inspiration xianxia ancienne, modèle e-commerce, style hongkongais, style français, nouveau style chinois, sport, voyage, retouche studio, silhouette orientale plus généreuse, ainsi que des variantes anciennes plus froides ou plus lumineuses. Chaque route est un fichier de définition chargé à la demande. Une requête ne sélectionne qu’une route, ce qui évite de mélanger des règles de styles incompatibles.

Les quatre piliers d’ingénierie en bref

female-portrait-director rend les prompts de portrait réutilisables grâce à quatre choix de conception :

1. Verrouillage des paramètres : les champs fournis explicitement par l’utilisateur ne sont ni réécrits, ni fusionnés, ni omis ; le système complète seulement les champs manquants
2. Routage à la demande : chaque appel ne charge qu’un fichier de style, pour éviter d’envoyer des règles sans rapport dans le contexte
3. Expansion modulaire façon directeur : le prompt final suit une structure en cinq parties, de la personne et de l’ambiance jusqu’à la pose, la tenue, la scène, la caméra, la lumière et le filtre
4. Sécurité et format de sortie : le périmètre est limité aux femmes adultes, les mineurs, la nudité explicite et les situations non consenties sont bloqués, et la sortie utilise des blocs de code faciles à copier

Ces points ne sont pas des astuces isolées. Le verrouillage des paramètres préserve votre contrôle. Le routage à la demande évite les mélanges de style. L’expansion façon directeur rend la sortie vraiment exploitable. Les limites de sécurité réduisent les risques de conformité. Les sections suivantes détaillent chaque point.

Verrouillage des paramètres : votre direction n’est pas réécrite en douce

Le verrouillage des paramètres peut sembler rigide, mais l’idée est simple : un champ que vous remplissez explicitement ne doit pas être remplacé, fusionné ou supprimé par le système.

Beaucoup de personnes commencent un prompt de portrait en précisant le style, la tenue et l’ambiance, par exemple “mode urbaine, costume noir, allure professionnelle”. Le résultat revient pourtant avec “rue urbaine, tenue décontractée, ambiance détendue”. Le style général reste proche, mais les détails ont changé. Le problème vient de l’absence d’un mécanisme de verrouillage clair dans un prompt libre : l’agent ou le modèle peut compléter en suivant ses propres préférences et écraser l’entrée.

female-portrait-director définit 22 champs de paramètres : style de portrait, scène, tenue, palette, ambiance, âge perçu, traits du visage, morphologie, caméra, lumière, filtre, etc. Quand vous remplissez un champ, sa valeur est verrouillée dans la sortie. Le système ne complète que les champs absents avec des valeurs plausibles. Il ne remplace pas la direction donnée.

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La FAQ officielle résume la limite ainsi : la direction est verrouillée, pas chaque détail de l’image. Si vous indiquez “style xianxia, tenue blanche, ambiance froide”, ces trois directions restent stables. Le fait que le personnage se retourne près d’une bambouseraie ou traverse un pont de pierre avec une lanterne peut être complété par le système. On verrouille la grande direction, on laisse de l’espace aux petits détails.

C’est différent d’un long prompt en texte libre. Dans un prompt anglais étendu, “tenue blanche” ou “ambiance froide” peut se perdre dans la phrase, et l’agent peut mal évaluer les priorités. Une fois transformé en Skill, chaque paramètre a un nom de champ, une logique de verrouillage et une validation de sortie. Si vous utilisez déjà des modèles de prompts, cette bibliothèque de templates de prompts explique la réutilisation par templates ; ici, on passe à un framework de Skill chargeable et verrouillable.

Routage à la demande : ne lire qu’un style à la fois

Pourquoi ne charger qu’une seule route de style à la fois ?

Si vous mettez les règles du portrait naturel, de la mode urbaine et du xianxia dans un même gros Skill, l’agent doit lire dès le départ des centaines d’instructions parfois contradictoires. Le style naturel peut privilégier la lumière douce et le maquillage quotidien, tandis que la mode urbaine pousse la retouche et les contrastes forts. Le résultat dérive : vous choisissez un rendu naturel, mais la sortie reprend un maquillage de mode urbaine.

female-portrait-director utilise style-registry comme unique point d’entrée de routage. Ce registre liste 14 styles implémentés en V1.4.1, chaque entrée pointant vers un fichier route indépendant. À chaque requête, l’agent lit d’abord style-registry, sélectionne une route principale, puis charge uniquement cette route et les modules core nécessaires, comme le visage, la morphologie ou la lumière.

L’ordre de chargement est le suivant :

1. Flux principal de SKILL.md
2. style-registry pour choisir une route principale
3. Fichier route sélectionné
4. Modules core chargés selon le besoin, comme visage, morphologie et lumière
5. Overlays optionnels compatibles

Cette conception reprend le principe de “progressive disclosure” du système Codex Skills : l’agent voit d’abord seulement le name, la description et le chemin, puis lit le SKILL.md complet quand le Skill devient pertinent. female-portrait-director ajoute une couche de routage à la demande à l’intérieur du Skill, ce qui réduit encore l’utilisation du contexte et le risque de style trop template.

Le nombre de routes peut évoluer avec le projet. Le texte indique 14 routes pour V1.4.1 ; le README du dépôt reste la référence.

Expansion en cinq parties façon directeur : comment le prompt est généré

Le verrouillage des paramètres préserve la direction, et le routage évite les mélanges de style. Pour obtenir un prompt complet et utilisable, il faut encore une expansion modulaire.

Dans la sortie détaillée standard, female-portrait-director exige que le prompt final fusionné comporte exactement cinq parties :

1. Personne, âge, traits du visage, maquillage et ambiance : la définition du sujet, par exemple “femme de 25 ans, visage rond, maquillage translucide, ambiance froide”
2. Fragment de temps, petit événement, posture, chaîne d’actions et regard : ce qui se passe, par exemple “matin, debout près de la fenêtre, se tournant de côté, regard vers l’extérieur”
3. Morphologie, lignes, structure de la tenue, couleurs, matière, accessoires et niveau visible de raffinement : les détails d’apparence, par exemple “silhouette fine, longue robe en soie blanche, bijoux argentés simples, élégance discrète”
4. Scène, détails d’environnement, profondeur, caméra, composition et profondeur de champ : l’espace et l’objectif, par exemple “lumière du matin en intérieur, voilage translucide, plan moyen, composition à hauteur des yeux”
5. Direction de la lumière, éclairage, hautes lumières et ombres, filtre, couleur et texture : l’atmosphère visuelle, par exemple “contre-jour latéral doux, ombres légères, filtre à faible contraste, palette froide”

Ces cinq parties ne sont pas à copier mot pour mot. Elles servent d’ossature à l’expansion façon directeur. Vous fournissez quelques champs clés, comme le style, la tenue et l’ambiance ; le système complète la posture, la chaîne d’actions, les détails de scène et la direction de lumière à partir de la route choisie.

La FAQ officielle précise que les exemples ne doivent pas être copiés directement. Ils montrent un niveau de finition, pas un modèle fixe. C’est important, car la prochaine image aura une scène, une tenue et une ambiance différentes. Copier un prompt finalisé s’adapte moins bien que partir de cette structure et laisser le système développer selon vos paramètres et la route sélectionnée.

Si vous avez lu ce guide de templates de prompts Stable Diffusion, il explique comment écrire des prompts d’image à la main. Ici, l’idée est de placer ces techniques dans une structure de Skill exécutable.

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Format de sortie en quatre sections : des blocs de code prêts à copier

Le format de sortie est la dernière garde-fou d’ingénierie. La sortie détaillée standard de female-portrait-director comporte quatre sections fixes :

1. Paramètres verrouillés : chaque champ explicitement fourni est listé, avec ce qui a été verrouillé et ce qui a été complété par défaut
2. Analyse modulaire : les décisions d’expansion sont expliquées selon la structure en cinq parties, par exemple pourquoi telle posture ou telle lumière a été choisie
3. Prompt final : enveloppé dans un bloc de code Markdown marqué text, prêt à copier dans une plateforme de génération d’images
4. Contraintes négatives : également dans un bloc text, avec ce qui ne doit pas apparaître, par exemple caractéristiques de mineur, exposition explicite ou expression non consentie

Pourquoi ne pas donner seulement le prompt final ?

Parce que ce n’est pas suffisant. Les paramètres verrouillés montrent quelles directions ont été conservées. L’analyse modulaire vous aide à décider s’il faut ajuster l’entrée. Les contraintes négatives réduisent les résultats risqués ou indésirables. Séparer ces quatre sections évite le problème courant des prompts écrits à la main : un long paragraphe où l’on ne sait plus ce qui compte ni quelle phrase agit.

Le bloc de code utilise le tag text plutôt que plaintext, car certaines plateformes d’image réagissent au formatage, et text est plus largement compatible. Vous pouvez copier le contenu dans Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E ou une autre plateforme sans nettoyage manuel.

Limites de sécurité : femmes adultes, pas de mineurs, de nudité explicite ni de non-consentement

Les limites de sécurité ne sont pas décoratives. Elles rendent le projet utilisable en pratique.

female-portrait-director est explicitement limité aux portraits de femmes adultes. Les traits évoquant des mineurs, la nudité explicite, les expressions non consenties et la falsification trompeuse d’identité sont interdits. La conservation d’identité à partir d’une image de référence est limitée à vous-même ou à des portraits d’adultes autorisés.

Ces règles sont écrites dans le README et dans SKILL.md. Ce ne sont pas de simples recommandations. Quand vous appelez le Skill, le système vérifie que les paramètres d’entrée restent dans ces limites. Si un champ indique “mineur” ou une direction similaire, la sortie est refusée ou corrigée.

Pourquoi ce choix ? Dans la génération de portraits, le risque de conformité est plus grave qu’un défaut de qualité. Générer des mineurs, des poses non consenties ou des images de type fausse identité peut violer directement les règles de nombreuses plateformes et des lois locales. Un Skill inscrit la limite dans la logique du système, au lieu de compter sur la mémoire de l’utilisateur à chaque appel.

Utilisez-le avec prudence : respectez les règles de la plateforme et le droit applicable. Ce Skill aide seulement à générer des prompts de portrait plus efficacement dans un cadre conforme. Il ne contourne aucune restriction légale ou de plateforme.

Installation et appel : démarrer en trois étapes

La commande d’installation peut changer avec les versions. L’information ci-dessous est indiquée pour juin 2026 ; vérifiez le README du dépôt avant utilisation.

Étapes de base :

1. Lancez la commande d’installation dans le terminal. L’exemple du README est npx skills@latest add liyue-aigc/female-portrait-director -g -a codex -y, mais le format peut changer selon les versions. Confirmez-le d’abord dans le dépôt.
2. Après installation, le Skill apparaît dans la liste des skills Codex. Vous pouvez utiliser $skills pour voir les éléments installés.
3. Pour l’appeler, tapez $female-portrait-director avec vos paramètres, par exemple style, scène, tenue et ambiance.

Si vous utilisez plutôt Claude Code que Codex, notez que le README distribue le projet sous forme de Codex Skill, et que SKILL.md suit le standard général des agent Skills. Il peut être réutilisable par des agents compatibles avec ce standard, mais l’état d’adaptation concret doit être pris dans la documentation du dépôt. Ne dites pas qu’il prend officiellement en charge Claude Code si le projet ne l’affirme pas.

L’installation n’est pas compliquée. Le point important est de confirmer que votre agent prend en charge le chargement des Skills et que la commande correspond à la version actuelle.

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Construire votre propre Skill : une migration en cinq étapes

Après avoir vu la conception de female-portrait-director, la question vient vite : peut-on appliquer la même méthode aux prompts que l’on réécrit sans cesse ?

Oui. Le processus central comporte cinq étapes :

1. Extraire les parties réutilisables : repérez les champs stables dans vos prompts manuscrits. Pour des portraits, le type de style, la tenue, l’ambiance et la direction de lumière peuvent revenir souvent, tandis que la posture et les détails de scène changent. Les champs stables deviennent réutilisables ; les détails variables restent à compléter par le système.

2. Créer SKILL.md : c’est le fichier d’entrée du Skill. Il doit contenir name et description, pour dire à l’agent ce que fait le Skill et quand l’utiliser. La description est importante pour le déclenchement. “Générer un prompt de type X” se fait mieux reconnaître qu’un vague “aider à créer”.

3. Définir le schéma de paramètres : utilisez un schéma ou une structure similaire pour définir les champs réutilisables. Chaque paramètre doit avoir une description, une valeur par défaut et des limites, comme une plage d’âge ou une contrainte de conformité. female-portrait-director utilise 22 champs, mais vous pouvez commencer plus petit, avec 5 à 10 paramètres principaux.

4. Implémenter le routage à la demande : si vous avez plusieurs styles ou types de scènes, ne mettez pas toutes les règles dans un seul fichier. Utilisez un registre pour router les requêtes et charger uniquement la route correspondante. Cela réduit les dérives de style et la charge de contexte.

5. Tester et itérer : exécutez plusieurs jeux de paramètres et examinez la sortie. Les paramètres verrouillés sont-ils préservés ? Les compléments sont-ils plausibles ? Le format de sortie est-il directement utilisable ? Ajustez ensuite les champs du schéma, le contenu des routes et la logique de complétion.

Ces cinq étapes n’ont pas besoin d’être parfaites dès le premier passage. female-portrait-director lui-même a connu plusieurs découpages et refontes entre V1.2 et V1.4.1 avant de stabiliser son noyau léger, son routage à la demande, son expansion façon directeur et ses bibliothèques de complétion visuelle.

Si vous voulez voir un autre exemple de création transformée en Skill, cette étude de guizang-social-card-skill montre comment les visuels Xiaohongshu et les couvertures WeChat peuvent devenir un workflow. L’idée est proche : transformer une tâche créative répétée en système structuré et chargeable.

Ressources liées et prochaines étapes

Pour aller plus loin :

• Présentation de la fonctionnalité Claude Skill : comprendre le mécanisme des Skills
• Bibliothèque de templates de prompts : passer de la réutilisation par templates au framework de Skill
• Guide de templates de prompts Stable Diffusion : comparer les prompts d’image écrits à la main et les prompts structurés en Skill
• guizang-social-card-skill : un autre cas d’usage de Skill dans un workflow créatif
• Dépôt female-portrait-director : https://github.com/liyue-aigc/female-portrait-director

Note sur les faits variables

En juin 2026, la version du projet est V1.4.1, le nombre de routes est 14 et la commande d’installation doit être vérifiée dans le README du dépôt. Ces valeurs peuvent changer ; confirmez-les dans le dépôt avant de les utiliser.

Conclusion

female-portrait-director transforme les prompts de portrait IA en système réutilisable grâce à quatre piliers : le verrouillage des paramètres préserve la direction saisie, le routage à la demande évite les mélanges de styles, l’expansion en cinq parties produit un prompt complet et exploitable, et les limites de sécurité réduisent les risques de conformité.

Après ce cas, vous pouvez convertir vos propres prompts répétés en Skill : extraire les champs stables, créer SKILL.md, définir un schéma de paramètres, implémenter le routage à la demande, tester et itérer. Il n’est pas nécessaire de tout réussir dès le premier jour. female-portrait-director a lui aussi évolué de V1.2 à V1.4.1 avant de stabiliser sa structure.

Si vous avez déjà transformé des prompts en Skills ou rencontré des pièges pratiques, partagez-les en commentaire.