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Content Creator

À propos

Ce que fait Content Creator

Content Creator est l'étape 3 du pipeline POD Monkey At Work : il transforme automatiquement les descriptions d'images (fichiers .txt produits par Picture Analyser) en métadonnées marketplace complètes — titres, descriptions et tags bilingues FR/EN, avec versions copyright et sans copyright pour les plateformes Print-on-Demand.

L'IA rédige 12 sections par fichier selon la stratégie de substitution évocatrice : les versions sans copyright remplacent uniquement les noms propres protégés par des équivalents génériques, sans réécrire le fond descriptif.

Pour qui c'est utile

Vendeurs Print-on-Demand et créateurs de catalogues visuels

  • Vendeurs POD (Redbubble, Teepublic, Etsy, Amazon Merch) : titres, tags et descriptions prêts à publier.
  • Photographes et iconographes : métadonnées SEO pour banques d'images et catalogues.
  • E-commerce : descriptions produit bilingues à partir de transcriptions visuelles.
  • Agences social media : contenus alternatifs avec et sans références copyrightées.
  • Documentalistes et archivistes : indexation bilingue de fonds iconographiques.
  • Spécialistes SEO : textes descriptifs riches en FR et EN pour le référencement.
  • Galeries d'art et antiquaires : fiches produit avec variantes copyright / génériques.
  • Designers POD : pipeline automatisé après Picture Analyser, avant le renommage de fichiers.
  • Community managers : légendes et tags prêts pour plusieurs marketplaces.
  • Créateurs de contenu pédagogique : descriptions structurées pour supports visuels.

Pipeline POD

Content Creator intervient après la conversion et l'analyse visuelle. Suivez cet ordre :

  1. Picture Format Converter — normalise les images en JPG/PNG.
  2. Picture Analyser — produit les fichiers .txt avec une section TRANSCRIPTION.
  3. Content Creator — enrichit chaque .txt avec 12 sections bilingues POD (FR + EN).

Guide rapide

  1. Ouvre l'app dans Chrome ou Edge (obligatoire pour accéder à ton dossier local).
  2. Choisis un Provider et un Modèle dans la barre latérale. Le modèle texte influence fortement la qualité des métadonnées POD.
  3. Colle ta clé API du provider choisi, puis clique « Enregistrer » et « Tester ».
  4. Indique la langue de la transcription (FR, EN ou ES — celle utilisée dans Picture Analyser).
  5. Clique sur 🔍 pour sélectionner le dossier contenant tes fichiers .txt (sous-dossiers inclus).
  6. Clique sur « Scanner le dossier » pour lister les fichiers à enrichir, déjà complétés ou invalides.
  7. Optionnel : active le mode dry-run pour simuler la génération sans écrire sur disque.
  8. Clique sur « Lancer la génération » pour ajouter les 12 sections à chaque fichier éligible.
  9. Consulte le bilan, les aperçus par fichier et le journal erreurs si besoin. Utilise Régénérer pour refaire un fichier déjà enrichi.

À savoir

  • Prérequis : chaque .txt doit contenir une section TRANSCRIPTION ou TRANSCRIPCIÓN (Picture Analyser). Sans elle, le fichier est marqué invalide.
  • Les fichiers ne quittent jamais ton PC — seuls les appels API partent vers le provider choisi.
  • La clé API est stockée en sessionStorage : elle est effacée à la fermeture du navigateur.
  • Les fichiers déjà enrichis ne sont jamais écrasés automatiquement — utilise Régénérer si tu veux les refaire.
  • 12 sections par fichier : Titre 1/2, Description, Description COPYRIGHT, Tags, Tags COPYRIGHT — en FR puis EN.
  • Validation stricte : 14 tags exactement, français et anglais corrects, tirets normaux (-) dans les titres, Title 2 EN utilisable comme futur nom de fichier.
  • Le scan parcourt récursivement tous les sous-dossiers du dossier sélectionné.
  • Le mode dry-run consomme quand même des jetons API — il génère et valide via l'API sans écrire sur disque.
  • Modèle recommandé : Claude Sonnet 4.6 pour un équilibre qualité/coût des métadonnées POD.

Coûts indicatifs : Sonnet ~1–1,2 ct/fichier, Haiku ~0,2 ct, Gemini Flash ~0,1 ct. Le coût estimé s'affiche après le scan.

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