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Agent Skill · 图像处理

aliyun-wan-image(万阿里云图片)

用于辅助图像生成、图片编辑、视觉素材处理或图像模型工作流。它适合让 Agent 根据文本生成图片、处理背景、整理视觉提示词或调用相关图像工具。使用时需要确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制;涉及人物、品牌、商品或公开展示素材时,应额外核对授权、真实性和内容合规边界。

aliyun-wan-image 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,197。

总安装 903周安装 38GitHub Stars 383下载 316核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:aliyun-wan-image(万阿里云图片)
来源仓库:https://github.com/cinience/alicloud-skills
仓库路径:skills/aliyun-wan-image
安装命令:
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-wan-image
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-wan-image

这个 Skill 是做什么的

图像处理类 Skill 处理生成、裁剪、压缩和批量转换图片的任务。

aliyun-wan-image 提供文本生成图片与图像编辑能力。支持背景替换、提示词优化与多模态模型调用。需设置 API 密钥并选择合适区域,输出图片 URL 与元数据。涉及品牌、商品或人物展示时需额外核对授权与真实性。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/aliyun-wan-image

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-wan-im…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

aliyun-wan-image 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-wan-image。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

aliyun-wan-image 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

aliyun-wan-image 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

aliyun-wan-image 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

aliyun-wan-image 用的人多吗?

公开数据是累计安装 903 次,近一周安装 38 次,下载 316 次,GitHub 383 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

aliyun-wan-image 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理图像处理类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

图像处理类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
ai-image-generation

AI 图像生成 · Codex、Claude

4,365,552382调用外部服务未明确有提醒
openai-image-gen

OpenAI 图像生成 · OpenClaw

1,906,88432需要联网MIT-0有提醒
image

图像 · OpenClaw

525,99926需要联网MIT-0通过
baoyu-cover-image

宝玉封面图 · Codex、Claude

474,24016,779只读MIT有提醒
baoyu-image-gen

宝玉图像生成器 · Codex、Claude

468,00716,778接触敏感数据MIT通过
aliyun-wan-image

万阿里云图片 · 本页

903383接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Wan 2.7 Image Generation & Editing

Validation

mkdir -p output/aliyun-wan-image
python -m py_compile skills/ai/image/aliyun-wan-image/scripts/generate_image.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-wan-image/validate.txt

Pass criteria: command exits 0 and output/aliyun-wan-image/validate.txt is generated.

Output And Evidence

  • Write generated image URLs, prompts, and metadata to output/aliyun-wan-image/.
  • Keep at least one sample JSON response per run.

Prerequisites

  • Install SDK (recommended in a venv):
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install dashscope
  • Set DASHSCOPE_API_KEY in your environment, or add dashscope_api_key to ~/.alibabacloud/credentials.

Critical model names

  • wan2.7-image-pro — professional version, supports 4K output
  • wan2.7-image — faster generation, up to 2K

Capabilities

CapabilityDescription
Text-to-imageGenerate images from text prompts
Image editingEdit images with text instructions (1-9 input images)
Interactive editingEdit specific regions via bounding boxes (bbox_list)
Group generationGenerate consistent multi-image sequences (enable_sequential=true, up to 12 images)
Color paletteControl color theme with custom hex+ratio palette (3-10 colors)
Thinking modeEnhanced reasoning for better quality (text-to-image only)

API endpoint

Sync (recommended):

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation

Async (for long tasks):

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image-generation/generation
Header: X-DashScope-Async: enable

Normalized interface (image.generate)

Request

  • prompt (string, required) — up to 5000 characters
  • size (string, optional) — 1K, 2K (default), 4K (pro only), or WxH pixel values
  • n (int, optional) — number of images, 1-4 (default 4), or 1-12 with enable_sequential
  • seed (int, optional) — range [0, 2147483647]
  • reference_image (string/array, optional) — URL or base64, up to 9 images
  • enable_sequential (bool, optional) — group image generation mode
  • thinking_mode (bool, optional, default true) — enhanced reasoning (text-to-image only)
  • bbox_list (array, optional) — bounding boxes for interactive editing
  • color_palette (array, optional) — custom color theme (3-10 colors with hex+ratio)
  • watermark (bool, optional, default false)

Response

  • image_url (string) — PNG, valid for 24 hours
  • image_count (int)
  • size (string) — actual output resolution
  • seed (int)

Quick start (Python + DashScope SDK)

import os
from dashscope.aigc.image_generation import ImageGeneration

def generate_image(req: dict) -> dict:
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [{"text": req["prompt"]}],
        }
    ]

    # Add reference images if provided
    ref_images = req.get("reference_images") or []
    if req.get("reference_image"):
        ref_images = [req["reference_image"]] + ref_images
    for img in ref_images:
        messages[0]["content"].append({"image": img})

    params = {
        "model": req.get("model", "wan2.7-image"),
        "messages": messages,
        "size": req.get("size", "2K"),
        "n": req.get("n", 1),
        "api_key": os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        "seed": req.get("seed"),
        "watermark": req.get("watermark", False),
    }

    if req.get("enable_sequential"):
        params["enable_sequential"] = True
    if req.get("thinking_mode") is not None:
        params["thinking_mode"] = req["thinking_mode"]
    if req.get("bbox_list"):
        params["bbox_list"] = req["bbox_list"]
    if req.get("color_palette"):
        params["color_palette"] = req["color_palette"]

    response = ImageGeneration.call(**params)

    content = response.output["choices"][0]["message"]["content"]
    images = [item["image"] for item in content if isinstance(item, dict) and item.get("image")]

    return {
        "image_urls": images,
        "image_count": response.usage.get("image_count"),
        "size": response.usage.get("size"),
    }

Size reference

ModelSupported sizesDefault
wan2.7-image-pro1K, 2K, 4K (text-to-image only), or [768, 4096] px2K
wan2.7-image1K, 2K, or [768, 2048] px2K

Error handling

ErrorLikely causeAction
401/403Missing or invalid DASHSCOPE_API_KEYCheck env var or credentials file.
400 InvalidParameterUnsupported size, bad n value, or missing required imageValidate parameters against model limits.
429Rate limit or quotaRetry with backoff.

Output location

  • Default output: output/aliyun-wan-image/images/
  • Override base dir with OUTPUT_DIR.

Anti-patterns

  • Do not invent model names; use wan2.7-image or wan2.7-image-pro only.
  • Do not use 4K size with wan2.7-image (only pro supports 4K).
  • Do not use enable_sequential with bbox_list — they are separate modes.
  • Image URLs expire after 24 hours; download and persist immediately.

Workflow

  1. Confirm user intent: text-to-image, image editing, group generation, or interactive editing.
  2. Select appropriate model (pro for 4K or higher quality, standard for speed).
  3. Execute with explicit parameters and bounded scope.
  4. Download and save generated images before URL expiration.

References

  • See references/api_reference.md for full HTTP API details.
  • See references/sources.md for source links.

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

Codex

37.91%
按下载量换算120

Claude

30.14%
按下载量换算95

Cursor

19.58%
按下载量换算62

Gemini CLI

10.31%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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