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Agent Skill · 研究检索

banner-creator(banner creator 搜索)

banner-creator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

banner-creator 是研究检索类 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;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 5,516。

总安装 25,608周安装 1,128GitHub Stars 825下载 8,976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
MIT

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:banner-creator(banner creator 搜索)
来源仓库:https://github.com/resciencelab/opc-skills
仓库路径:skills/banner-creator
安装命令:
npx skills add https://github.com/resciencelab/opc-skills --skill banner-creator
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/resciencelab/opc-skills --skill banner-creator

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

通过迭代设计反馈和特定于平台的裁剪,创建由人工智能驱动的横幅。

引导用户完成发现阶段,在生成之前收集需求(目的、目标比例、风格、内容元素、颜色) 使用 nanobanana 技能以 21:9 的比例生成 20 个横幅变体,然后裁剪为目标格式(GitHub 为 2:1,Twitter 为 3:1,网站为 16:9) 包括 HTML 预览模板,用于浏览变体并根据用户反馈进行迭代 支持图像编辑以合并现有徽标和批量生成,并具有自动延迟以避免速率限制 需要 Gemini API 密钥和 nanobanana 技能来生成 AI 图像

来源仓库内路径:skills/banner-creator

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/resciencelab/opc-skills --skill banner-creator;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

banner-creator 怎么安装?

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

banner-creator 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。

banner-creator 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。

banner-creator 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

banner-creator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 25,608 次,近一周安装 1,128 次,下载 8,976 次,GitHub 825 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。

banner-creator 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

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。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
banner-creator

banner creator 搜索 · 本页

25,608825接触敏感数据MIT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

Banner Creator Skill

Create professional banners through AI image generation with an iterative design process.

Prerequisites

Required API Keys (set in environment):

Required Skills:

  • nanobanana - AI image generation (Gemini 3 Pro Image)

File Output Location

All generated files should be saved to the .skill-archive directory:

.skill-archive/banner-creator/<yyyy-mm-dd-summaryname>/

Example:

.skill-archive/banner-creator/2026-01-19-opc-banner/
  banner-01.png
  banner-02.png
  ...
  banner-03-cropped.png
  preview.html

Workflow

Step 1: Discovery & Requirements

Before generating, gather requirements from user:

Ask about:

  1. Purpose - Where will the banner be used?

- GitHub README - Twitter/X header - LinkedIn banner - Website hero - YouTube channel art

  1. Target ratio/size - See references/formats.md:

- 2:1 (1280x640) - GitHub README - 3:1 (1500x500) - Twitter header - 16:9 (1920x1080) - Website hero

  1. Style preference:

- Match existing logo/brand? - Pixel art / 8-bit retro - Minimalist / flat design - Gradient / modern - Illustrated / artistic

  1. Content elements:

- Brand name / project name? - Tagline / slogan? - Logo character to include?

  1. Color preferences:

- Existing brand colors? - Let AI decide?

Wait for user confirmation before proceeding!

Step 2: Generate Banner Variations

Generate 20 banner variations using the nanobanana skill:

# Generate single banner
python3 <nanobanana_skill_dir>/scripts/generate.py "{style} banner for {brand}, {description}, {text elements}" \
  --ratio 21:9 -o .skill-archive/banner-creator/<date-name>/banner-01.png

# Batch generate 20 banners
python3 <nanobanana_skill_dir>/scripts/batch_generate.py "{style} banner for {brand}, {description}, {text elements}" \
  -n 20 --ratio 21:9 -d .skill-archive/banner-creator/<date-name> -p banner

Guidelines:

  • Generate at 21:9 ratio (widest available), crop later to target
  • Use batch_generate.py for multiple variations (includes auto-delay)
  • Use sequential naming: banner-01.png, banner-02.png, etc.

Image Editing (for incorporating existing logo):

python3 <nanobanana_skill_dir>/scripts/generate.py "add {logo character} to the left side of the banner" \
  -i /path/to/existing-logo.png --ratio 21:9 -o banner-with-logo.png

Step 3: Create HTML Preview

Copy the preview template and open in browser:

cp <skill_dir>/templates/preview.html .skill-archive/banner-creator/<yyyy-mm-dd-summaryname>/preview.html

Then open in default browser:

open .skill-archive/banner-creator/<yyyy-mm-dd-summaryname>/preview.html

IMPORTANT: Update the HTML to include the correct number of banners generated.

Step 4: Iterate with User

Ask user which banners they prefer:

  • "Which banners do you like? (e.g., #3, #7, #15)"
  • "What do you like about them?"
  • "Any changes you'd want?"

Based on feedback:

  1. Generate 10-20 more variations of favorite styles
  2. Use naming: banner-{original}-v{n}.png (e.g., banner-03-v1.png)
  3. Update HTML preview
  4. Repeat until user selects final banner

Step 5: Crop to Target Ratio

Once user approves a banner, crop to target size:

python3 <skill_dir>/scripts/crop_banner.py {input.png} {output.png} --ratio 2:1 --width 1280

Common targets:

  • GitHub README: --ratio 2:1 --width 1280 → 1280x640
  • Twitter header: --ratio 3:1 --width 1500 → 1500x500
  • Website hero: --ratio 16:9 --width 1920 → 1920x1080

Step 6: Deliver Final Assets

Present final deliverables:

## Final Banner Assets

| File | Description | Size |
|------|-------------|------|
| banner-03.png | Original (21:9) | 2016x864 |
| banner-03-cropped.png | GitHub README (2:1) | 1280x640 |

All files saved to: `.skill-archive/banner-creator/<yyyy-mm-dd-summaryname>/`
Copy final banner to user's desired location.

Quick Reference

Common Prompt Patterns

With Text:

Wide banner for {brand}, {style} style, featuring "{text}" prominently displayed, {colors}, {scene/elements}

With Character:

Wide banner featuring {character description}, {style} style, {scene}, text "{brand name}" on {position}, {colors}

Abstract/Gradient:

Abstract {style} banner, {colors} gradient, geometric patterns, modern tech feel, text "{brand}" centered

Scene-based:

{Style} illustration banner, {scene description}, {character} in {action}, "{brand}" text overlay, {colors}

Supported Aspect Ratios

Generate at widest ratio, then crop:

  • 21:9 - Ultra-wide (recommended for generation)
  • 16:9 - Wide
  • 3:2 - Standard wide

References

平台分布

droid

30.23%
按下载量换算2,713

Claude Code

23.38%
按下载量换算2,099

Gemini CLI

19.88%
按下载量换算1,784

OpenCode

12.92%
按下载量换算1,160

Cursor

8.05%
按下载量换算723

Antigravity

3.45%
按下载量换算310

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

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。

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