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Agent Skill · 图像处理

canghe-image-gen(苍河图像生成器)

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。

canghe-image-gen 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 513。

总安装 5,117周安装 207GitHub Stars 218下载 1,606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:canghe-image-gen(苍河图像生成器)
来源仓库:https://github.com/freestylefly/canghe-skills
仓库路径:skills/canghe-image-gen
安装命令:
npx skills add https://github.com/freestylefly/canghe-skills --skill canghe-image-gen
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/freestylefly/canghe-skills --skill canghe-image-gen

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。

用于辅助图像生成、图片编辑和视觉素材处理工作流。适合根据文本生成图片、处理背景或调用图像工具。使用时需确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制。

安装命令:npx skills add https://github.com/freestylefly/canghe-skills --skill canghe-image-gen 涉及人物、品牌或公开展示素材时,应额外核对授权与内容合规边界。

来源仓库内路径:skills/canghe-image-gen

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/freestylefly/canghe-skills --skill canghe-imag…;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

canghe-image-gen 怎么安装?

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

canghe-image-gen 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。

canghe-image-gen 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。

canghe-image-gen 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。

canghe-image-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,117 次,近一周安装 207 次,下载 1,606 次,GitHub 218 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。

canghe-image-gen 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
canghe-image-gen

苍河图像生成器 · 本页

5,117218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

Image Generation (AI SDK)

Official API-based image generation. Supports OpenAI, Google, DashScope (阿里通义万象), and Canghe providers.

Script Directory

Agent Execution:

  1. SKILL_DIR = this SKILL.md file's directory
  2. Script path = ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts

Preferences (EXTEND.md)

Use Bash to check EXTEND.md existence (priority order):

# Check project-level first
test -f .canghe-skills/canghe-image-gen/EXTEND.md && echo "project"

# Then user-level (cross-platform: $HOME works on macOS/Linux/WSL)
test -f "$HOME/.canghe-skills/canghe-image-gen/EXTEND.md" && echo "user"

┌──────────────────────────────────────────────────┬───────────────────┐ │ Path │ Location │ ├──────────────────────────────────────────────────┼───────────────────┤ │.canghe-skills/canghe-image-gen/EXTEND.md │ Project directory │ ├──────────────────────────────────────────────────┼───────────────────┤ │ $HOME/.canghe-skills/canghe-image-gen/EXTEND.md │ User home │ └──────────────────────────────────────────────────┴───────────────────┘

┌───────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Result │ Action │ ├───────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Found │ Read, parse, apply settings │ ├───────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Not found │ Use defaults │ └───────────┴───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

EXTEND.md Supports: Default provider | Default quality | Default aspect ratio | Default image size | Default models

Schema: references/config/preferences-schema.md

Usage

# Basic
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "A cat" --image cat.png

# With aspect ratio
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "A landscape" --image out.png --ar 16:9

# High quality
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "A cat" --image out.png --quality 2k

# From prompt files
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --promptfiles system.md content.md --image out.png

# With reference images (Google multimodal or OpenAI edits)
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "Make blue" --image out.png --ref source.png

# With reference images (explicit provider/model)
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "Make blue" --image out.png --provider google --model gemini-3-pro-image-preview --ref source.png

# Specific provider
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "A cat" --image out.png --provider openai

# DashScope (阿里通义万象)
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "一只可爱的猫" --image out.png --provider dashscope

# Canghe third-party gateway
npx -y bun ${SKILL_DIR}/scripts/main.ts --prompt "一只可爱的猫" --image out.png --provider canghe

Options

OptionDescription
--prompt <text>, -pPrompt text
--promptfiles <files...>Read prompt from files (concatenated)
--image <path>Output image path (required)
`--provider google\openai\dashscope\canghe`Force provider (default: google)
--model <id>, -mModel ID (--ref with OpenAI requires GPT Image model, e.g. gpt-image-1.5)
--ar <ratio>Aspect ratio (e.g., 16:9, 1:1, 4:3)
--size <WxH>Size (e.g., 1024x1024)
`--quality normal\2k`Quality preset (default: 2k)
`--imageSize 1K\2K\4K`Image size for Google (default: from quality)
--ref <files...>Reference images. Supported by Google multimodal, OpenAI edits (GPT Image models), and Canghe (image_url). If provider omitted: Google first, then OpenAI, then Canghe
--n <count>Number of images
--jsonJSON output

Environment Variables

VariableDescription
OPENAI_API_KEYOpenAI API key
GOOGLE_API_KEYGoogle API key
DASHSCOPE_API_KEYDashScope API key (阿里云)
CANGHE_API_KEYCanghe API key
OPENAI_IMAGE_MODELOpenAI model override
GOOGLE_IMAGE_MODELGoogle model override
DASHSCOPE_IMAGE_MODELDashScope model override (default: z-image-turbo)
CANGHE_IMAGE_MODELCanghe model override (default: gemini-3-pro-image-preview)
OPENAI_BASE_URLCustom OpenAI endpoint
GOOGLE_BASE_URLCustom Google endpoint
DASHSCOPE_BASE_URLCustom DashScope endpoint
CANGHE_BASE_URLCustom Canghe endpoint (default: https://api.canghe.ai/v1)

Load Priority: CLI args > EXTEND.md > env vars > <cwd>/.canghe-skills/.env > ~/.canghe-skills/.env

Provider Selection

  1. --ref provided + no --provider → auto-select Google first, then OpenAI, then Canghe
  2. --provider specified → use it (if --ref, must be google or openai or canghe)
  3. Only one API key available → use that provider
  4. Multiple available → default to Google

Quality Presets

PresetGoogle imageSizeOpenAI SizeUse Case
normal1K1024pxQuick previews
2k (default)2K2048pxCovers, illustrations, infographics

Google imageSize: Can be overridden with --imageSize 1K|2K|4K

Aspect Ratios

Supported: 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 2.35:1

  • Google multimodal: uses imageConfig.aspectRatio
  • Google Imagen: uses aspectRatio parameter
  • OpenAI: maps to closest supported size

Generation Mode

Default: Sequential generation (one image at a time). This ensures stable output and easier debugging.

Parallel Generation: Only use when user explicitly requests parallel/concurrent generation.

ModeWhen to Use
Sequential (default)Normal usage, single images, small batches
ParallelUser explicitly requests, large batches (10+)

Parallel Settings (when requested):

SettingValue
Recommended concurrency4 subagents
Max concurrency8 subagents
Use caseLarge batch generation when user requests parallel

Agent Implementation (parallel mode only):

# Launch multiple generations in parallel using Task tool
# Each Task runs as background subagent with run_in_background=true
# Collect results via TaskOutput when all complete

Error Handling

  • Missing API key → error with setup instructions
  • Generation failure → auto-retry once
  • Invalid aspect ratio → warning, proceed with default
  • Reference images with unsupported provider/model → error with fix hint (switch to Google multimodal or OpenAI GPT Image edits)

Extension Support

Custom configurations via EXTEND.md. See Preferences section for paths and supported options.

平台分布

Codex

34.57%
按下载量换算555

Claude

30.45%
按下载量换算489

Cursor

21.51%
按下载量换算345

Gemini CLI

9.68%
按下载量换算155

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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