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Agent Skill · 图像处理

image-generation(图像生成)

用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑的开发与维护。它适合让 Agent 生成或审查 React、Next.js、Vue、Tailwind、CSS 等相关代码,整理组件结构,或定位布局和性能问题。使用时需要结合项目现有设计系统、路由和构建方式,避免只生成孤立片段;涉及页面改动时,应配合本地预览和构建检查确认视觉效果。

image-generation 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,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,383。

总安装 384周安装 16GitHub Stars 4下载 128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:image-generation(图像生成)
来源仓库:https://github.com/cleanexpo/ato
仓库路径:skills/image-generation
安装命令:
npx skills add https://github.com/cleanexpo/ato --skill image-generation
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/cleanexpo/ato --skill image-generation

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。

image-generation 提供 AI 驱动的视觉资产创建能力,支持产品图、营销图与演示素材生成。适用于内容创作、社交媒体运营或快速原型展示的视觉需求场景。基于 Imagen 3 模型生成分辨率最高 4K 的图片,涵盖写实、编辑与生活风格。使用前请确认内容合规性与品牌调性匹配,避免生成不当或侵权图像。

建议将生成结果用于内部参考,正式发布前由人工复核质量与准确性。

来源仓库内路径:skills/image-generation

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/cleanexpo/ato --skill image-generation;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

image-generation 怎么安装?

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

image-generation 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。

image-generation 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

image-generation 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。

image-generation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 384 次,近一周安装 16 次,下载 128 次,GitHub 4 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。

image-generation 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
image-generation

图像生成 · 本页

3844只读MIT通过

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 Skill

AI-powered visual asset creation for content, marketing, and presentation workflows.

When to Use

Activate this skill when the task involves:

  • Creating product imagery or renders
  • Generating marketing visuals
  • Building infographics and diagrams
  • Creating presentation assets
  • Producing social media graphics

Capabilities

1. Photorealistic Renders

Generate high-fidelity product and scene imagery:

  • Model: Imagen 3 (Google)
  • Resolution: Up to 4K (4096x4096)
  • Styles: Photorealistic, studio, lifestyle, editorial

2. Marketing Visuals

Create branded marketing assets:

  • Social media graphics (1:1, 9:16, 16:9)
  • Banner ads and hero images
  • Email header graphics
  • Campaign keyart

3. Infographics

Generate data-driven visuals:

  • Process diagrams
  • Comparison charts
  • Timeline graphics
  • Icon sets

4. Creative Concepts

Produce artistic and conceptual imagery:

  • Abstract backgrounds
  • Artistic illustrations
  • Mood boards
  • Style explorations

Execution Pattern

1. BRIEF → Define visual requirements and context
2. PROMPT → Craft detailed generation prompt
3. GENERATE → Execute image generation request
4. REVIEW → Evaluate output quality and accuracy
5. REFINE → Iterate with enhanced prompts if needed
6. DELIVER → Export in required formats and sizes

Prompt Engineering

Structure

[Subject] + [Style] + [Composition] + [Lighting] + [Technical]

Example Prompts

Product Render:

Professional product photography of a modern steam cleaner,
studio lighting, white background, 45-degree angle,
high-key lighting, sharp focus, 8K resolution, commercial quality

Marketing Visual:

Dynamic hero image for cleaning services website,
professional cleaner in action, modern office environment,
shallow depth of field, warm natural lighting,
contemporary style, aspirational mood

Infographic Element:

Flat design icon set for cleaning industry,
minimalist style, consistent line weight,
cohesive color palette (blue, green, white),
vector-ready, transparent background

Output Format

<image_output>
  <metadata>
    <prompt>Original generation prompt</prompt>
    <model>imagen-3</model>
    <resolution>2048x2048</resolution>
    <seed>12345</seed>
  </metadata>

  <files>
    <file format="png" size="original" path="..." />
    <file format="webp" size="web-optimized" path="..." />
    <file format="jpg" size="thumbnail" path="..." />
  </files>

  <variations>
    <variation id="1" prompt_modifier="..." path="..." />
  </variations>
</image_output>

Aspect Ratios

RatioDimensionsUse Case
1:11024x1024Social media, thumbnails
4:31024x768Presentations
16:91920x1080Hero images, YouTube
9:161080x1920Stories, shorts
2:3800x1200Pinterest, posters

Integration Points

  • Google Slides Storyboard: Supplies presentation assets
  • Content Orchestrator: Receives asset generation requests
  • Social Commander: Provides social media graphics

Quality Guidelines

Do's

  • Use specific, detailed prompts
  • Include technical specifications
  • Request multiple variations
  • Specify lighting and composition

Don'ts

  • Avoid vague descriptions
  • Don't request copyrighted elements
  • Avoid text in images (use overlays instead)
  • Don't exceed model capabilities

Brand Consistency

When generating branded assets:

  1. Reference brand color codes (hex values)
  2. Specify typography style preferences
  3. Include brand element descriptions
  4. Maintain visual language consistency

Error Handling

ErrorRecovery
Generation failsSimplify prompt, retry
Low quality outputEnhance prompt specificity
Wrong styleAdd explicit style modifiers
Policy rejectionRephrase potentially flagged terms

Cost Considerations

  • Fuel Cost: 5-20 PTS per generation
  • Optimization:

- Batch similar requests - Cache reusable assets - Use lower resolution for drafts

平台分布

Claude Code

25.17%
按下载量换算32

OpenCode

22.34%
按下载量换算29

Cursor

17.28%
按下载量换算22

Codex

12.58%
按下载量换算16

Antigravity

8.45%
按下载量换算11

Gemini CLI

3.29%
按下载量换算4

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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