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Agent Skill · 研究检索

nano-banana(Nano Banana 图像生成)

nano-banana 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。

nano-banana 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;许可证信息还不明确,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 67,016。

总安装 256周安装 11GitHub Stars 2下载 90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:nano-banana(Nano Banana 图像生成)
来源仓库:https://github.com/devonjones/skill-nano-banana
仓库路径:skills/nano-banana
安装命令:
npx skills add https://github.com/devonjones/skill-nano-banana --skill nano-banana
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/devonjones/skill-nano-banana --skill nano-banana

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。

用于图像生成与编辑,基于 Google Gemini 3 Pro 模型实现文本到图像转换和多图合成。适合需要创意可视化、数据图表生成或快速原型设计的场景。通过 GitHub 安装,依赖 GEMINI_API_KEY 和特定 Python 包。使用前需设置环境变量并安装依赖,注意图像输出可能受模型限制影响。

建议在非生产环境中先行验证提示词效果,避免生成不适宜内容。

来源仓库内路径:skills/nano-banana

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/devonjones/skill-nano-banana --skill nano-bana…;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

nano-banana 怎么安装?

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

nano-banana 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。

nano-banana 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。

nano-banana 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。

nano-banana 用的人多吗?

公开数据是累计安装 256 次,近一周安装 11 次,下载 90 次,GitHub 2 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。

nano-banana 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。

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
nano-banana

Nano Banana 图像生成 · 本页

2562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

Nano Banana Pro

Image generation skill powered by Google's Gemini 3 Pro Image model. Enables text-to-image generation, image editing, multi-image composition, and real-time data visualization.

Requirements

  • GEMINI_API_KEY environment variable set
  • Python packages: google-genai, Pillow

Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

Quick Start

Generate an Image

python scripts/generate_image.py "A cat wearing a wizard hat" cat.png

Edit an Existing Image

python scripts/edit_image.py photo.png "Add a sunset to the background" edited.png

Compose Multiple Images

python scripts/compose_images.py "Create a group photo in an office" team.png person1.png person2.png

Available Scripts

ScriptPurpose
generate_image.pyText-to-image generation
edit_image.pyEdit/modify existing images
compose_images.pyCombine up to 14 reference images
chat_image.pyInteractive multi-turn refinement
search_grounded_image.pyGenerate images with real-time search data

Generation Options

Aspect Ratios

1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9

Resolutions

1K (1024px), 2K, 4K

Usage with Options

python scripts/generate_image.py "Futuristic motorcycle on Mars" mars.png --aspect 16:9 --size 4K

Task Workflows

Logo Generation

python scripts/generate_image.py "Clean black-and-white logo with text 'Daily Grind', sans-serif font, coffee bean icon, minimalist style" logo.png --aspect 1:1

Product Mockup

python scripts/generate_image.py "Studio-lit product photo on polished concrete, 3-point softbox, 45-degree angle, professional e-commerce style" product.png --aspect 4:3 --size 4K

Photorealistic Portrait

python scripts/generate_image.py "A photorealistic close-up portrait, shot on 85mm lens, golden hour lighting, shallow depth of field, cinematic" portrait.png --size 4K

Stylized Art (Anime/Sticker)

python scripts/generate_image.py "A kawaii red panda sticker, bold outlines, cel-shading, white background, cute expression" sticker.png

Iterative Design Refinement

Use the chat script for back-and-forth refinement:

python scripts/chat_image.py

Then interact:

> Create a logo for 'Acme Corp'
[Image generated]
> Make the text bolder and add a blue gradient
[Refined image]
> save acme_logo.png

Real-Time Data Visualization

Generate infographics with current data:

python scripts/search_grounded_image.py "Visualize today's weather in Tokyo as an infographic" tokyo_weather.png --aspect 9:16

Use cases:

  • Live stock-market infographics
  • Breaking-news visuals
  • Weather dashboards
  • Current event visualizations

Multi-Image Composition

Combine reference images:

python scripts/compose_images.py "Create a product comparison shot with these items side by side, professional lighting" comparison.png item1.png item2.png item3.png --aspect 16:9

Use cases:

  • Product comparison shots
  • Character sheets
  • Team photos
  • Style-consistent image series

Inline Python Usage

For integration in larger scripts:

import os
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=["A serene mountain landscape at dawn"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",
            image_size="2K"
        )
    )
)

for part in response.parts:
    if part.inline_data:
        image = part.as_image()
        image.save("landscape.png")

Editing with Inline Code

from PIL import Image
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
img = Image.open("input.png")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=["Add dramatic clouds to the sky", img],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

Prompting Tips

Photorealistic: Include camera settings, lighting, lens details

"Shot on 85mm lens, golden hour lighting, shallow depth of field"

Logos: Specify style, colors, typography

"Clean minimalist logo, sans-serif font, monochrome, vector style"

Product shots: Describe studio setup

"Studio-lit, 3-point softbox, polished surface, 45-degree angle"

Stylized art: Name the style explicitly

"Anime style, cel-shading, bold outlines, vibrant colors"

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

33.48%
按下载量换算30

Claude

31.39%
按下载量换算28

Cursor

17.49%
按下载量换算16

Gemini CLI

9.83%
按下载量换算9

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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