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Agent Skill · 图像处理

gemini-image-coder(Gemini 图像 coder)

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。

gemini-image-coder 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,第三方扫描已通过,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,540。

总安装 190周安装 8GitHub Stars 37下载 67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:gemini-image-coder(Gemini 图像 coder)
来源仓库:https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace
仓库路径:skills/gemini-image-coder
安装命令:
npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill gemini-image-coder
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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill gemini-image-coder

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。

用于辅助图像生成和图片编辑工作流。gemini-image-coder 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合根据文本生成图片或处理视觉素材。需要确认输入图片、版权来源和模型限制。涉及人物或品牌素材时应核对授权和合规性。

适用于 Codex、Claude、Cursor 和 Gemini CLI 图像处理。

来源仓库内路径:skills/gemini-image-coder

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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill…;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

gemini-image-coder 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill gemini-ima…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

gemini-image-coder 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。

gemini-image-coder 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。

gemini-image-coder 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。

gemini-image-coder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 190 次,近一周安装 8 次,下载 67 次,GitHub 37 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。

gemini-image-coder 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。
  • 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

  • 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
gemini-image-coder

Gemini 图像 coder · 本页

19037接触敏感数据未明确通过

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

Gemini Image Generation

Generate and edit images using Google's Gemini API. Requires GEMINI_API_KEY environment variable.

Quick Reference

SettingDefaultOptions
Modelgemini-3-pro-image-previewUse this for all generation
Resolution1K1K, 2K, 4K
Aspect Ratio1:11:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9

CLI Scripts

Generate Image

python scripts/generate_image.py "A cat in space" output.jpg
python scripts/generate_image.py "Epic landscape" landscape.jpg --aspect 16:9 --size 2K
python scripts/generate_image.py "Logo for Acme Corp" logo.jpg --aspect 1:1

Edit Image

python scripts/edit_image.py input.jpg "Add a rainbow" output.jpg
python scripts/edit_image.py photo.jpg "Make it look like Van Gogh" artistic.jpg

Core API Pattern

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=["Your prompt here"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
    ),
)

for part in response.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        image = part.as_image()
        image.save("output.jpg")  # Always use .jpg!

Custom Resolution & Aspect Ratio

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

Editing Images

from PIL import Image

img = Image.open("input.jpg")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=["Add a sunset to this scene", img],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
    ),
)

Multi-Turn Refinement

chat = client.chats.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'])
)

response = chat.send_message("Create a logo for 'Acme Corp'")
# Save first image...

response = chat.send_message("Make the text bolder and add a blue gradient")
# Save refined image...

Prompting Best Practices

StylePrompt Pattern
PhotorealisticInclude camera: lens, lighting, angle, mood
Stylized ArtSpecify style explicitly: "kawaii-style", "cel-shading"
Text in ImagesBe explicit: font style, placement, colors
Product MockupsDescribe lighting setup and surface

Examples

# Photorealistic
"A photorealistic close-up portrait, 85mm lens, soft golden hour light, shallow depth of field"

# Stylized
"A kawaii-style sticker of a happy red panda, bold outlines, cel-shading, white background"

# Logo with text
"Create a logo with text 'Daily Grind' in clean sans-serif, black and white, coffee bean motif"

# Product mockup
"Studio-lit product photo on polished concrete, three-point softbox setup, 45-degree angle"

Advanced Features

Google Search Grounding

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=["Visualize today's weather in Tokyo as an infographic"],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        tools=[{"google_search": {}}]
    )
)

Multiple Reference Images (Up to 14)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=[
        "Create a group photo of these people in an office",
        Image.open("person1.jpg"),
        Image.open("person2.jpg"),
        Image.open("person3.jpg"),
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
    ),
)

Critical: File Format

Gemini returns JPEG by default. Always use .jpg extension.

# CORRECT
image.save("output.jpg")

# WRONG - causes "Image does not match media type" errors
image.save("output.png")  # Creates JPEG with PNG extension!

If PNG is Required

from PIL import Image

for part in response.parts:
    if part.inline_data:
        img = part.as_image()
        img.save("output.png", format="PNG")  # Explicit conversion

Multi-Image Consistency

When generating a set of images that must look like the same scene (e.g., room makeovers, product variations, before/after sequences):

Lock the architecture, vary only the style.

  1. Write one detailed base description: dimensions, camera angle, window count/position, door location, furniture size, ceiling height, floor type
  2. Copy the base description identically into every prompt
  3. Change only the style portion: colors, materials, decor, lighting fixtures

Common failures without this technique:

  • Windows appear/disappear between images
  • Room dimensions change, furniture moves
  • Result looks like N different rooms, not one room in N styles

Prompt structure:

[Camera/phone type]. [Detailed room architecture — identical across all images].
[Natural lighting description]. [Orientation].
**[STYLE VARIATION — only this part changes per image]**

Tips:

  • Include "iPhone photo" and "realistic lighting" for photorealistic output
  • Add signs of life (mugs, remotes, books) so spaces feel inhabited, not staged
  • "Before" images should look modern but tired, not derelict
  • Always use portrait orientation (9:16 / 2:3) for social media slideshows

Notes

  • All generated images include SynthID watermarks
  • Default to 1K for speed; use 2K/4K when quality is critical
  • For editing, describe changes conversationally—the model understands semantic masking
  • Image-only mode won't work with Google Search grounding

平台分布

Codex

33.07%
按下载量换算22

Claude

31.44%
按下载量换算21

Cursor

19.19%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.37%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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