Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 图像处理

generate-images(生成图像)

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。

generate-images 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 1,514。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 16下载 75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:generate-images(生成图像)
来源仓库:https://github.com/cfircoo/claude-code-toolkit
仓库路径:skills/generate-images
安装命令:
npx skills add https://github.com/cfircoo/claude-code-toolkit --skill generate-images
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/cfircoo/claude-code-toolkit --skill generate-images

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。

generate-images 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。

当前顶部介绍已提供,原始 SKILL.md 摘录为空。无需额外备注。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/generate-images

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/cfircoo/claude-code-toolkit --skill generate-i…;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

generate-images 怎么安装?

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

generate-images 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。

generate-images 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。

generate-images 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。

generate-images 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 16 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。

generate-images 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
generate-images

生成图像 · 本页

21416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

<essential_principles>

This skill generates images using the Nano Banana model via ~/.claude/scripts/generate_image.py.

Always use this skill when the user asks to:

  • Generate, create, or make an image
  • Create icons, logos, banners, or visual assets
  • Edit, modify, or transform an existing image
  • Generate mockups, diagrams, or illustrations
  • Create any visual content

Prerequisites:

  • GEMINI_API_KEY must be set in ~/.claude/settings.json under env
  • Script: ~/.claude/scripts/generate_image.py (runs via uv run)

Reference images: Users can store named images in ~/.claude/images/ for use as editing sources. Filenames describe the content (e.g., myself.jpg, company-logo.png, office.jpg).

</essential_principles>

uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py --check-key

If API_KEY_MISSING: inform the user they need to set GEMINI_API_KEY in ~/.claude/settings.json or get one at https://aistudio.google.com/apikey

List available reference images:

ls ~/.claude/images/ 2>/dev/null

Matching rules:

  • Match user mentions to filenames (without extension). Examples:

- "add a hat to myself" → look for myself.jpg, myself.png, etc. - "put my dog in a park" → look for my-dog.jpg, dog.jpg, etc. - "update the company logo" → look for company-logo.png, logo.png, etc.

  • Match is case-insensitive, try with and without hyphens/underscores
  • If a match is found, use --edit mode with the matched file as source
  • If no match and the user clearly references a personal image, ask them to place it in ~/.claude/images/

Also check the current project for relevant images if the user references project assets:

  • Look in assets/, images/, public/, static/, or project root
  • If user specifies a path, use it
  • If editing a reference image, save to the current project (not back to ~/.claude/images/)
  • If inside a project, use a sensible location (e.g., assets/, images/, public/, or project root)
  • Default filename: descriptive kebab-case with .png extension (e.g., hero-banner.png, app-icon.png)
  • Subject: What to generate (e.g., "a minimalist logo of a rocket")
  • Style: Visual style (e.g., "flat design", "photorealistic", "watercolor", "pixel art")
  • Details: Specific attributes (colors, lighting, composition, mood)
  • Quality: Resolution hints (e.g., "high detail", "4K quality", "professional")

Example prompt structure: [Subject], [style], [details], [quality]

Text-to-image (new image):

uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py "prompt here" --output path/to/output.png

Image editing with reference image:

uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py "editing instructions" --edit ~/.claude/images/myself.jpg --output path/to/output.png

Image editing with project image:

uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py "editing instructions" --edit path/to/source.png --output path/to/output.png

Options:

  • --output PATH - Output file path (default: generated_image.png)
  • --edit IMAGE - Source image for editing mode
  • --json - Output metadata as JSON
  1. Read the output image using the Read tool to verify it was created and looks correct
  2. Report the file path and size to the user
  3. If the result doesn't match expectations, refine the prompt and regenerate

<prompt_examples>

Icon/Logo: "A minimalist app icon for a task management tool, flat design, blue and white color scheme, clean geometric shapes, centered composition, professional quality"

Banner/Hero: "Wide panoramic banner for a tech blog, abstract gradient background in purple and teal, modern typography space on the left, subtle geometric patterns, professional web design"

Edit with reference image: User says: "add a clown hat to myself" → Match myself.jpg in ~/.claude/images/ → Run: uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py "Add a colorful clown hat to the person in this photo" --edit ~/.claude/images/myself.jpg --output clown-hat-myself.png

Edit with reference image: User says: "put my dog on a beach" → Match dog.jpg or my-dog.jpg in ~/.claude/images/ → Run: uv run ~/.claude/scripts/generate_image.py "Place the dog on a tropical beach with waves and sunset" --edit ~/.claude/images/dog.jpg --output dog-on-beach.png

</prompt_examples>

<success_criteria> Image generation is complete when:

  • API key check passes
  • Reference images matched when applicable
  • Image is saved to the specified output path
  • Output image has been visually verified via Read tool
  • User is informed of the file location </success_criteria>

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

34.43%
按下载量换算26

Claude

34.34%
按下载量换算26

Cursor

19.03%
按下载量换算14

Gemini CLI

10.13%
按下载量换算8

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills