Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 图像处理

grok-imagine-image-pro(Grok 想象图像专业版)

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。

grok-imagine-image-pro 是图像处理类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,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 102。

总安装 36,127周安装 1,536GitHub Stars 3下载 12,657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-0
版本
1.0.2

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:grok-imagine-image-pro(Grok 想象图像专业版)
来源仓库:https://github.com/nixeifoit/grok-imagine-image-pro
安装命令:
openclaw skills install grok-imagine-image-pro
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install grok-imagine-image-pro

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。

通过 xAI Grok/Flux API 使用提示、样式、长宽比和使用 Base64 输出进行批处理来生成和编辑高质量 PNG 图像。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install grok-imagine-image-pro;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

grok-imagine-image-pro 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install grok-imagine-image-pro。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

grok-imagine-image-pro 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

grok-imagine-image-pro 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。

grok-imagine-image-pro 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

grok-imagine-image-pro 用的人多吗?

公开数据是累计安装 36,127 次,近一周安装 1,536 次,下载 12,657 次,GitHub 3 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。

grok-imagine-image-pro 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

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。
  • 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 OpenClaw,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
grok-imagine-image-pro

Grok 想象图像专业版 · 本页

36,1273接触敏感数据MIT-0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

name
grok-imagine-image-pro
description
Generiert hochwertige Bilder mit xAI Grok/Flux API. Use when user asks for image generation ("mach a Bild von...", "generier PNG...", "Bild erstellen") or image editing ("ändere das Bild", "mach daraus..."). Handles Prompts, styles, aspect ratios, edits, batch generation. Outputs PNG via base64 or file.
metadata
openclaw
requires
env
bins

Grok Imagine Image Pro

API Key: $XAI_API_KEY (already configured) Save dir: ~/.openclaw/media/ (resolves to /data/.openclaw/media/ — allowed for Telegram sending)

Available Models

  • grok-imagine-image — standard quality, faster
  • grok-imagine-image-pro — higher quality (default for generation)

1. Image Generation

curl -s https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "grok-imagine-image-pro",
    "prompt": "<PROMPT>",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json"
  }' | python3 -c "
import json, sys, base64, os, time
os.makedirs(os.path.expanduser('~/.openclaw/media'), exist_ok=True)
r = json.load(sys.stdin)
ts = int(time.time())
for i, img in enumerate(r['data']):
    img_data = base64.b64decode(img['b64_json'])
    fpath = os.path.expanduser(f'~/.openclaw/media/generated_{ts}_{i}.png')
    with open(fpath, 'wb') as f:
        f.write(img_data)
    print(fpath)
"

Aspect Ratios

Add "aspect_ratio": "<ratio>" to the JSON body. Supported values:

RatioUse case
1:1Social media, thumbnails
16:9 / 9:16Widescreen, mobile stories
4:3 / 3:4Presentations, portraits
3:2 / 2:3Photography
2:1 / 1:2Banners, headers
autoModel picks best ratio (default)

Batch Generation

Set "n": <count> (1-10) to generate multiple images in one request.

2. Image Editing / Style Transfer

Edit an existing image by providing a source image plus an edit prompt. Uses the same /v1/images/generations endpoint with an added image_url field.

Do NOT use /v1/images/edits with multipart — xAI requires JSON.

IMPORTANT: For local files, use Python to build the payload JSON file, then curl with @file. Inline base64 in curl args causes "Argument list too long" for images >~100KB.

NOTE: This is NOT true image editing — the API generates a new image inspired by the source. It cannot make pixel-precise edits (e.g. changing only a car's color while keeping everything else identical).

Edit from local file (recommended approach):

python3 -c "
import json, base64
with open('<SOURCE_PATH>', 'rb') as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
payload = {
    'model': 'grok-imagine-image',
    'prompt': '<EDIT_PROMPT>',
    'image_url': f'data:image/png;base64,{b64}',
    'n': 1,
    'response_format': 'b64_json'
}
with open('/tmp/img_edit_payload.json', 'w') as f:
    json.dump(payload, f)
print('Payload ready')
" && \
curl -s https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/img_edit_payload.json | python3 -c "
import json, sys, base64, os, time
os.makedirs(os.path.expanduser('~/.openclaw/media'), exist_ok=True)
r = json.load(sys.stdin)
img_data = base64.b64decode(r['data'][0]['b64_json'])
fpath = os.path.expanduser(f'~/.openclaw/media/edited_{int(time.time())}.png')
with open(fpath, 'wb') as f:
    f.write(img_data)
print(fpath)
"

Edit from URL:

curl -s https://api.x.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "grok-imagine-image",
    "prompt": "<EDIT_PROMPT>",
    "image_url": "<PUBLIC_IMAGE_URL>",
    "n": 1,
    "response_format": "b64_json"
  }' | python3 -c "
import json, sys, base64, os, time
os.makedirs(os.path.expanduser('~/.openclaw/media'), exist_ok=True)
r = json.load(sys.stdin)
img_data = base64.b64decode(r['data'][0]['b64_json'])
fpath = os.path.expanduser(f'~/.openclaw/media/edited_{int(time.time())}.png')
with open(fpath, 'wb') as f:
    f.write(img_data)
print(fpath)
"

Style Transfer Examples

Use editing with a style prompt, e.g.:

  • "Render this as an oil painting in impressionist style"
  • "Make this a pencil sketch with detailed shading"
  • "Convert to pop art with bold colors"
  • "Watercolor painting with soft edges"

3. Sending to Telegram

message tool: action=send, channel=telegram, target=<id>,
  message="<caption>", filePath=~/.openclaw/media/<file>.png
  • Always include message field (required even for media-only sends)
  • Allowed media paths: /tmp/, ~/.openclaw/media/, ~/.openclaw/agents/

Notes

  • Do NOT pass size parameter — returns 400
  • Aspect ratio: pass aspect_ratio in JSON body (not size)
  • Editing: use image_url field in the generations endpoint (NOT the edits endpoint with multipart)
  • Always use "response_format": "b64_json" — URL format returns temporary URLs that often 403
  • For large images: build payload with Python → save to /tmp/ → curl with @file syntax
  • Max 10 images per request
  • Images are subject to content moderation
  • Editing is style-transfer/reimagination, NOT pixel-precise inpainting

平台分布

OpenClaw

85.48%
按下载量换算10,819

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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