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Agent Skill · 图像处理

image_generation(图像生成)

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。

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,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在图像处理类的 1,562 个 Skill 里排第 1,385。

总安装 376周安装 16GitHub Stars 5下载 132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:image_generation(图像生成)
来源仓库:https://github.com/hxk622/tokendance
仓库路径:skills/image_generation
安装命令:
npx skills add https://github.com/hxk622/tokendance --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。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/hxk622/tokendance --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。

用于辅助图像生成、图片编辑或视觉素材处理工作流。适合根据文本生成图片、处理背景或整理视觉提示词。使用时需确认输入图片、版权来源、输出格式和模型限制。涉及人物、品牌或公开展示素材时应核对授权与内容合规性。image_generation 属于图像处理类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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/hxk622/tokendance --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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

image_generation 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hxk622/tokendance --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?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

image_generation 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。

image_generation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 376 次,近一周安装 16 次,下载 132 次,GitHub 5 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?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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

3765权限未标注未明确未收录

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

能力概述

AI图像生成能力让你能够:

  • 文生图:根据文字描述生成图像
  • 图生图:基于参考图像生成新图像
  • 图像编辑:修改现有图像的特定部分
  • 风格转换:改变图像风格(写实、动漫、油画等)
  • 文字渲染:在图像中生成清晰可读的文字

底层基于 Google Gemini 的 Nano Banana / Nano Banana Pro 模型。

工作流程

Phase 1: 需求理解

  1. 理解用户的图像需求(主题、风格、用途)
  2. 确认输出格式(尺寸、分辨率、数量)
  3. 如有参考图,确认编辑意图

Phase 2: Prompt 构建

  1. 将用户意图转化为英文 Prompt(效果更好)
  2. 遵循 Prompt 公式:<subject> <action> <scene> <style> <quality>
  3. 补充必要的细节描述

Phase 3: 图像生成

  1. 调用 generate_image 工具
  2. 如需编辑,调用 edit_image 工具
  3. 生成多个候选(如用户需要选择)

Phase 4: 交付

  1. 展示生成结果
  2. 询问是否需要调整
  3. 保存到用户指定位置

工具使用

generate_image

  • 用途:根据文字描述生成图像
  • 参数:

- prompt: 图像描述(英文效果更佳) - style: 风格预设(realistic, anime, oil_painting, watercolor, minimal, cinematic) - aspect_ratio: 宽高比(1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4) - resolution: 分辨率(1K, 2K, 4K) - num_images: 生成数量(1-4)

  • 示例: generate_image(prompt="A majestic horse galloping through cherry blossoms, golden hour lighting, Chinese New Year festive atmosphere", style="realistic", aspect_ratio="16:9", resolution="2K", num_images=2)

edit_image

  • 用途:编辑现有图像
  • 参数:

- image_path: 原图路径或URL - prompt: 编辑指令(如:"将背景改为夜景") - preserve_subject: 是否保持主体不变(默认True)

  • 示例: edit_image(image_path="/workspace/photo.jpg", prompt="Add Chinese New Year decorations and red lanterns to the background", preserve_subject=True)

Prompt 最佳实践

基础公式

[主体] + [动作/姿态] + [场景/背景] + [风格] + [氛围/光线]

风格关键词

  • 写实:photorealistic, hyperrealistic, 8K, detailed
  • 动漫:anime style, Ghibli style, cel shading
  • 油画:oil painting style, impressionist, Van Gogh style
  • 极简:minimal, flat design, vector art
  • 电影感:cinematic, dramatic lighting, movie poster style

质量增强词

  • high quality, detailed, sharp focus
  • professional photography, award winning
  • 4K resolution, ultra detailed

避免事项

  • ❌ 避免模糊描述:"一张好看的图"
  • ❌ 避免矛盾描述:"写实风格的卡通"
  • ❌ 避免敏感内容
  • ✅ 具体、清晰、有层次

应用场景模板

场景1:微信红包封面/节日祝福图

prompt_template: |
  A {animal} in {pose}, surrounded by {decorations},
  Chinese New Year theme, festive red and gold colors,
  {style} style, high quality, {text_content}

variables:
  animal: "majestic horse" # 马年
  pose: "running gracefully"
  decorations: "cherry blossoms, red lanterns, gold coins"
  style: "elegant illustration"
  text_content: "with Chinese text '恭喜发财' in golden calligraphy"

场景2:演示文稿配图

prompt_template: |
  {concept} visualization, professional infographic style,
  clean white background, modern corporate aesthetic,
  subtle gradients, minimalist design

variables:
  concept: "AI workflow automation"

场景3:社交媒体内容

prompt_template: |
  {subject} {action}, {platform} optimized aspect ratio,
  vibrant colors, eye-catching composition,
  trending aesthetic, shareable content style

variables:
  subject: "coffee cup"
  action: "with steam rising"
  platform: "Instagram" # 1:1 or 4:5

输出格式

生成结果展示

## 🎨 图像生成完成

**Prompt**: [使用的英文Prompt]

**参数**:
- 风格: [style]
- 尺寸: [aspect_ratio]
- 分辨率: [resolution]

**生成结果**:
![Generated Image](path/to/image.png)

**下一步**:
- [ ] 满意,保存到指定位置
- [ ] 需要调整风格/颜色
- [ ] 需要修改特定部分
- [ ] 重新生成

注意事项

  1. 版权合规:生成的图像带有 SynthID 水印
  2. 内容政策:遵守 Google 使用政策,不生成敏感内容
  3. 商业使用:支持商业用途(营销、产品)
  4. 文字渲染:Nano Banana Pro 支持多语言文字,但中文效果需要验证
  5. 角色一致性:跨图保持角色特征需要使用参考图功能

资源引用

  • resources/prompt_templates.yaml - 预设 Prompt 模板
  • resources/style_presets.md - 风格预设详解
  • resources/chinese_new_year_2026.md - 马年专属模板

平台分布

Codex

32.78%
按下载量换算43

Claude

31.74%
按下载量换算42

Cursor

21.06%
按下载量换算28

Gemini CLI

9.49%
按下载量换算13

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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